Resumen

La estimación de la relación señal-ruido (SNR) es una tarea fundamental de la gestión del espectro y la transmisión de datos. Los métodos existentes para la estimación de SNR suelen sufrir de errores significativos cuando el SNR es bajo. Este artículo propone un algoritmo de estimación de SNR basado en aprendizaje profundo (DL) utilizando diagramas de constelación. Dado que los diagramas de constelación muestran diferentes patrones en diferentes SNRs, el algoritmo propuesto logra la estimación de SNR a través del reconocimiento de diagramas de constelación, lo cual puede ser fácilmente manejado mediante DL. Se utilizan tres redes de DL, AlexNet, InceptionV1 y VGG16, para la estimación de SNR basada en DL. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto siempre funciona bien, especialmente en escenarios de bajo SNR.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Relación señal/ruido; Estimación snr; Aprendizaje profundo; Diagramas de constelación; Redes dl; Baja snr.
• Keywords:Signal-to-noise ratio; Snr estimation; Deep learning; Constellation diagrams; Dl networks; Low snr.