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J-GLOBAL ID：202002210437466574   整理番号：20A1035652

UWB土壌信号における深層学習に基づく分散圧縮センシング【JST・京大機械翻訳】

A Deep-Learning-Based Distributed Compressive Sensing in UWB Soil Signals

著者 (3件)： Zhao Chenkai (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liang Jing (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Tang Qin (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 571  ページ： 1872-1879  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散圧縮センシング(DCS)問題を扱う種々の研究は,共同スパース事前(信号,システム,コンピュータ,pp1537-1541(2006),[1])に基づいている。本論文では,この条件を緩和し,圧縮センシング(CS)ランダム測定からUWB土壌エコー信号を再構成するためのデータ駆動法を提案した。この目的のために,入力および出力再構成信号としてDCS測定を行う長い短期メモリ(LSTM)ネットワークアーキテクチャを用いた。提案した方法はLSTM-DCSである。UWB土壌エコー信号のデータセットに関して,LSTM-DCSが従来のDCSソルバーより著しく優れていることを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  再構成 ,  コンピュータ ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： ソルバ ,  データ駆動 ,  *圧縮センシング ,  PaaS ,  *深層学習 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散圧縮センシング ,  長期短期記憶 ,  深層学習 ,  UWB信号

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： UWB ,  土壌 ,  深層学習 ,  圧縮センシング