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J-GLOBAL ID：201702230868013124   整理番号：17A0457572

アルファ安定雑音中の変調分類【Powered by NICT】

Modulation classification in Alpha stable noise

著者 (4件)： Hu Yaohua (Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding; State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Liu Mingqian (Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding; State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Cao Chaofeng (Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding; State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Bingbing (Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding; State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 1275-1278  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アルファ安定雑音環境では,ディジタル変調信号分類の従来の方法は貧弱な性能の問題を抱えている。低次ウェーブレットパケット分解に基づく新しい分類法はこの問題を解決するために提案する。この方法は,低次ウェーブレットパケット分解後信号db2のそれぞれのバンドにおける正規化エネルギーである認識特性パラメータを抽出した。またディジタル変調信号分類を達成するための分類器として,法は動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークを用いた。シミュレーション結果は,提案した方法がアルファ安定雑音中の良好な性能とロバスト性を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ロバスト性 ,  動径基底関数 ,  ディジタル変調 ,  正規化 ,  *雑音 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 特性パラメータ ,  分類法 ,  ウェーブレットパケット分解 ,  信号分類 ,  雑音環境 ,  *変調分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 分析機器  (CC02020S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  内燃機関一般  (PB02010R) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  送電  (NB05030G) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 雑音 ,  変調分類