Resumo:
A utilização de algoritmos de inteligência artificial tem crescido nos últimos anos com a maior disponibilidade de poder computacional a baixo custo. Uma demanda por dispositivos que usem comunicação sem fio também cresce e esses dispositivos podem ter diversas aplicações em inúmeros ambientes diferentes, portanto, é importante que o seu hardware possa adaptar-se às condições do ambiente ao redor para que a comunicação seja otimizada. A adaptação de conexão pode ser feita alterando-se a modulação em tempo real dependendo das características do canal. Em adição, com a escassez de bandas de frequência livres para a comunicação, surge o paradigma do rádio cognitivo e a utilização de uma banda licenciada, do usuário primário, por um usuário não licenciado, chamado de secundário. Esse deve imediatamente liberar o uso da banda, se o usuário primário se mostrar presente, portanto deve ser capaz de identificar o usuário primário com precisão em condições de baixo SNR. Nessa apresentação vamos mostrar alguns trabalhos focados em fazer a identificação de classificação de modulação aplicando pré processamento e redes neurais para decisão, focados na implementação em DSPs ou FPGAs.