Resumo-Neste trabalho é proposto um esquema de acesso múltiplo não-ortogonal (NOMA, non-orthogonal multiple access) em que os sinais transmitidos por cada usuário são gerados pelo atrator caótico de Lorenz, integrando a eficiência espectral da técnica NOMA com as propriedades dinâmicas de sinais caóticos, o qual denominamos de caos-NOMA. É empregado um algoritmo de análise de componentes principais (PCA, principal component analysis) para redução de dimensionalidade dos sinais caóticos e é construída uma base ortonormal para o atrator de Lorenz. A partir dessa base, é construída uma constelação para os sinais gerados pelo atrator. Propriedades dinâmicas dos sinais caóticos resultam na transmissão de formas de onda variantes no tempo. Esta variação é modelada como um ruído intrínseco ao sistema, que dependendo do número de usuários e da diferença de energia dos sinais de cada usuário, pode resultar em uma curva de desempenho com patamar de erro. É proposta uma rede neural acoplada ao demodulador para mitigar o efeito deste ruído.Palavras-Chave-Caos, dinâmica simbólica, acesso múltiplo não-ortogonal, aprendizado profundo.

Resumo-Neste trabalho é apresentado um decodificador com regiões de decisão adaptáveis para sistemas de acesso múltiplo não ortogonal uplink com três usuários que faz uso do pressuposto de conhecimento dos ganhos do canal. São apresentados cenários em que o desempenho do decodificador proposto supera o método de cancelamento sucessivo de interferência tradicional e é capaz de replicar resultados obtidos por métodos de aprendizagem profunda propostos recentemente na literatura.Palavras-Chave-Acesso múltiplo não ortogonal, cancelamento sucessivo de interferência, taxa de erro de símbolo, regiões de decisão.