ABSTRACT För att kompensera nackdelarna med OFDM-QAM som tillämpas i 4G-system har vissa nya icke-ortogonala asynkrona PHY multicarrier-tekniker föreslagits för flera 5G-tillämpningar, såsom universalfiltrerade multicarrier (UFMC) och filterbanksbaserade multicarrier (FBMC). Korrekt klassificering av flera vågformer för flera transportörer är oumbärlig i framtidens trådlösa kommunikationssystem. Här föreslår vi ett nytt multicarrier waveforms klassificeringssystem, som använder djupa konvolutionella neurala nätverk för att klassificera OFDM-QAM, UFMC, och FBMC-OQAM. Eftersom klassificeringsnoggrannheten är kraftigt reducerad i AWGN-miljö, föreslås i detta papper huvudkomponentanalys (PCA)-baserad bearbetningsmetod för att undertrycka AWGN och minska dimensionerna av ingångar av konvolutionella neurala nätverk. Amplitude data används i detta papper som indata för CNN och visar löfte när man jämför med vilka använder råa I / Q data som indata. De täta kanalmiljön effekter inklusive timing fel, bärfrekvens offset, och multi-fading kanaler beaktas också i detta dokument och vårt föreslagna system kan få hög klassificering noggrannhet i bullriga kanaler. INDEXTERMER AVDM-QAM, FBMC-OQAM, UFMC, multicarrier waveform klassificering, PCA, CNN.
I REF-undersökningar nämnde en teknik genom att använda djupa konvolutionella neurala nätverk för att klassificera multicarrier vågformer.
Automatic Multicarrier Waveform Classification via PCA and Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}