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Thien Huynh-The (Kumoh National Institute of Technology) Toan-Van Nguyen (Hongik University) Quoc-Viet Pham (Pusan National University) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.2
수록면
81 - 84 (4page)

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In this paper, we propose a deep learning (DL)- based method to automatically classify modulation of orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signals in wireless communication systems. To this end, an efficient convolutional neural network is developed with a novel densely residual structure which incorporates skip-connection and dense connection for convolutional block-wise association. Besides the prevention of vanishing gradient, this structure has the ability to selectively learn the high-level radio features, i.e., the component correlation within a sample and the relation of multiple local samples in time. For performance evaluation, we create a synthetic dataset of OFDM signals under the channel impairment of multipath Rician fading channel and additive Gaussian noise. In the experiments, the proposed network achieves superior performance in terms of classification accuracy against several other DL models while maintaining low computational cost.
#Modulation classification #OFDM systems #deep learning #convolutional networks #densely residual structure

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND RADIO SIGNAL DATASET
III. DEEP CONVNET FOR MODULATION CLASSIFICATION IN OFDM SYSTEMS
IV. SIMULATIONS RESULTS AND DISCUSSION
V. CONCLUSION
REFERENCES

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