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Optical and Quantum Electronics

Modulation format recognition using CNN-based transfer learning models

  • 01.04.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Safie El-Din Nasr Mohamed
Bidaa Mortada
Anas M. Ali
Walid El-Shafai
Ashraf A. M. Khalaf
O. Zahran
Moawad I. Dessouky
El-Sayed M. El-Rabaie
Fathi E. Abd El-Samie
Erschienen in
Optical and Quantum Electronics | Ausgabe 4/2023

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Abstract

Der Artikel untersucht den Einsatz von CNN-basierten Transferlernmodellen für die Modulationsformaterkennung in optischen drahtlosen Kommunikationssystemen. Es führt ein System ein, das HT nutzt, um Konstellationsdiagramme in einen anderen Raum für eine verbesserte Musterklassifizierung umzuwandeln. Die Leistung mehrerer vorab trainierter CNN-Modelle, darunter EfficientNet, ResNet, DenseNet und Xception, wird bewertet und verglichen. Die Studie zeigt, dass das vorgeschlagene System Modulationsformate selbst bei niedrigen OSNR-Werten präzise erkennen kann und eine Klassifizierungsgenauigkeit von bis zu 100% erreicht. Die Ergebnisse unterstreichen die Effektivität von HT bei der Verbesserung der Modellleistung und die Überlegenheit bestimmter CNN-Modelle in diesem Zusammenhang. Der Artikel enthält auch eine vergleichende Analyse mit anderen bekannten ML- und DL-Klassifikatoren, die die überlegene Leistung des vorgeschlagenen Systems aufzeigt.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Modulation format recognition using CNN-based transfer learning models
Verfasst von
Safie El-Din Nasr Mohamed
Bidaa Mortada
Anas M. Ali
Walid El-Shafai
Ashraf A. M. Khalaf
O. Zahran
Moawad I. Dessouky
El-Sayed M. El-Rabaie
Fathi E. Abd El-Samie
Publikationsdatum
01.04.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Optical and Quantum Electronics / Ausgabe 4/2023
Print ISSN: 0306-8919
Elektronische ISSN: 1572-817X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11082-022-04454-5
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