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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 325 - 328 (4page)
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The potential growth of wireless devices from different wireless technologies allocated in 2.4 ㎓ ISM band causes the scarcity of channel resource a severe problem now. Many techniques were used to mitigate the interference occurrence among those different technologies. As the type of solution keeps evolving, Deep Learning has become a popular approach used to solve the interference identification problem lately. In this paper, we try to improve the efficiency of WII classification by adopting a very popular accuracy-enhancing approach namely Transfer Learning (TL) to enhance the interference classification ability of existing WII classification method. The simulation performance of our work proves the significance of TL in the area of wireless signal classification.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROBLEM SETUP
III. SIMULATION SET UP AND RESULT
IV. CONCLUSION
REFERENCES
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