A modulation classification method in cognitive radios system using stacked denoising sparse autoencoder

This paper proposes a modulation classification method based on Stacked Denoising Sparse Autoencoder (SDAE). This method can extract modulation features automatically, and classify input signals based on the features it extracts. The scenarios of rapid classification and high accuracy classification...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings (IEEE Radio and Wireless Symposium. Online) S. 218 - 220
Hauptverfasser:	Xu Zhu, Fujii, Takeo
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch Japanisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.01.2017
Schlagworte:	Cognitive radio Feature extraction machine learning Manganese Modulation modulation classification Noise reduction Resistance Training
ISSN:	2164-2974
Online-Zugang:	Volltext
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