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El aprendizaje profundo potenciado por RF en entornos al aire libre: avances recientes, desafíos y futuras direcciones

Autores: Nguyen, Quang D. M.; Lukito, William D.; Liu, Xuemeng; Liu, Chang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

El aprendizaje profundo potenciado por RF en entornos al aire libre: avances recientes, desafíos y futuras direcciones


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Avances
Frecuencia de Radio
Técnicas de detección
Aplicaciones al aire libre
Aprendizaje Profundo
Desafíos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 35

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Recientemente, con los avances en la tecnología de Aprendizaje Profundo (DL), la detección de Radio Frecuencia (RF) ha experimentado mejoras sustanciales, especialmente en aplicaciones al aire libre. Motivada por estos avances, esta encuesta presenta una revisión exhaustiva de las técnicas de detección de RF de última generación en escenarios al aire libre desafiantes con problemas prácticos como el desvanecimiento, la interferencia y la dinámica ambiental.

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