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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-25 11:15 An evaluation of CNN using Deep Residual Learning and Long Short-term Memory for LTE and WLAN Systems Classifications ○Teruji Ide（NIT, Kagoshima college）・Rozeha Rashid・M A Sarijari（UTM）  SR2021-75 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | In this study, we investigate and present a deep residual (ResNet) 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. In addition, we propose another CNN architecture of the combination of CNN and LSTM (Long Short-term Memory). The processing burden of the conventional CNN is much larger than the proposed CNN ones. In the simulation results, the proposed CNN frameworks achieve almost the same system (LTE and WLAN) classification accuracy as the normal CNN framework when reducing the processing burden in the proposed ones. The better simulation results are shown by adjustment of the parameters using the proposed architectures (with ResNet and LSTM) for LTE and WLAN systems. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | CNN / residual learning / cognitive radio / modulation classification / system classification / LSTM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 345, SR2021-75, pp. 82-89, 2022年1月. | |
| 資料番号 | SR2021-75 | |
| 発行日 | 2022-01-17 (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 | SR2021-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2022-01-24 - 2022-01-25 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | コグニティブ無線、周波数共用、異種無線融合型ネットワーク、SDＮ、機械学習応用、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2022-01-SR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An evaluation of CNN using Deep Residual Learning and Long Short-term Memory for LTE and WLAN Systems Classifications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | / residual learning |
| キーワード(3)（和/英） | / cognitive radio |
| キーワード(4)（和/英） | / modulation classification |
| キーワード(5)（和/英） | / system classification |
| キーワード(6)（和/英） | / LSTM |
| 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） | 鹿児島高専 (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） | ロゼハ ラシド / Rozeha Rashid / ロゼハ ラシド |
| 第2著者 所属（和/英） | マレーシア工科大学 (略称： マレーシア工科大) University Technology Malaysia (略称： UTM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | M A サリジャリ / M A Sarijari / |
| 第3著者 所属（和/英） | マレーシア工科大学 (略称： マレーシア工科大) University Technology Malaysia (略称： UTM) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-25 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2021-75 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.345 |
| ページ範囲 | pp.82-89 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-01-17 (SR) |
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