Estimação de canal e caracterização de sistemas de comunicações sem fio assistidos por superfícies inteligentes reconfiguráveis

Resumo

As futuras redes sem fios, a saber, redes de quinta geração (B5G, do inglês beyond the fifth generation) e sexta geração (6G, do inglês sixth generation), são necessárias para suportar um grande número de usuários com requisitos de eficiência espectral e eficiência energética cada vez mais exigentes. Recentemente, as superfícies inteligentes reconfiguráveis (RISs, do inglês reconfigurable intelligent surfaces) atraíram um interesse considerável devido ao seu potencial para melhorar a capacidade e a cobertura das redes sem fio, alterando de forma inteligente o ambiente de propagação. Ao ajustar de forma inteligente as características de propagação, a RIS foi concebida para transformar o espaço de propagação em um ambiente de rádio inteligente para realizar as diversas aplicações de comunicações sem fio B5G e 6G. Nesse contexto, tem recebido atenção especial da indústria e da academia. Devido à atual relevância prática e teórica dos sistemas RIS, a caracterização e avaliação de tais sistemas tornaram-se imperativas. No entanto, para conseguir isso, existem dois grandes obstáculos que as redes RIS devem superar, a saber, estimativa de canal e modelagem de canal. Neste projeto de pesquisa, esperamos abordar as duas questões mencionadas. Mais precisamente, pretendemos examinar e propor algoritmos de aprendizado de máquina eficientes para estimar as características do meio de propagação. Além disso, pretendemos caracterizar as estatísticas da soma do canal de desvanecimento composto com o intuito de quantificar, de forma exata e assintótica, as principais métricas de desempenho de um sistema de comunicação sem fio assistido por RIS. Finalmente, pretendemos delinear uma estrutura matemática geral para a soma de variáveis aleatórias compostas. Desta forma, a proposta aqui apresentada é de relevância atual no campo das comunicações sem fio. (AU)