[ca] L?aprenentatge automàtic i l?aprenentatge profund han sorgit recentment en molts camps i han despertat un gran interès tant a l?àmbit acadèmic com a la indústria. Tot i això, les capacitats de ML en el domini de les comunicacions encara no estan explotades i, per tant, no tenen un impacte en els sistemes i tecnologies reals. Explorem les capacitats de les xarxes neuronals (NN) per descodificar la informació transmesa en presència de Rician o del canal Rayleigh sense Channel State Information (CSI). Els NN s?alimenten del senyal d?entrada afectat pel canal i de l?additiu White Gaussian Noise (AWGN) i s?entrenen per donar els bits decodificats com a sortida. La NN està formada amb l?optimitzador d?Adam, la pèrdua de mse i la precisió del BER. En primer lloc, es testen diferents arquitectures NN per a diferents entorns amb el canal Rician per a les modulacions BPSK i QPSK. A continuació, els entorns amb canal esvaït de Rayleigh de la caixa d'eines LTE de MATLAB s'utilitzen amb modulacions QPSK i 16QAM. El descodificador NN que es presentarà està definit per la biblioteca Keras en Tensorflow en llenguatge Python tant per la seva pròpia estructura com pels seus paràmetres de formació, de manera que es pugui implementar i entrenar fàcilment. El rendiment del descodificador NN és gairebé el del receptor de màxima probabilitat amb CSI per al cas BPSK, sent només pitjor en presència d?un canal agressiu amb valors SNR elevats. A més, la NN es veu afectada per la complexitat de les modulacions quadràtiques, donada la seva incapacitat per treballar amb nombres complexos i no aconsegueix el mateix rendiment que el ML amb el receptor CSI. Es fa una adaptació de la seqüència d?entrada per fer front a aquesta mancanca.

[en] Machine learning and deep learning have recently emerged in many fields and raised high interest both in academia and in industry. However, the capabilities of ML in the communications domain are still underexploited and thus, do not have an impact in the actual systems and technologies. We explore the capabilities of Neural Networks (NN) to decode the transmitted information in presence of Rician or Rayleigh channel without Channel State Information (CSI). The NN are fed the input signal affected by the channel and Additive White Gaussian Noise (AWGN) and are trained to give the decoded bits as an output. The NN is trained with Adam optimizer, mse loss, and BER accuracy. Firstly, different NN architectures are tested for different environments with Rician channel for BPSK and QPSK modulations. Then, environments with Rayleigh fading channel from MATLAB?s LTE Toolbox are used with QPSK and 16QAM modulations. The NN decoder to be presented are entirely defined by Keras library on Tensorflow in Python language for both its own structure and its training parameters, so that it can be easily implemented and trained. The NN decoder performance is nearly that of the Maximum Likelihood receiver with CSI for the BPSK case, only being worse in presence of an aggressive channel in high SNR values. Also, the NN is affected by the complexity of quadratic modulations given its incapability to work with complex numbers and does not achieve the same performance as the ML with CSI receiver. An adaptation of the input sequence is made to cope with this impairment.