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J-GLOBAL ID：201702276986542451   整理番号：17A1728533

RF送受信機のためのディジタル信号処理におけるニューラルネットワークを用いた機械学習【Powered by NICT】

Machine learning using neural networks in digital signal processing for RF transceivers

著者 (2件)： Jueschke Patrick (Nokia Bell Labs, Stuttgart, Germany) ,  Fischer Georg (Friedrich Alexander University (LTE), Erlangen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 384-390  発行年： 2017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： 通信は,無線世界へ変化している。無線通信システムは,より高い層信号を結びつける空気界面への無線フロントエンド(送受信機)を必要とする。標準と技術の多様性は周波数,規格・信号要求の多くを支持する高い柔軟性とトランシーバを必要とする。設計コストに,最高のエネルギー効率に対する要求とMIMOシステムが送受信機設計への挑戦を緩和していない。パラダイムの変化は,将来のシステムのためのこれらの課題に直面する開口できる。トランシーバシステムの信号処理,障害軽減,制御および最適化のための神経回路網の使用を提案した。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： エネルギー効率 ,  MIMOシステム ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  周波数 ,  柔軟性 ,  *送受信機 ,  最適化 ,  *機械学習 ,  規格 ,  *信号処理
準シソーラス用語： 無線システム ,  ワイヤレス ,  *ディジタル信号処理 ,  *RFトランシーバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： RF送受信機 ,  ディジタル信号処理 ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習