Desempenho da codificação polar na presença de desvanecimento generalizado

Resumo

Em sistemas de comunicação há três elementos essenciais, o emissor, responsável pela emissão da informação, o canal, que é o meio de propagação da informação, e o receptor, que é o destino da informação. O canal tem a capacidade de introduzir erros na transmissão devido a efeitos como ruído e desvanecimento. Para minimizar o impacto dos efeitos do canal são utilizados códigos corretores de erro que adicionam redundância a informação transmitida para permitir a decodificação correta pelo receptor (SPREAFICO, 2019). Codificação polar é uma técnica de correção de erros através da qual se pode alcançar a capacidade simétrica de um Canal Discreto Sem Memória de Entrada Binária (B-DMC, Binary Discrete Memoryless Channel) usando a técnica de polarização de canal proposta por Arikan (2009). Essa técnica de codificação é muito estudada atualmente devido a aplicações na Quinta Geração de Telefonia Móvel Celular (5G) (CHEN et al., 2019). Esse método codifica uma mensagem, u, de K bits de comprimento em uma palavra-código com comprimento de N bits, com taxa R = K/N, e seu detalhe mais importante é a possibilidade de acessar cada coordenada de uma ênupla no canal, W, de forma isolada e realizar a transmissão de informação nas que forem consideradas mais adequadas (ARIKAN, 2009). A escolha das melhores coordenadas é feita com o parâmetro de Bhattacharyya (ARIKAN, 2009). Por sua vez, o desvanecimento decorre do fato que em comunicações móveis o cenário mais comum é a ausência da linha de visada direta entre o transmissor e o receptor, o que faz com que exista propagação multipercurso entre as antenas transmissoras e receptoras. Distribuições de desvanecimento generalizado permitem a investigação do desempenho do sistema em diferentes condições do canal sem fio (YACOUB, 2007). É importante salientar que, além do desvanecimento, o Ruído Aditivo Gaussiano Branco (AWGN, Additive White Gaussian Noise) se faz presente na transmissão. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho da codificação na presença de desvanecimento generalizado e AWGN através de implementação computacional do sistema e análise das curvas de desempenho que relacionam a probabilidade de erro com a Relação Sinal-Ruído (SNR, Signal-to-Noise Ratio). Neste trabalho foi evidenciado que o desvanecimento afeta negativamente o desempenho do sistema e esse impacto leva à necessidade de usar mais energia para alcançar uma Taxa de Erro de Bit (BER, Bit Error Rate) mais adequada com determinadas aplicações quando comparado com o cenário no qual apenas o ruído AWGN se faz presente. Por exemplo, foi observado que o sistema na presença de ruído AWGN e desvanecimento α-μ, onde α=μ=2, alcança BER igual a 10-3com SNR igual a 5 dB enquanto que o sistema com apenas o AWGN alcança a mesma BER com SNR igual a 3 dB.