Desempenho de Códigos Polares e Códigos LDPC em Canais com Desvanecimento

Descrição

Nos últimos anos, o número de usuários e conexões em redes de dados móveis cresceu expo- nencialmente em todo o mundo. Segundo o relatório anual da Associação do Grupo Especial Móvel (GSMA – Groupe Speciale Mobile Association), que é o órgão internacional que representa os in- teresses das operadoras de telefonia móvel em todo o mundo, o número de conexões de dados no serviço móvel já é maior que sete bilhões e a expectativa é que no final de 2026 este valor ultrapasse os 12 bilhões [1]. Outro dado importante deste relatório é que a cobertura em sistemas de quarta (4G) e quinta geração (5G) atendem hoje 58% e 25% da população mundial, respectivamente. E a estimativa é que até 2026 estes valores cresçam para 86% no 4G e 63% no 5G. Espera-se então que o padrão de quinta geração (5G) aumente ainda mais a capacidade de tranmissão. No Brasil, de acordo com dados de outubro de 2025 da Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL), tem-se 242,5 milhões de acessos com a seguinte divisão por tecnologia: 2G (6,7%), 3G (6,2%), 4G (67,4%) e 5G (19,4,4%) [2]. Com o objetivo de melhorar o desempenho de redes 5G, os Códigos Polares foram aceitos pelo orgão regulamentador 3GPP (The 3rd Generation Partnership Project) como técnica de codificação do canal de controle para serviços móveis melhorados em banda larga (eMBB – enhanced mobile broadband) [3, 4]. Os Códigos Polares foram propostos por Arikan [5] em 2009 e podem ser usados para alcançar a capacidade de qualquer canal binário sem memória [6]. Na polarização de um canal, um conjunto de N canais paralelos independentes é visto como um canal vetorial que, para N suficientemente grande, a codificação polar cria um novo canal veto- rial em que os N canais virtuais são divididos em duas categorias: canais muito ruidosos (canais ruins) e canais quase livres de ruı́do (canais bons). Considerando os fundamentos da Teoria da Informação [7], os N canais originais são independentes e tem a mesma capacidade. Por outro lado, os novos canais virtuais são dependentes enquanto que os canais ruins terão baixa capaci- dade (quase nula) enquanto que os canais bons terão alta capacidade (quase unitária). Assim, a estratégia natural de codificação é transmitir os bitsos bits de redundância (conhecidos pelo transmissor e receptor) são transmitidos pelos canais mais ruidosos [8]. Por sua vez, os Códigos de Checagem de Paridade de Baixa Densidade (LDPC – Low Density Parity Check), desenvolvidos por Gallager [9], são também códigos capazes de se aproximar da capacidade do canal [7], fazendo com que o ruı́do esperado se aproxime arbitrariamente do limite de Shannon para canais binários com apagamento. Os códigos LDPC são construı́dos a partir de grafos bipartidos esparsos [10, 11, 12]. Em se tratando de comunicação sem fio, o desvanecimento provocado pelos múltiplos percursos de propagação dos sinais transmitidos pode degradar significativamente o desempenho de sistemas de comunicações digitais [13, 14]. O desvanecimento é a variação da atenuação do sinal transmitido como resultado das mudanças vários parâmetros do canal sem fio. Estas variações incluem tempo, posição geográfica e frequência de rádio, entre outras. Um dos efeitos do desvanecimento é a perda da potência média que um sinal sofre ao longo de um percurso [15]. Assim, torna-se interessante estender o uso de Códigos Polares e Códigos LDPC na direção de canais com desvanecimento. Em particular, modelos de desvanecimento generalizado englo- bam uma variedade de cenários práticos de transmissão variando de tipos de desvancimento de moderado a severo e incluem os desvanecimentos Rayleigh, Rice e Nakagami como caso especi- ais [16, 17, 18]. Nesse contexto, este projeto de pesquisa tem como principal motivação a comparação de desem- penho de Códigos Polares Códigos LDPC com foco em canais com desvanecimento generalizado. de informação pelos canais bons enquanto que