Determinação de Modelo Markoviano para Canal Sem Fio Empregando Aprendizado de Máquina

Séries temporais são a maneira natural de obter informações sobre sistemas ou processos dinâmicos em uma variedade de aplicações científicas, de engenharia e financeiras. A complexidade dessas pode torna imperativa o uso de métodos baseados em dados. Entre os quais destacamos a técnica de Filtragem por Dinâmica Simbólica, que envolve a determinação de modelos markovianos para expressar a estrutura causal do comportamento dinâmico observado. Neste trabalho apresentamos um algoritmo para gerar esses modelos baseado em cadeias de Markov de comprimento variável, aprendizado de máquina e algoritmo de minimização de estados de grafos. Para validar o algoritmo, modelamos um canal de comunicação sem fio, demonstrando que o modelo obtido é superior aos gerados por outras técnicas.