Classificação de modulação utilizando cicloestacionariedades e árvores de decisão / Modulation classification using cyclostationary and decision trees

Uma das principais características dos sistemas de rádio cognitivo é a capacidade de identificar a modulação utilizada no transmissor a partir do sinal recebido. Esse processo é denominado de classificação automática de modulação. Neste trabalho, propomos uma arquitetura de classificação automática de modulações que utiliza uma árvore de decisão binária, em conjunto com um extrator de características cicloestacionárias. Os resultados obtidos por simulação computacional indicam que a técnica proposta é eficiente em cenários com baixa relação sinal-ruído

Deep Learning Based Secure MIMO Communications with Imperfect CSI for Heterogeneous Networks

Perfect channel state information (CSI) is required in most of the classical physical layer security techniques, while it is difficult to obtain the ideal CSI due to the time varying wireless fading channel. Although imperfect CSI has a greatly impact on the security of MIMO communications, deep learning is becoming a promising solution to handle the negative effect of imperfect CSI. In this work, we propose two types of deep learning based secure MIMO detectors for heterogeneous networks, where the macro base station (BS) chooses the null-space eigenvectors to prevent information leakage to the femto BS. Thus, the bit error rate of the associated user is adopted as the metric to valuate the system performance. With the help of deep convolutional neural networks (CNNs), the macro BS obtains the refined version from the imperfect CSI. Simulation results are provided to validate the proposed algorithms. The impacts of system parameters, such as the correlation factor of imperfect CSI, the normalized doppler frequency, the number of antennas are investigated in different setup scenarios. The results show that considerable performance gains can be obtained from the deep learning based detectors compared with the classical maximum likelihood algorithm