| 講演名 | 2020-11-18 深層学習(ResNet)を利用したCNNの変調方式識別の一検討 井手 輝二(鹿児島高専), Rozeha A. Rashid(UTM), Leon Chin(UTM), M A Sarijari(UTM), Rubita Sudirman(UTM), |
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| 抄録(和) | 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. |
| 抄録(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. |
| キーワード(和) | CNN / コグ二ティブ無線 / 変調方式識別 |
| キーワード(英) | CNN / cognitive radio / residual learning / modulation classification |
| 資料番号 | SR2020-25 |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/11/18(から3日開催) |
| 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、コグニティブ無線、周波数共用、一般 |
| テーマ（英） | Software Radio, Cognitive Radio, Spectrum Sharing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 小林 健太郎(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習(ResNet)を利用したCNNの変調方式識別の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | CNN using Deep Residual Learning for Modulation Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | コグ二ティブ無線 / cognitive radio |
| キーワード(3)（和/英） | 変調方式識別 / residual learning |
| キーワード(4)（和/英） | / modulation classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井手 輝二 / Teruji Ide |
| 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） | Rozeha A. Rashid / Rozeha A. Rashid |
| 第 2 著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | Leon Chin / Leon Chin |
| 第 3 著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | M A Sarijari / M A Sarijari |
| 第 4 著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | Rubita Sudirman / Rubita Sudirman |
| 第 5 著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) Universiti Teknologi Malaysia(略称：UTM) |
| 発表年月日 | 2020-11-18 |
| 資料番号 | SR2020-25 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SR-238 |
| ページ範囲 | pp.17-21(SR), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) |