Utilização do Algoritmo de Inteligência Artificial K-Means em Partições QAM de Modulações 4D mPolSK-8PSK

Abstract

O algoritmo de inteligência artificial K-means será utilizado neste trabalho com o objetivo de construir limiares de decisão nas partições QAM das modulações mPolSK-8PSK nos planos (x₁, x₂) e (x₃, x₄) a partir de um sistema de transmissão ruidoso. Baseando-se em sua capacidade de clusterização e análise automática de dados, o estudo do K-means fornece meios sobre como separar os pontos da modulação de forma eficiente, mesmo em cenários de ruído elevado. O algoritmo K-means é um método de aprendizado não supervisionado utilizado para realizar a clusterização de dados. Sua função principal é dividir um conjunto de dados em grupos distintos, sem a necessidade de classificação prévia. Durante sua execução, o K-means atribui automaticamente as informações fornecidas em clusters, baseando-se em análises comparativas entre os dados [1]. Neste trabalho, iremos apresentar as modulações mPolSK-8PSK para m = 4, 6, 8, 12, 16 utilizando códigos esféricos ótimos, realizar o rotulamento dos pontos por meio da álgebra dos quatérnios e, por fim, apresentar a utilização do algoritmo de inteligência artificial K-means para amenizar os efeitos do ruído em um sistema de comunicação ruidoso. [...]