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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):
資料名:
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)
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分類 (2件):
分類
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無線通信一般  ,  変復調方式 
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.
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