Modulation et codage adaptatif AMC par apprentissage profond pour les systèmes 5G et 6G

Abstract

La modulation et le codage adaptatif (AMC) est une technique essentielle dans les transmissions sans fil, car elle ajuste dynamiquement le schéma de modulation et le taux de codage en fonction des fluctuations du canal. L’objectif de ce travail est d’intégrer l’apprentissage profond pour optimiser la technique AMC dans les réseaux 5G et 6G, ainsi d’améliorer la performance du lien radio en s’adaptant dynamiquement aux conditions du canal. Des modèles des réseaux de neurones ont été entrainés pour prédire les schémas AMC optimaux à partir d’informations de l’environnement radio. Les résultats montrent une amélioration notable du débit et de la fiabilité par rapports aux méthodes traditionnelles. Cette approche ouvre la voie à des systèmes de communication intelligents et auto-adaptatifs pour les futures générations des réseaux sans fils.