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J-GLOBAL ID：202202236671962699   整理番号：22A1053303

畳込みニューラルネットワークを用いたアナログ変調信号の自動変調認識【JST・京大機械翻訳】

Automatic Modulation Recognition of Analog Modulation Signals Using Convolutional Neural Network

著者 (2件)： Rao N. Venkateswara (Department of Electronics and Communication Engineering, JNTU Kakinada, Kakinada, Andhra Pradesh, India) ,  Krishna B. T. (Department of Electronics and Communication Engineering, JNTU Kakinada, Kakinada, Andhra Pradesh, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 839  ページ： 411-419  発行年： 2022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： 本研究では,異なる深層学習手法を自動変調分類器(AMC)に適用した。AMCはチャネル条件に基づいてその特性を変えることができる。それは,その多数の利点のために,混雑したスペクトルにおいて重要性を得た。本研究の主要な目標は,利用可能な深層学習(DL)技術のプールからチャネル条件と変調クラスに基づく適切な技術を選択する研究者を導くことである。本論文では,CNNを用いてアナログ信号についてシミュレーションを行った。さらに,提案した方法の長所と短所を論じた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類 ,  信号 ,  *ニューラルネットワーク ,  スペクトル ,  *アナログ変調 ,  チャネル ,  機械学習
準シソーラス用語： アナログ信号 ,  変調分類 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： AMC ,  SDR ,  CR

分類 (2件)： 変復調方式  (ND07020P) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  アナログ変調 ,  変調認識