論文の概要: EMC2-Net: Joint Equalization and Modulation Classification based on Constellation Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10934v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 08:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 16:22:43.430248
• Title: EMC2-Net: Joint Equalization and Modulation Classification based on Constellation Network
• Title（参考訳）: EMC2-Net:コンステレーションネットワークに基づく共同等化と変調分類
• Authors: Hyun Ryu and Junil Choi
• Abstract要約: コンステレーションネットワーク(EMC2-Net)に基づく共同等化・変調分類と呼ばれる新しいMC手法を提案する。 コンステレーション点を画像とみなす以前の研究とは異なり、提案されたEMC2-Netは直接2Dのコンステレーション点を用いてMCを実行する。 異なるチャネルモデル下での線形変調型を用いた数値計算の結果,提案したEMC2-Netは,複雑性を著しく低減した最先端MC技術の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.165076751268531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modulation classification (MC) is the first step performed at the receiver side unless the modulation type is explicitly indicated by the transmitter. Machine learning techniques have been widely used for MC recently. In this paper, we propose a novel MC technique dubbed as Joint Equalization and Modulation Classification based on Constellation Network (EMC2-Net). Unlike prior works that considered the constellation points as an image, the proposed EMC2-Net directly uses a set of 2D constellation points to perform MC. In order to obtain clear and concrete constellation despite multipath fading channels, the proposed EMC2-Net consists of equalizer and classifier having separate and explainable roles via novel three-phase training and noise-curriculum pretraining. Numerical results with linear modulation types under different channel models show that the proposed EMC2-Net achieves the performance of state-of-the-art MC techniques with significantly less complexity.
• Abstract（参考訳）: 変調分類(MC)は、変調タイプが送信者によって明示的に示されない限り、受信側で実行される最初のステップである。 機械学習技術は近年、MCで広く使われている。 本稿では,コンステレーションネットワーク(EMC2-Net)に基づく共同等化・変調分類と呼ばれる新しいMC手法を提案する。 コンステレーション点を画像とみなす以前の研究とは異なり、提案されたEMC2-Netは直接2Dのコンステレーション点を用いてMCを実行する。 EMC2-Netは,マルチパスフェーディングチャネルに拘わらず,明瞭で具体的な星座を得るために,新しい3相トレーニングとノイズキュリキュラム事前学習を通じて,等化剤と説明可能な役割を持つ分類器から構成される。 異なるチャネルモデル下での線形変調型を用いた数値計算の結果,提案したEMC2-Netは,複雑性を著しく低減した最先端MC技術の性能を実現する。

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