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J-GLOBAL ID：202102260543283407   整理番号：21A0152205

SDRプラットフォームを用いた深層学習に基づく性能解析と災害信号検出法【JST・京大機械翻訳】

Performance Analysis and Disaster Signal Detection Method based on Deep Learning using SDR Platform

著者 (3件)： Song Jin-Hyuk (Electronics and Telecommunications Research Institute,Daejeon,Korea) ,  Ra Sang-Jung (Electronics and Telecommunications Research Institute,Daejeon,Korea) ,  Bae Byung-Jun (Electronics and Telecommunications Research Institute,Daejeon,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICTC  ページ： 1388-1390  発行年： 2020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： 深層学習技術は,地震や台風のような自然災害の予測や降雨のような天気予報において活発に研究されている。しかし,深い学習技術を用いて初期応答を促進する災害警報を受けることも重要である。したがって,本論文では,ソフトウェア定義無線(SDR)プラットフォームを用いて実際のATSC3.0RF信号に深層学習ベース提案方法を適用し,その性能を解析した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *信号検出 ,  降雨 ,  天気予報 ,  *学習 ,  警報 ,  地震 ,  台風 ,  自然災害 ,  性能分析
準シソーラス用語： ソフトウェア無線 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： SDR ,  プラットフォーム ,  深層学習 ,  性能解析 ,  災害 ,  検出法