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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

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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


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.

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