Порівняльний аналіз методів автоматичної класифікації цифрових модуляцій на основі глибинних нейронних мереж

• Опубліковано в: Технологія та конструювання в електронній апаратурі
• Дата: 2025
• Випуск: 3–4
• Сторінки: 33-39
• ISSN: 3083-6549
• Автори та афіліації: Ivan Horbatyi — Lviv Polytechnic National University, Ukraine — ORCID: 0000-0001-6495-192X; Oleksandr Usatyi — Lviv Polytechnic National University, Ukraine — ORCID: 0009-0007-3470-702X
• Ключові слова: класифікація цифрових способів модуляції, common-mode noise, transmitting functions, модулятор для здійснення амбс, радіомоніторинг, frequency and wave spectrum, transducer, radio, machine learning, smm
• Автори: Horbatyi, Ivan, Usatyi, Oleksandr
• Формат: Стаття
• Мова: Українська
• Опубліковано: PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2025
• Теми: класифікація цифрових способів модуляції; цифрові сигнали; резидуальна нейронна мережа; згорткова нейронна мережа; відношення сигнал/шум; глибинне навчання; завадостійкість
• Онлайн доступ: https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2025.3-4.33
• Назва журналу: Technology and design in electronic equipment

Automatic classification of digital modulation formats (AMC) is a critical component of modern radio monitoring systems, cognitive communication platforms, and interference-resilient wireless communication systems. The rapid expansion of wideband and dynamically varying radio environments creates th...