DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://hdl.handle.net/123456789/9078| Назва: | Deep learning approach to signal processing in infocommunications |
| Автори: | Kozlenko, Mykola Lazarovych, Ihor Kuz, Mykola Козленко, Микола Іванович Лазарович, Ігор Миколайович Кузь, Микола Васильович |
| Ключові слова: | spread spectrum communication system ampitude noise shift keying digital communications demodulation software defined radio machine learning deep learning artificial neural network deep neural network interference immunity bit error rate symbol error rate |
| Дата публікації: | 30-вер-2020 |
| Видавництво: | Taras Shevchenko National University of Kyiv |
| Бібліографічний опис: | M. Kozlenko, I. Lazarovych, and M. Kuz, "Deep learning approach to signal processing in infocommunications," in Proc. 4th International Scientific and Practical Conference on Applied Systems and Technologies in the Information Society (AISTIS), V. Pleskach and V. Mironova, Eds. Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine, Sept. 30, 2020, pp. 81-82, doi: 10.5281/zenodo.4482757. |
| Короткий огляд (реферат): | Digital communications techniques based on random, chaotic, or noisy carriers are well known and successfully used in a number of applications. Simple on-off or amplitude shift noise keying modulation schemes are among the most popular. In this paper, we propose to use a classification model based on an artificial dense neural network and a deep learning approach for software-defined demodulation of spread spectrum signals. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://hdl.handle.net/123456789/9078 |
| Розташовується у зібраннях: | Статті та тези (ФМІ) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 2020_AISTIS_kozlenko.pdf | 492.61 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.