Ctrnet: un reconocimiento automático de modulación basado en una red neuronal transformador-cnn
Autores: Zhang, Wenna; Xue, Kailiang; Yao, Aiqin; Sun, Yunqiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Ctrnet: un reconocimiento automático de modulación basado en una red neuronal transformador-cnn
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Reconocimiento automático de modulación
Cnn
Transformador
Patrones de modulación
Precisión de reconocimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje profundo (DL) ha aportado nuevas perspectivas y métodos al reconocimiento automático de modulación (AMR), lo que permite que los sistemas AMR operen de manera más eficiente y confiable en entornos modernos de comunicación inalámbrica a través de su potente capacidad de aprendizaje de características y reconocimiento de patrones complejos.
Descripción
El aprendizaje profundo (DL) ha aportado nuevas perspectivas y métodos al reconocimiento automático de modulación (AMR), lo que permite que los sistemas AMR operen de manera más eficiente y confiable en entornos modernos de comunicación inalámbrica a través de su potente capacidad de aprendizaje de características y reconocimiento de patrones complejos.