[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.

[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.