DOI: 10.22184/2070-8963.2024.124.8.40.47

Работа посвящена обзору моделей использования искусственного интеллекта для определения приемником когнитивного радио информации о структуре целевого сигнала на основе нейросетевого подхода. Описывается порядок работы моделей захвата и разметки сигналов LTE и 5G NR при спектральном зондировании. Для идентификации сигналов LTE и NR используются модели глубокого обучения нейронной сети семантической сегментации. Рассмотренный комплекс моделей может быть использован для практической реализации спектрального зондирования при динамическом доступе к спектру в перспективных сетях когнитивного радио.

sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по связи
В.Н. Трещиков, В.Н. Листвин
Вишневский В., Ляхов А., Портной С., Шахнович И.
Другие серии книг:
Мир связи
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир материалов и технологий
Мир электроники
Мир программирования
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Выпуск #8/2024
Г.А.Фокин
Обзор моделей спектрального зондирования сигналов LTE и NR
Просмотры: 113
DOI: 10.22184/2070-8963.2024.124.8.40.47

Работа посвящена обзору моделей использования искусственного интеллекта для определения приемником когнитивного радио информации о структуре целевого сигнала на основе нейросетевого подхода. Описывается порядок работы моделей захвата и разметки сигналов LTE и 5G NR при спектральном зондировании. Для идентификации сигналов LTE и NR используются модели глубокого обучения нейронной сети семантической сегментации. Рассмотренный комплекс моделей может быть использован для практической реализации спектрального зондирования при динамическом доступе к спектру в перспективных сетях когнитивного радио.

Теги:   5g networks   artificial intelligence   cognitive radio networks   spectrum sensing models   искусственный интеллект   модели спектрального зондирования   сети 5g   сети когнитивного радио

Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
 
 Отзывы читателей
Разработка: студия Green Art