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J-GLOBAL ID：202102222830371425   整理番号：21A0328452

深層学習を利用したCNNの変調方式識別

CNN using Deep Residual Learning for Modulation Classification

著者 (5件)： IDE Teruji (Kagoshima Coll., Kagoshima, JPN) ,  RASHID Rozeha A. (Universiti Teknologi Malaysia, Johor, MYS) ,  CHIN Leon (Universiti Teknologi Malaysia, Johor, MYS) ,  SARIJARI M.A. (Universiti Teknologi Malaysia, Johor, MYS) ,  SUDIRMAN Rubita (Universiti Teknologi Malaysia, Johor, MYS)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 238(SR2020 22-46)  ページ： 17-21 (WEB ONLY)  発行年： 2020年11月11日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  多層 ,  *無線伝送 ,  *信号変調 ,  方式 ,  共同利用 ,  周波数利用効率 ,  周波数割当 ,  深層学習
準シソーラス用語： *CNN ,  周波数共用 ,  変調【信号】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  変復調方式  (ND07020P)

引用文献 (6件)：

• Mitola, J. III, Cognitive Radio Architecture, John Wiley, New York, 2006.
• Ruslan Politanskyi ; Mykhailo Klymash, “Application of Artificial Intelligence in Cognitive Radio for Planning Distribution of Frequency Channels,” 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT), 2-6 July 2019.
• X. Zhu and T. Fujii, “Modulation classification in cognitive radios for satellite and terrestrial systems,” in IEEE International Conference on Communications Workshop, London, UK, 2015, pp. 1612-1616.
• X. Zhu and T. Fujii, “A modulation classification method in cognitive radios system using stacked denoising sparse autoencoder,” 2017 IEEE Radio and Wireless Symposium (RWS), Phoenix, AZ, USA, 2017, DOI: 10.1109/RWS.2017.7885992.
• Xiaoyu Liu, Diyu Yang, and Aly El Gamal, “Deep neural network architectures for modulation classification,” 2017 51st Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, CA, USA, pp. 915-919.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  CNN ,  変調方式 ,  識別