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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-18 11:15 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・Leon Chin・M A Sarijari・Rubita Sudirman（マレーシア工科大）  SR2020-25 |
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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. |
| （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 / / / / / |
| （英） | CNN / cognitive radio / residual learning / modulation classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 238, SR2020-25, pp. 17-21, 2020年11月. | |
| 資料番号 | SR2020-25 | |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2020-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2020-11-18 - 2020-11-20 |
| 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. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2020-11-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井手 輝二 / Teruji Ide / イデ テルジ |
| 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/ヨミ） | Rozeha A. Rashid / Rozeha A. Rashid / |
| 第2著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia (略称： マレーシア工科大) Universiti Teknologi Malaysia (略称： UTM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Leon Chin / Leon Chin / |
| 第3著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia (略称： マレーシア工科大) Universiti Teknologi Malaysia (略称： UTM) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | M A Sarijari / M A Sarijari / |
| 第4著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia (略称： マレーシア工科大) Universiti Teknologi Malaysia (略称： UTM) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | Rubita Sudirman / Rubita Sudirman / |
| 第5著者 所属（和/英） | Universiti Teknologi Malaysia (略称： マレーシア工科大) Universiti Teknologi Malaysia (略称： UTM) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-18 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2020-25 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.238 |
| ページ範囲 | pp.17-21 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) |
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