Método de estimação de canal e decodificação baseado em rede neural de arquitetura diferenciada

Reduzir consideravelmente a complexidade de decodificação em sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), esse é o objetivo do método de estimação de canal e decodificação desenvolvido por pesquisadores da Unicamp, em parceria com a Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). A invenção visa aumentar a taxa de transferência de sistema em tecnologias como Internet das Coisas e streaming de vídeo de alta resolução, que possuem uma demanda crescente de processamento de dados nos dias atuais. 

Para tanto, é proposto um método baseado em rede neural de arquitetura diferenciada, que capacita o sistema de comunicação a utilizar a codificação em espaço-tempo por blocos quase ortogonais para um número elevado de antenas. Além disso, como as redes neurais operam como filtros não lineares, elas contornam a distorção do sinal causada pela não linearidade no sistema de multiplexação ortogonal por divisão de frequência (OFDM), que, combinado com a MIMO, passou a ser tendência em sistemas de comunicação móvel. 

Entre as suas principais características, a presente tecnologia realiza a estimação e a decodificação conjuntas, eliminando a necessidade de etapas extras para essas ações. Adicionalmente, por usar uma rede neural diferenciada, ela contempla treinamento, estimativa e decodificação de forma online e sem atraso de propagação do sinal de entrada para a saída da rede neural. Como resultado, torna-se possível projetar receptores de melhor desempenho, porém com baixa complexidade computacional quando comparados às tecnologias semelhantes.