Beamforming with phase transmittance complex valued RBF neural network for static and dynamic systems - Enriconi, Mateus Prauchner (2018)
Em um mundo de crescente demanda por dados e com um espectro limitado, sistemas de comunicações sem fio operam cada vez mais em condições dinâmicas, não apenas em relação às informações de tráfego, mas também em relação às condições variáveis no canal de propagação que transmite as informações entre transmissor (TX) e o receptor (RX). Neste contexto, TX e RX precisam adaptar dinamicamente seus parâmetros operacionais em prol da máxima eficiência na transmissão de dados. Antenas inteligentes e técnicas de beamforming desempenham um papel fundamental neste ambiente operacional dinâmico. Distribuídas em arranjos e com operação alicerçada em sistemas adaptativos, tais antenas podem gerar qualquer diagrama de irradiação quando utilizados um número suficiente de irradiadores eletromagnéticos. Este trabalho propõe a implementação de uma nova técnica de beamforming baseada em uma rede neural artificial de base radial complexa com transmitância de fase (PT-RBF) entre os nós de entrada e saída da rede. A PT-RBF é capaz de ajustar de forma adaptativa o diagrama de irradiação de uma antena inteligente através de aprendizado baseado no algoritmo steepest descent. A nova técnica de beamforming proposta apresenta resultados significativamente superiores em comparação com o estado da arte, possibilitando links de comunicação em cenários estáticos em redes auto organizáveis e em cenários dinâmicos em acessos em movimento, ambos com múltiplas interferências, maximizando assim o throughput de dados e a eficiência do uso do espectro.