Decodificador baseado em Rede Neural Profunda para Códigos de Bloco Lineares Curtos Transmitidos via Canal Binário Simétrico

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2021v7i1id4389

Palavras-chave:

Decodificador Baseado em Rede Neural, Canal Binário Simétrico, Códigos Corretores de Erros

Resumo

Os códigos de comprimento curto têm sido alvo de estudos recentes devido, principalmente, às exigências de tecnologias emergentes por requisitos específicos de comunicação. Entretanto, para a classe de código mais promissora (BCH), a decodificação é complexa quando se usa os decodificadores tradicionais. Nesse contexto, os projetos que empregam redes neurais para esse propósito manifestam-se como interessantes alternativas. Isto posto, neste artigo estende-se, para os códigos BCH de comprimento n menor ou igual a 31, o projeto de decodificador proposto na literatura que aplica a rede neural para estimar o padrão de erro a partir da síndrome do vetor recebido. Além disso, introduz-se um novo decodificador que estima iterativamente as posições mais confiáveis para serem os bits errôneos do padrão de erro previamente predito por uma rede neural. Os resultados apresentados evidenciam que para todos os códigos analisados, o novo decodificador alcança os máximos desempenhos teóricos.

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Biografia do Autor

Jorge Kysnney Santos Kamassury, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Centro Tecnológico (CTC), Florianópolis, SC, Brasil

Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Mestre em Engenharia Elétrica (UFSC) e Bacharel em Engenharia Física e Ciência & Tecnologia pela Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA). Participante do Programa Ciência Sem Fronteiras, na modalidade Graduação Sanduíche do curso de Engenharia Física na Universidade de Aveiro (UA), em Portugal, atualmente participa do Grupo de Pesquisa em Comunicações (GPqCom) do Laboratório de Comunicações e Sistemas Embarcados (LCS) da UFSC. Tendo experiência em Otimização Matemática, Teoria de Controle e Dinâmica dos Fluidos Computacional, também vem gradativamente enfocando os estudos nas seguintes áreas: Sinais e Sistemas, Teoria da Informação, Aprendizado de Máquina, Comunicações sem fio, Códigos Corretores de Erros, Teoria Eletromagnética, Teoria de Campos e Ensino de Física Teórica e Aplicada.

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Publicado

2021-02-22

Como Citar

KAMASSURY, J. K. S. Decodificador baseado em Rede Neural Profunda para Códigos de Bloco Lineares Curtos Transmitidos via Canal Binário Simétrico. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, v. 7, n. 1, p. e3006, 22 fev. 2021.

Edição

Seção

Matemática