Otimizando o Treinamento e a Topologia de um Decodificador de Canal baseado em Redes Neurais

Dada sua facilidade de prototipagem e versatilidade, redes neurais vem sendo aplicadas com sucesso à decodificação de canal nas últimas décadas. Após revisar diversas implementações da literatura, este trabalho propõe a análise de aspectos relacionados ao treinamento e à topologia destas redes. Apontando um modelo simples e eficaz para a tarefa, os resultados promissores - comparáveis a um decodificador MAP - ressaltam a aplicabilidade deste tipo de abordagem e aponta possibilidades para estudos futuros.