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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-26 10:30
[ポスター講演]補助情報にSN比を用いる深層学習型変調方式識別法の初期評価
山下靖貴内田 繁有賀 博三菱電機
抄録 (和) 受信信号の変調方式識別は,コグニティブ無線や電波監視といった分野において,無線通信の状況を分析する要素技術として重要である.本稿では,深層学習型の変調方式識別法について,識別器であるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)に補助情報としてSN比を入力した場合の初期評価結果を示す. 
(英) Modulation classification is an important research subject in cognitive radios and radio monitoring systems to recognize wireless environment. This paper reports the results of an initial evaluation of a novel modulation classification method based on deep learning using estimated SNR as side information.
キーワード (和) 変調方式識別 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / /  
(英) Modulation Classification / Convolutional Neural Network / / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 RISING  
開催期間 2019-11-26 - 2019-11-27 
開催地(和) 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター 
開催地(英) Fukutake Learning Theater, Hongo Campus, Univ. Tokyo 
テーマ(和) 超知性通信ネットワークに関する研究,一般 
テーマ(英) Researches on Super-Intelligent Networking, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RISING 
会議コード 2019-11-RISING 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 補助情報にSN比を用いる深層学習型変調方式識別法の初期評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Initial Evaluation of Modulation Recognition Based on Deep Learning using Estimated SNR as Side Information 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 変調方式識別 / Modulation Classification  
キーワード(2)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山下 靖貴 / Yasutaka Yamashita / ヤマシタ ヤスタカ
第1著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 内田 繁 / Shigeru Uchida / ウチダ シゲル
第2著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 有賀 博 / Hiroshi Aruga / アルガ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation (略称: Mitsubishi Electric Corp.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-11-26 10:30:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 RISING 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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