SISTEMAS DE COMUNICAÇÃO CAÓTICA BASEADOS EM MALHA DE TRAVAMENTO DE FASE E APRENDIZAGEM DE MÁQUINA.
Comunicação baseada em caos, sincronização caótica, modulação em frequência, probabilidade de erro, aprendizagem de máquina.
Neste projeto, propõe-se uma técnica de transmissão digital baseada na sincronização de caos, combinando métodos de dinâmica simbólica para codificação da informação. A robustez do sistema é aprimorada com o acoplamento de uma malha de travamento de fase ao oscilador caótico do receptor, permitindo maior estabilidade na sincronização. Essa proposta é empregada ao caso em que dois osciladores caóticos são acoplados em uma configuração mestre-escravo. Neste caso, a codificação da informação binária é baseada na dinâmica simbólica do oscilador mestre, a partir das transições entre regiões definidas em uma seção de Poincaré. Emprega-se modulação em frequência aplicada ao sinal do oscilador mestre, o qual é transmitido em um canal com ruído aditivo Gaussiano branco. O sinal do oscilador escravo é a entrada do algoritmo de decodificação da sequência de informação. Para a decodificação, são exploradas duas abordagens: o algoritmo de Viterbi e uma rede neural supervisionada. O desempenho do sistema é avaliado por meio de simulações computacionais, que indicam que a abordagem de métodos recentes propostos na literatura, alcançando ganhos de aproximadamente 2 dB. Os resultados também indicam que a rede neural apresenta desempenho comparável ao do algoritmo de Viterbi, oferecendo uma alternativa eficiente para a decodificação em sistemas de comunicações caóticos.