お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-05-21 10:00
深層学習(ResNet)を利用したCNNの変調方式(OFDM及びシングルキャリア)識別評価
井手輝二鹿児島高専)・Rozeha A RashidLeon ChinM A SarijariRubita Sudirmanマレーシア工科大SR2021-9
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) In this study, we investigate and present a deep residual learning for modulation classification. The simulation results show the degradation problem that was exposed due to an increase in network depth and the saturation of accuracy in the modified conventional CNN; however, the proposed CNN has no such degradation. Therefore, the processing burden of the conventional CNN is much larger than the proposed CNN. In the simulation results, the proposed CNN framework achieves almost the same modulation classification accuracy as the normal CNN framework when reducing the processing burden in the proposed one. The better simulation results are shown by adjustment of the parameters using the proposed method in the case of OFDM and single carrier modulation types.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) CNN / cognitive radio / residual learning / modulation classification / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 30, SR2021-9, pp. 57-64, 2021年5月.
資料番号 SR2021-9 
発行日 2021-05-13 (SR) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SR2021-9

研究会情報
研究会 SR  
開催期間 2021-05-20 - 2021-05-21 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ソフトウェア無線、機械学習応用、技術展示、製品展示、一般 
テーマ(英) Software Radio, Machine Learning for Wireless Communication, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2021-05-SR 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 深層学習(ResNet)を利用したCNNの変調方式(OFDM及びシングルキャリア)識別評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An evaluation of CNN using Deep Residual Learning for OFDM and Single Carrier Modulation Classification 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / CNN  
キーワード(2)(和/英) / cognitive radio  
キーワード(3)(和/英) / residual learning  
キーワード(4)(和/英) / modulation classification  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井手 輝二 / Teruji Ide / イデ テルジ
第1著者 所属(和/英) 鹿児島工業高等専門学校 (略称: 鹿児島高専)
National Institute of Technology, Kagoshima College (略称: NIT, Kagoshima College)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Rozeha A Rashid / Rozeha A Rashid /
第2著者 所属(和/英) マレーシア工科大学 (略称: マレーシア工科大)
Universiti Teknologi Malaysia (略称: UTM)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Leon Chin / Leon Chin /
第3著者 所属(和/英) マレーシア工科大学 (略称: マレーシア工科大)
Universiti Teknologi Malaysia (略称: UTM)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) M A Sarijari / M A Sarijari /
第4著者 所属(和/英) マレーシア工科大学 (略称: マレーシア工科大)
Universiti Teknologi Malaysia (略称: UTM)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) Rubita Sudirman / Rubita Sudirman /
第5著者 所属(和/英) マレーシア工科大学 (略称: マレーシア工科大)
Universiti Teknologi Malaysia (略称: UTM)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2021-05-21 10:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SR 
資料番号 SR2021-9 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.30 
ページ範囲 pp.57-64 
ページ数
発行日 2021-05-13 (SR) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会