Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОСЕТЕВОГО ФИЛЬТРА ЦИФРОВЫХ РАДИОСИГНАЛОВ
- Авторы
- Сгибнев Андрей Кириллович zgiba12345@mail.ru, магистрант, МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия
- В разделе
- ТЕХНОЛОГИЯ ПРОИЗВОДСТВА И ОБОРУДОВАНИЕ В ПРИБОРОСТРОЕНИИ. ЭЛЕКТРОТЕХНИКА. РАДИОТЕХНИКА. ЭЛЕКТРОНИКА
- Ключевые слова
- цифровые радиосигналы / нейронные сети / нейросетевая фильтрация / архитектуры нейронных сетей / моделирование радиосигналов
- Год
- 2025 номер журнала 3 Страницы 23 - 28
- Индекс УДК
- 621.396
- Код EDN
- PLKRYL
- Код DOI
- 10.52190/1729-6552_2025_3_23
- Финансирование
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Предложена модульная нейросетевая архитектура фильтрации цифровых радиосигналов, включающая классификатор помех, контроллер и набор фильтров, предназначенных для подавления различных типов помех: аддитивного белого гауссовского шума (AWGN), фазового шума, импульсных и узкополосных помех. Спектральный анализ результатов фильтрации подтверждает эффективность предложенного подхода.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Banafaa M., Shayea I., Din J. et al. 6G Mobile Communication Technology: Requirements, Targets, Applications, Challenges, Advantages, and Opportunities // Alexandria Engineering Journal. 2023. V. 64. P. 245-274.
Peng L., Fang S., Fan Y., Wang M., Ma Z. A method of noise reduction for radio communication signal based on RaGAN // Sensors. 2023. V. 23(1). P. 475.
Aygur M., Sithamparanathan K., Giorgetti A. et al. Narrowband Interference Mitigation Techniques: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2025. (Early Access, Jan. 2025).
Wang B., Jiang Z., Sun Y., Chen Y. An intelligent signal processing method against impulsive noise interference in AIoT // EURASIP J. on Advances in Signal Processing. 2023. Article 104.
Zhang K., Zuo W., Chen Y., Meng D., Zhang L. Beyond a Gaussian denoiser: residual learning of deep CNN for image denoising // IEEE Trans. Image Processing. 2017. V. 26. № 7. P. 3142-3155.
Hu J., Shen L., Sun G. Squeeze-and-Excitation Networks // Proceedings of IEEE CVPR. 2018. P. 7132-7141.
Tseng D.-F., Lin C.-S., Tseng S.-M. Impulse Noise Suppression by Deep Learning-Based Receivers in OFDM Systems // Preprint (ResearchSquare). 2023. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2327722/v1.
Bengio Y., Louradour J., Collobert R., Weston J. Curriculum Learning // Proceedings of 26th ICML. 2009. P. 41-48.
- Купить
- 500.00 руб
