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J-GLOBAL ID：201702254716444322   整理番号：17A0262229

複合変調AM放送受信機のDL-SAE符号化判定法【JST・京大機械翻訳】

Deep learning-sparse autoencoder for symbol discrimination in composite AM broadcasting receiver

著者 (2件)： Fan Wensilu (School of Information Science and Engineering, Southeast University) ,  Wu Lenan (School of Information Science and Engineering, Southeast University)
資料名： Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao  (Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao)
巻： 30  号： 10  ページ： 1490-1496  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2677A  ISSN： 1000-7105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： AM-MPPSK(AMPLITUDE MODULATION-M-ARY PHASE POSITION シフト)の複合変調には,多くの利点がある。AM-MPPSK複合変調システムのデジタル復調部分に対して、DL-SAE(DEEP LEARNING-SPARSE 自動)に基づくシンボルコードを提案した。深さ学習におけるまばらな自己符号化ネットワークを利用して,受信信号サンプルから符号間干渉を含む信号特性を抽出した後に,深さ学習を用いて,自己符号化ネットワークを訓練し,強い符号間干渉環境の下で受信信号サンプルを分類することができた。それによって,AM-MPPSK複合変調システムにおける抗Ma干渉の復調を実現した。提案したシンボル決定法は,従来のマッチングと比較して,10(-2)オーダーから10(-4)オーダーまでのビット誤り率を10(-2)から10(-4)まで減少させることができ,従来の判決と比較して,より優れた復調性能とより強い適応性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 復調 ,  信号特性 ,  *AM放送 ,  適応性 ,  ネットワーク ,  干渉 ,  *受信機 ,  *符号化 ,  符号間干渉
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  受信信号 ,  ディジタル復調 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： AM-MPPSK hybrid modulation ,  DL ,  sparse autoencoder network ,  symbol discrimination

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電子・磁気・光学記録  (NC06020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変調 ,  AM放送 ,  受信機 ,  符号化