Este trabalho tem como principal objetivo investigar a aplicação de algumas técnicas de sistemas inteligentes na área da comunicação digital, de forma a avaliar o desempenho obtido em estudos de casos específicos. Essas técnicas foram aplicadas em três estudos de caso. No primeiro estudo de caso foi avaliada a utilização de um sistema híbrido neuro-fuzzy consagrado, o ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System), na equalização supervisionada de canais de comunicação digital. Mais especificamente, um cenário de comunicação celular modelada com canais lineares e invariantes no tempo serve de ambiente para a avaliação do sistema híbrido como técnica de equalização. São apresentados resultados de simulações computacionais realizadas com várias configurações do sistema híbrido selecionado e com alguns tipos de canais de comunicação. No segundo estudo de caso foi utilizado um sistema de inferência fuzzy para determinar o caminho de transmissão de dados em uma rede de sensores sem fio. Redes de sensores sem fio são aplicadas em diversas áreas e necessitam ter um funcionamento eficiente com rápida transmissão de informações e prolongada vida útil. Para transmissão adequada da informação dos sensores, foi concebido um sistema fuzzy considerando que a distância percorrida para transmissão da informação deve ser a menor possível e que a vida útil das baterias dos roteadores da rede deve ser maximizada. Foram realizados alguns testes de simulação da rede, sendo que os resultados alcançados foram satisfatórios e mostraram comportamento adequado do sistema implementado. O terceiro estudo de caso busca otimizar o posicionamento de roteadores num cenário de campo com automação para aquisição de dados baseada numa rede mesh. Foi proposta e avaliada uma técnica evolutiva híbrida fuzzy-genética versátil que permite avaliar múltiplos objetivos. O estudo de caso é apresentado, a aplicabilidade das técnicas evolucionárias é discutida e os resultados indicam a viabilidade da técnica proposta para este tipo de automação.
The main purpose of this work is to investigate the application of some techniques of intelligent systems in the area of digital communication, in order to evaluate the performance obtained in specific case studies. These techniques were applied in three case studies. In the first case study the use of a hybrid neurofuzzy recognized system, the ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System), was evaluated in the supervised equalization of digital communication channels. More specifically, a cellular communication scenario modeled with linear and time invariant channels serves as an environment for the evaluation of the hybrid system as an equalization technique. Results are presented of computational simulations performed with several configurations of the selected hybrid system and with some types of communication channels. In the second case study, a fuzzy inference system was used to select the data transmission path in a wireless sensor network. Wireless sensor networks are applied in several areas and need to have efficient operation with fast transmission of information and extended lifespan. For proper transmission of the sensor information, a fuzzy system was conceived considering that the distance traveled to transmit the information should be as small as possible and that the battery life of the routers in the network should be maximized. Some network simulation tests were performed, and the results achieved were satisfactory and showed adequate behavior of the implemented system. The third case study seeks to optimize the positioning of routers in a field scenario with automation for data acquisition based on a mesh network. A versatile fuzzy-genetic hybrid evolutionary technique has been proposed and tested to evaluate multiple objectives. The case study is presented, the applicability of evolutionary techniques is discussed and the results indicate the feasibility of the proposed method for this type of automation.
