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딥 러닝 기반 OFDM 신호 자동 변조 분류
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이동은 | - |
| dc.contributor.author | 장민규 | - |
| dc.contributor.author | 윤동원 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-11-14T08:39:50Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-14T08:39:50Z | - |
| dc.date.created | 2023-07-21 | - |
| dc.date.issued | 2021-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/192331 | - |
| dc.description.abstract | 최신 협력 및 비협력 통신 환경에서 가장 중요한 기술 중 하나는 블라인드 자동 변조 분류로 최근 머신 러닝을 에 접목한 연구들이 많이 진행되고 있다 특히 는 단일 반송파 전송 방식 보다 직교 주파수 분할 다중 방식에서 더 도전적인 과제이다 본 논문에서는 딥 러닝 알고리즘 중 합성곱 신경망을 기반으로 신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분류 성능을 분석하여 유효성을 검증한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
| dc.title | 딥 러닝 기반 OFDM 신호 자동 변조 분류 | - |
| dc.title.alternative | Automatic Modulation Classification of OFDM Signal Based on Deep Learning | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 윤동원 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회, pp.397 - 399 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회 | - |
| dc.citation.title | 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회 | - |
| dc.citation.startPage | 397 | - |
| dc.citation.endPage | 399 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10664576 | - |
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