Presentamos un esquema de decodificación adaptativa que integra códigos Turbo y Polar, aprovechando una priorización del canal aprendida para mejorar de forma significativa el rendimiento en entornos de comunicación complejos y con variaciones temporales. Los métodos tradicionales de decodificación suelen perder eficacia cuando las condiciones del canal cambian rápidamente. Nuestra propuesta combina las virtudes de los códigos Turbo, robustos frente a errores por ráfagas, y de los códigos Polar, capaces de acercarse al límite de Shannon, y además ajusta dinámicamente el proceso de decodificación con información de estado del canal aprendida, reduciendo la tasa de error de bits BER frente a esquemas aislados, especialmente bajo interferencia fuerte y desvanecimiento.

El marco propuesto, denominado Decodificación Conjunta Adaptativa Turbo-Polar ATPCD, supera limitaciones de técnicas existentes al priorizar dinámicamente las iteraciones de decodificación en función de un modelo de canal aprendido. Esto permite centrar los recursos computacionales en las partes más críticas de la señal recibida, minimizando latencia y maximizando throughput, lo que lo hace idóneo para redes 5G y futuras generaciones. La predicción del canal se realiza mediante una red neuronal convolucional profunda CNN que estima condiciones del canal y ajusta el proceso iterativo tanto en el decodificador Turbo como en el Polar, logrando una mejora de BER en el orden de 15-20 por ciento respecto a estrategias convencionales de decodificación conjunta, con un coste computacional contenido y escalable.

Arquitectura y metodología. ATPCD se compone de tres módulos principales: Módulo de Priorización de Canal CPM, Decodificador Conjunto Turbo-Polar JTPD y Bucle Meta de Autoevaluación MSE. El CPM emplea una CNN de varias capas que toma como entrada estadísticas temporales de las muestras recibidas para capturar correlaciones temporales del canal. La salida es un vector de probabilidades a modo de priors de canal que indican la probabilidad de diversos estados del canal, por ejemplo desvanecimiento selectivo en frecuencia o presencia de interferencia. El JTPD ejecuta en paralelo un decodificador Turbo y un decodificador Polar y combina sus salidas mediante una ponderación dinámica derivada de las probabilidades proporcionadas por el CPM. Estas ponderaciones se calculan con una función sigmoidal aplicada a parámetros aprendibles optimizados por aprendizaje por refuerzo para maximizar la métrica global BER. El MSE evalúa tras cada iteración la calidad de la decodificación y retroalimenta al CPM y JTPD para afinar tanto las priors como la regla de ponderación, formando así un lazo cerrado que reduce la discrepancia entre la predicción y la realidad operacional.

Detalles técnicos. La ponderación adaptativa puede expresarse de forma compacta como Peso_Turbo = s(a * Prior_Turbo + b) y Peso_Polar = s(a * Prior_Polar + b) donde Prior_Turbo y Prior_Polar son los priors del CPM, a y b son parámetros aprendibles y s es la función sigmoidea. Para interpretar la contribución de las características aprendidas por la CNN aplicamos explicabilidad mediante SHAP, lo que permite asignar importancia a cada característica temporal y así ajustar con mayor precisión la asignación de recursos de decodificación.

Diseño experimental y resultados. Se realizaron simulaciones con modelos de canal Rayleigh y Riceano (K = 10) utilizando modulación QPSK. ATPCD se comparó con decodificación Turbo aislada, Polar aislada y un esquema conjunto convencional. Las mediciones de BER frente a SNR muestran que ATPCD reduce la BER en promedio entre 15 y 20 por ciento en distintos regímenes de SNR, con mejoras particularmente notables en SNR bajos y condiciones de interferencia. Además observamos menores requisitos computacionales por iteración gracias a la priorización inteligente, lo que se traduce en menor consumo de recursos para una calidad de enlace superior.

Escalabilidad y adaptabilidad. La predicción basada en CNN es escalable y puede ampliarse para incorporar entradas adicionales como parámetros de antena en sistemas MIMO masivos, estadísticas de tráfico y telemetría de red. Con ajustes mínimos la misma arquitectura puede aplicarse a modulaciones más complejas y a diferentes modelos de canal, lo que facilita su despliegue tanto en redes terrestres como en comunicaciones satelitales y de espacio profundo. La integración prevista con técnicas avanzadas de antenas y massive MIMO promete mejorar aún más la eficiencia espectral y la resiliencia frente a interferencias multifuente.

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Conclusiones. La decodificación conjunta adaptativa Turbo-Polar con priorización de canal aprendida representa un paso significativo hacia receptores inteligentes capaces de adaptarse en tiempo real a condiciones cambiantes del canal, mejorando BER y eficiencia computacional. La sinergia entre técnicas clásicas de codificación y modelos de aprendizaje profundo permite sistemas más robustos, eficientes y escalables. En Q2BSTUDIO estamos preparados para transformar estas capacidades en soluciones reales: desde agentes IA y ia para empresas hasta proyectos de inteligencia de negocio con Power BI y servicios de automatización de procesos, aportando valor al negocio mediante tecnología de vanguardia y un enfoque práctico orientado a resultados.

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