Los investigadores de la Universidad Nacional de Pusan (Corea) han diseñado un sistema de comunicación de retrodispersión de baja potencia para la comunicación inalámbrica entre dispositivos IoT. El sistema logra una eficiencia espectral de 2,0 bps/Hz y mejora la eficiencia energética en un 40% en comparación con los métodos tradicionales. La comunicación por retrodispersión (BackCom) es un método prometedor de bajo consumo para la adopción generalizada de tecnologías de IoT, donde los dispositivos conectados reflejan y modulan las señales existentes alterando su impedancia de carga, en lugar de generar señales por sí mismos.
Para lograr bajas tasas de error de bits y altas velocidades de datos, se han seleccionado esquemas de modulación de orden superior, como la modulación de amplitud en cuadratura (QAM), basándose en coeficientes de reflexión modelados con precisión. Sin embargo, las discrepancias entre las simulaciones y las mediciones del mundo real dificultan predecir con precisión el coeficiente de reflexión óptimo.
La Universidad Nacional de Pusan utilizó el aprendizaje por transferencia para modelar con precisión los moduladores de carga en fase/cuadratura o I/Q. Además, introdujeron diversidad de polarización para diseñar un sistema BackCom que utiliza múltiples antenas para la transmisión y recepción simultánea de señales.
Entrenamiento de la red neuronal artificial
El aprendizaje por transferencia implica aplicar el conocimiento adquirido en una tarea para mejorar el desempeño en una tarea relacionada. Los investigadores entrenaron previamente una red neuronal artificial (ANN) utilizando voltajes de polarización de entrada simulados (VI y VQ).
Este paso de entrenamiento inicial familiarizó a la ANN con los comportamientos del modulador de carga en diferentes condiciones de voltaje. El conocimiento adquirido en el paso de preentrenamiento se utilizó en un paso de entrenamiento principal, donde la ANN se entrenó utilizando datos experimentales para predecir coeficientes de reflexión basados en entradas de VI y VQ.
Esta transferencia de conocimiento permitió a la ANN mejorar sus predicciones, logrando una desviación mínima de solo el 0,81% entre los coeficientes de reflexión modelados y medidos. Utilizando estos modelos precisos, los investigadores seleccionaron esquemas óptimos de 4 y 16 QAM alineando los coeficientes de reflexión previstos con puntos específicos de la constelación QAM. Esta optimización aseguró una transmisión de datos energéticamente eficiente, con un consumo total inferior a 0,6 mW, mucho menor que el de los sistemas inalámbricos convencionales.
Mejora de la recepción de la señal, el rendimiento y la eficiencia
A continuación, los investigadores diseñaron un sistema transceptor MIMO 2×2×2 para BackCom, con dos antenas de transmisión y dos de recepción con diferentes polarizaciones (como vertical y horizontal). Esta configuración mejora la recepción de la señal, el rendimiento y la eficiencia en BackCom. Utilizando una antena Vivaldi de doble polarización, el equipo logró una alta ganancia superior a 11,5 dBi y una supresión efectiva de polarización cruzada de 18 dB.
Los investigadores probaron su algoritmo y el sistema MIMO BackCom en la banda C de 5,725 GHz a 5,875 GHz de la banda industrial, científica y médica, ofreciendo un ancho de banda de 150 MHz. Su enfoque logró una eficiencia espectral de 2,0 bps/Hz utilizando modulación 4-QAM, lo que demuestra una utilización eficaz del ancho de banda. También alcanzaron una magnitud del vector de error del 9,35%, lo que indica una alta confiabilidad y eficiencia en la transmisión de datos.
En general, el sistema propuesto sienta las bases para un sistema de retrodispersión altamente confiable y eficiente para múltiples aplicaciones, incluida la electrónica de consumo, la monitorización de la atención médica y la infraestructura inteligente.
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