{"id":1609,"date":"2021-03-16T19:35:55","date_gmt":"2021-03-16T19:35:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/emicro\/?page_id=1609"},"modified":"2021-04-23T14:04:33","modified_gmt":"2021-04-23T14:04:33","slug":"luislolis","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/emicro\/luislolis\/","title":{"rendered":"Luis Lolis"},"content":{"rendered":"\t\t
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Luis Lolis<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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UFPR<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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luis.lolis@ufpr.br<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Aplica\u00e7\u00e3o de redes neurais para r\u00e1dio cognitivo e classifica\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de modula\u00e7\u00e3o<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Resumo:<\/b>
A utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de intelig\u00eancia artificial tem crescido nos \u00faltimos anos com a maior disponibilidade de poder computacional a baixo custo. Uma demanda por dispositivos que usem comunica\u00e7\u00e3o sem fio tamb\u00e9m cresce e esses dispositivos podem ter diversas aplica\u00e7\u00f5es em in\u00fameros ambientes diferentes, portanto, \u00e9 importante que o seu hardware possa adaptar-se \u00e0s condi\u00e7\u00f5es do ambiente ao redor para que a comunica\u00e7\u00e3o seja otimizada. A adapta\u00e7\u00e3o de conex\u00e3o pode ser feita alterando-se a modula\u00e7\u00e3o em tempo real dependendo das caracter\u00edsticas do canal. Em adi\u00e7\u00e3o, com a escassez de bandas de frequ\u00eancia livres para a comunica\u00e7\u00e3o, surge o paradigma do r\u00e1dio cognitivo e a utiliza\u00e7\u00e3o de uma banda licenciada, do usu\u00e1rio prim\u00e1rio, por um usu\u00e1rio n\u00e3o licenciado, chamado de secund\u00e1rio. Esse deve imediatamente liberar o uso da banda, se o usu\u00e1rio prim\u00e1rio se mostrar presente, portanto deve ser capaz de identificar o usu\u00e1rio prim\u00e1rio com precis\u00e3o em condi\u00e7\u00f5es de baixo SNR. Nessa apresenta\u00e7\u00e3o vamos mostrar alguns trabalhos focados em fazer a identifica\u00e7\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o de modula\u00e7\u00e3o aplicando pr\u00e9 processamento e redes neurais para decis\u00e3o, focados na implementa\u00e7\u00e3o em DSPs ou FPGAs.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Biografia:<\/span>

O Prof. Luis Lolis possui gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia El\u00e9trica pela Universidade Federal do Paran\u00e1 e Ecole Nationale Sup\u00e9rieure d Electronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (2007), mestrado em Microeletr\u00f4nica pela Universit\u00e9 Bordeaux 1 (2007) e doutorado em Eletr\u00f4nica pela Universit\u00e9 Bordeaux 1 (2011). Atualmente \u00e9 professor adjunto do Departamento de Engenharia El\u00e9trica da Universidade Federal do Paran\u00e1.Tem experi\u00eancia na \u00e1rea de eletr\u00f4nica aplicada sistemas de r\u00e1dio frequ\u00eancia e telecomunica\u00e7\u00f5es, tendo atuando principalmente nos seguintes temas: bandpass sampling, system level design, complex if, N-PATH filter, Mixer First, Automatic Modulation Classification e Redes Neurais.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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