[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.

[es] El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han surgido recientemente en muchos campos y han despertado un gran interés tanto en la academia como en la industria. Sin embargo, las capacidades de ML en el dominio de las comunicaciones aún están poco explotadas y, por lo tanto, no tienen un impacto en los sistemas y tecnologías reales. Exploramos las capacidades de las redes neuronales (NN) para decodificar la información transmitida en presencia del canal Rician o Rayleigh sin información de estado del canal (CSI). Los NN reciben la señal de entrada afectada por el canal y el ruido gaussiano blanco aditivo (AWGN) y están entrenados para dar los bits decodificados como salida. El NN está entrenado con el optimizador Adam, pérdida de mse y precisión BER. En primer lugar, se prueban diferentes arquitecturas NN para diferentes entornos con el canal Rician para modulaciones BPSK y QPSK. Luego, los entornos con canal de desvanecimiento Rayleigh de la caja de herramientas LTE de MATLAB se usan con modulaciones QPSK y 16QAM. El decodificador NN que se presentará está completamente definido por la biblioteca Keras en Tensorflow en lenguaje Python tanto para su propia estructura como para sus parámetros de entrenamiento, de modo que pueda implementarse y entrenarse fácilmente. El rendimiento del decodificador NN es casi el del receptor de máxima verosimilitud con CSI para el caso BPSK, solo que es peor en presencia de un canal agresivo en valores altos de SNR. Además, el NN se ve afectado por la complejidad de las modulaciones cuadráticas dada su incapacidad para trabajar con números complejos y no logra el mismo rendimiento que el ML con el receptor CSI. Se hace una adaptación de la secuencia de entrada para hacer frente a esta discapacidad.