Wyszukiwarka
Abstrakt
Sztuczna inteligencja odnajduje coraz szersze zastosowanie we współczesnej radiokomunikacji, choć głównie w ujęciu badawczym. Niniejszy artykuł przedstawia przegląd i ewaluację metod z obszaru głębokiego uczenia umożliwiających detekcję sygnałów z modulacją GMSK (ang. Gaussian Minimum Shift Keying) w kanale AWGN. Badane modele porównane zostały z optymalnym detektorem pracującym zgodnie z regułą największej wiarygodności MLSE (ang. Maximum Likelihood Sequence Estimation), a miarą oceny efektywności była bitowa stopa błędu.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (4)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
strony 351 - 354,
ISSN: 1230-3496 - Język:
- polski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Olejniczak A., Cwalina K., Sadowski J., Stefański J.: ANALIZA EFEKTYWNOŚCI METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ODBIORZE SYGNAŁÓW GMSK// Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne -Vol. 1,iss. 4 (2022), s.351-354
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15199/59.2022.4.77
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 155 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Sztuczna inteligencja w onkologii - nowe narzędzia do diagnostyki i medycyny spersonalizowanej
- K. Pastuszak,
- M. Żuk,
- A. Supernat
2021