Inteligencia artificial, clave para la identificación de las señales 5G
Vivimos en un mundo hiperconectado. Nuestros smartphones, los sistemas domóticos o los dispositivos IoT que emplean algunas compañías de suministros están conectados a redes de comunicaciones de gran complejidad que requieren ser monitorizadas desde el punto de vista radioeléctrico. En esta supervisión de las señales de radiofrecuencia hay una función primordial para evitar que se produzcan incidencias como interferencias o un desajuste en el funcionamiento de los equipos. Por eso, en la Red de Excelencia Cervera Open-VERSO, desarrollamos tecnologías que utilizan la Inteligencia Artificial, en concreto, redes neuronales convolucionales que pueden ayudar a identificar y clasificar las diferentes señales, por ejemplo, 4G, 5G, Bluetooth y WiFi, entre otras.
Monitorización del funcionamiento de las redes
La monitorización espectral consiste en la obtención del estado del espectro electromagnético en una localización geográfica determinada. Con ello nos referimos a descubrir la presencia de señales de radiofrecuencia (detección) y a la caracterización de las señales detectadas. Esto es, describir sus parámetros (como pueden ser su ancho de banda, la modulación empleada, sus patrones temporales de activación…), identificar su origen por medio del ángulo de llegada (localización) y reconocer si esa señal pertenece a una tecnología de comunicaciones, radar o posicionamiento conocida (identificación).
Las redes celulares nos ofrecen servicios de comunicaciones móviles que usamos a diario en nuestros smartphones 4G o 5G o en dispositivos IoT, como contadores inteligentes. Estas redes son sistemas extremadamente complejos, con una cantidad enorme de elementos: todas las estaciones base con sus antenas de los diferentes operadores y todos los terminales de usuario, UEs, que se conectan a estas redes. Por esta razón, es necesario que los operadores de las redes monitoricen el estado del espectro que tienen asignado, para verificar que no se producen anomalías, debido a interferencias intencionadas o equipos con un mal funcionamiento, que puedan afectan a la calidad de los servicios que ofrecen.
Redes neuronales convolucionales que clasifican las señales
Dentro de Open-VERSO, estamos desarrollando tecnologías de identificación de señales de radiofrecuencia basada en algoritmos de Inteligencia Artificial, más concretamente en redes neuronales convolucionales. A día de hoy, la mayor parte de los sistemas de comunicaciones terrestres utilizan modulaciones multiportadora, una u otra variante de OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) con diferentes parámetros temporales y frecuenciales. Por esta razón, es prioritario que un sistema de monitorización espectral sea capaz de identificar diferentes tipos de señales. De esta manera podría clasificar las señales detectadas e identificar si son señales 4G, 5G, WiFi, Bluetooth o de televisión digital terrestre, sólo por citar ejemplos de sistemas de comunicaciones que emplean modulaciones multiportadora.
Concepto de sistema de monitorización espectral que diferencia entre diversas señales de comunicaciones con modulaciones multiportadora.
En publicaciones científicas recientes, hemos mostrado cómo entrenar una red neuronal convolucional para clasificar señales OFDM con diferentes parámetros a partir de las muestras de una captura de señal. Por ejemplo, con 3 dB de relación señal a ruido el clasificador basado en inteligencia artificial es capaz de identificar correctamente la clase de una señal OFDM entre 6 tecnologías diferentes. Y con tan sólo 0 dB (misma potencia de señal que de ruido) la precisión media se mantiene aún por encima del 90
Matriz de confusión a 3 dB de relación señal a ruido que muestra cómo el sistema predice con muy alta precisión la tecnología correcta de las señales. En conclusión, el conocimiento del estado de espectro tiene importantes aplicaciones, tanto en el ámbito civil (para monitorizar el estado de las redes de celulares) como en el ámbito militar (sensado del espectro electromagnético en el campo de batalla). El uso de técnicas de Inteligencia Artificial está demostrando muy buenos resultados en diversas áreas como la visión artificial, por eso también exploramos esta aproximación para desarrollar un sistema de monitorización espectral basado en Inteligencia Artificial. Así, dentro de la Red Cervera Open-VERSO, se ha abordado en primer lugar el uso de redes neuronales para la clasificación de señales multiportadoras, que es una modulación muy común en numerosos sistemas de comunicaciones modernos. Autor: Anxo Tato Arias, ingeniero-investigador en el área de Comunicaciones Avanzadas de Gradiant Open-VERSO es una red de excelencia financiada por el Programa Cervera para Centros Tecnológicos, la apuesta nacional para desarrollar investigación orientada al mercado impulsada por el Ministerio de Ciencia e Innovación y el Centro de Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI). 
Redes Neuronales con múltiples usos
