Receptor Baseado em Autoencoder para Arranjos Lineares de Antenas

Este artigo propõe um receptor neural ponta-a-ponta baseado na arquitetura autoencoder para sistemas single-carrier com arranjos adaptativos de antenas em canais com interferência intersimbólica espacialmente dispersa. Neste modelo, cada componente multipercurso chega de uma direção de chegada distinta, acoplando os domínios espacial e temporal. O receptor proposto substitui a cadeia de beamforming, equalização e demodulação por uma rede neural treinada conjuntamente com o transmissor, que aprende estratégias de recepção não-lineares. Estabelece-se um critério baseado na relação entre o número de antenas e o número de componentes multipercurso: quando os caminhos de interferência excedem os graus de liberdade do arranjo, o beamformer LCMV apresenta um piso de taxa de erro de bit irredutível. Resultados de simulação com modulação QPSK, cinco caminhos multipercurso e arranjos de quatro, cinco e seis antenas sobre 100 realizações de canal Monte Carlo mostram que o receptor proposto alcança até três ordens de grandeza de redução na taxa de erro de bit em relação ao LCMV no regime com graus de liberdade insuficientes, mantendo desempenho comparável nos demais cenários.S