Методи оцінювання модуляції телекомунікаційних сигналів із використанням штучної нейронної мережі

Васильківський, М. В.; Олійник, А. О.; Прикмета, А. В.; Скрипка, А. В.

Методи оцінювання модуляції телекомунікаційних сигналів із використанням штучної нейронної мережі

dc.contributor.author	Васильківський, М. В.	uk
dc.contributor.author	Олійник, А. О.	uk
dc.contributor.author	Прикмета, А. В.	uk
dc.contributor.author	Скрипка, А. В.	uk
dc.date.accessioned	2025-07-08T09:15:23Z
dc.date.available	2025-07-08T09:15:23Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	The paper considers methods for estimating the modulation of telecommunication signals using artificial neural networks. The possibilities of using cumulative features to identify types of digital modulation are analysed and a neural network architecture optimised for this task is developed. An algorithm for simultaneous modulation recognition and signal parameter estimation is proposed, which allows increasing the adaptability of communication systems. The obtained results can be used to improve the methods of radio signal analysis in cognitive radio, radio monitoring systems and adaptive telecommunication networks.	en
dc.identifier.citation	Васильківський М. В., Олійник А. О., Прикмета А. В., Скрипка А. В. Методи оцінювання модуляції телекомунікаційних сигналів із використанням штучної нейронної мережі // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/viewFile/24577.	uk
dc.identifier.isbn	978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc	621.391
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/46835
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.	uk
dc.relation.references	Dudczyk J. Applying the radiated emission to the radio-electronic devices identification // Dissertation thesis, Department of Electrical, Military University of Technology, 2004 (Polish).	en
dc.relation.references	Dudczyk J. Radar emission sources identification based on hierarchical agglomerative clustering for large data sets // Journal of Sensors, 2016. pp. 1–9.	en
dc.relation.references	Jais I.K.M., Ismail A.R., Nisa S.Q. Adam optimization algorithm for wide and deep neural network / // Knowledge Engineering and Data Science, 2019, pp. 41–46.	en
dc.relation.references	El-Khoribi R.A., Shoman M.A.I., Mohammed A.G.A. Automatic digital modulation recognition using artificial neural network in cognitive radio // International Journal of Emerging Trends of Technology in Computer Science (IJETTCS), May – June 2014, Vol. 3. – Issue 3. pp. 132–136.	en
dc.relation.references	Shahnaz A., Moniri M.R. Automatic modulation recognition and classification for digital modulated signals based on ANN algorithms // Journal of Multidisciplinary Engineering Science and Technology (JMEST), 2016, Vol. 3, Issue 12. pp. 6230–6235.	en
dc.relation.references	Prakasam P., Madheswaran M. Digital Modulation Identification Algorithm for Adaptive Demodulator in Software Defined Radios Using Wavelet Transform // International Scholarly and Scientific Research & Innovation 3(11) 2009. pp. 544–551	en
dc.relation.references	Stefanidi A. etc. Application of convolution neural networks for multimodal identification task / Stefanidi A., Topnikov A., Tupitsin G., Priorov A. // 26th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). – IEEE, 2020. – C. 423–428	en
dc.relation.references	Domhan T., Jost T.S., Frank H. Speeding up automatic hyperparameter optimization of deep neural networks by extrapolation of learning curves // Twenty-fourth international joint conference on artificial intelligence. 2015. pp. 3–33.	en
dc.relation.references	Thara D.K., Premasudha B.G., Xiong F. Auto-detection of epileptic seizure events using deep neural network with different feature scaling techniques // Pattern Recognition Letters, 2019, pp. 544–550	en
dc.relation.references	Khairul N.A.H, Abdul S.M.J., Ahmad F.A.F. Data pre-processing algorithm for neural network binary classification model in bank tele-Marketing // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 2020, № 9(3), pp. 272– 277.	en
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/viewFile/24577
dc.subject	digital modulation	en
dc.subject	artificial neural network	en
dc.subject	cumulative features	en
dc.subject	signal recognition	en
dc.subject	telecommunication system	en
dc.subject	cognitive radio	en
dc.subject	radio monitoring	en
dc.subject	adaptive networks	en
dc.subject	signal parameter estimation	en
dc.title	Методи оцінювання модуляції телекомунікаційних сигналів із використанням штучної нейронної мережі	uk
dc.type	Thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 182900.pdf
Розмір:: 239,77 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 129 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)
Наукові видання каф. ІКСТ