Redes neuronales convolucionales profundas basadas en votación (VB-DCNN) para la clasificación de señales M-QAM y M-PSK
Autores: Talha, Muhammad; Sarfraz, Mubashar; Rahman, Atta; Ghauri, Sajjad A.; Mohammad, Rami M.; Krishnasamy, Gomathi; Alkharraa, Mariam
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Redes neuronales convolucionales profundas basadas en votación (VB-DCNN) para la clasificación de señales M-QAM y M-PSK
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Clasificación de modulación
Redes neuronales convolucionales
Sistemas de comunicación inalámbrica
Señales M-QAM
Señales M-PSK
VB-DCNN.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
La clasificación automática de modulación (AMC) utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) es un área activa de investigación que tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia y confiabilidad de los sistemas de comunicación inalámbrica.
Descripción
La clasificación automática de modulación (AMC) utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) es un área activa de investigación que tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia y confiabilidad de los sistemas de comunicación inalámbrica.