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检索条件"主题词=Automatic Modulation Recognition Recurrent Neural Network Convolutional Neural Network"

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详细简洁

排序：

Machine Learning in Wireless Communication 3

Machine Learning in Wireless Communication

引用

3rd International Conference on Electronic Information Engineering and Computer Science, EIECS 2023

作者： Chen, Dingxin Wei, Xuancheng Ni, Chenglan North China University of Technology Brunel London School Beijing China Nanjing University of Posts and Telecommunications School of Electronic and Optical Engineering Zunyi China Wuhan Haidian Foreign Language Experimental School Wuhan China

ISBN: (纸本)9798350316674

In recent years, the technology of wireless communication has developed rapidly. For instance, 5G and 6G are a next-generation communication technology. Because of the potential of 5G and 6 G, large quantities of data can be generated, which can be utilized to enhance the performance of neural networks. Recently, convolutional neural networks have achieved remarkable performance in various applications, including voice recognition, channel prediction, and so on. Recently, there have been a lot of studies in this field, including physical, radio, and wireless. Recently, great progress has been made in the area of deep learning in the physical layer. This research covers a broad spectrum of topics. A novel method for automatic modulation recognition is proposed in this paper. This paper gives a comparative analysis of traditional AMR and DL-based AMR, and also describes CNN arithmetic. In addition to CNN-based 2D AMRs, they are also included in Star Map, Time Rate Entry, Eye Graph, etc. In the following section, we will show you an AMR algorithm for RNNs. Finally, this paper sums up and forecasts its future. © 2023 IEEE.

关键词： automatic modulation recognition recurrent neural network convolutional neural network

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