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Como aprender desvanecimento a partir de dados

Processo: 19/04258-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de maio de 2019
Vigência (Término): 30 de setembro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:José Cândido Silveira Santos Filho
Beneficiário:José Cândido Silveira Santos Filho
Anfitrião: Flavio du Pin Calmon
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : Harvard University, Estados Unidos  
Assunto(s):Comunicações sem fio

Resumo

Com base em argumentos físicos, pesquisadores têm proposto diferentes modelos probabilísticos de desvanecimento para descrever as flutuações aleatórias que afetam a amplitude e a fase do canal de comunicações sem fio. Além disso, para cada um desses modelos, eles têm empregado abordagens clássicas para estimar os parâmetros de distribuição a partir de medições de campo, incluindo os métodos onipresentes de casamento de momentos e de máxima verossimilhança. É basicamente assim que os canais de desvanecimento têm sido aprendidos a partir de dados até então. Neste projeto, revisitamos esse problema de um ponto de vista mais pragmático, porém mais fundamental. Independentemente da forma funcional da distribuição de desvanecimento real, desconhecida na prática, qual é o aspecto unificado e essencial do fenômeno de desvanecimento que domina o desempenho dos sistemas de comunicações? Qual conjunto simples de parâmetros pode descrever esse aspecto adequadamente? Qual é um modelo adequado para aprender esses parâmetros a partir de dados de campo? Qual função-custo deve ser atribuída ao processo de aprendizagem? Qual algoritmo de minimização se encaixaria melhor? Nosso objetivo é responder a todas essas perguntas combinando indicações específicas do domínio das comunicações sem fio e técnicas de aprendizado de máquina baseadas em dados.

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