A Deep learning approach for the Estimation of Middleton Class-A Impulsive Noise Parameters

噪音(视频) 计算机科学 人工神经网络 深度学习 人工智能 噪声测量 干扰(通信) 通信系统 传输(电信) 机器学习 班级(哲学) 电信 降噪 频道(广播) 图像(数学)
作者
Bassant Selim,Sahabul Alam,Georges Kaddoum,Mohammad T. Alkhodary,Basile L. Agba
标识
DOI:10.1109/icc40277.2020.9149097
摘要

Impulsive noise is a common impediment in many wireless, power line communication (PLC), and smart grid communication systems that prevents the system from achieving error-free transmission. To overcome the detrimental effects of such impulsive interference, knowledge of impulsive noise parameters is generally required by the available mitigation techniques. This work considers a machine learning perspective for the estimation of the impulsive noise parameters in communication systems under the influence of Middleton class-A noise. Precisely, we consider a deep learning approach and design a deep neural network (DNN) that classifies a set of received symbols according to the parameters of the impulsive noise affecting them. It is sown that the classification accuracy greatly depends on the number of symbols fed into the neural network as well as the number of considered states in the classification, where the proposed approach can reach a testing accuracy of more than 99%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
dudu发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
北星发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
田様应助beiest采纳,获得10
2秒前
2秒前
一修发布了新的文献求助10
2秒前
la发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
夏誉玮发布了新的文献求助10
5秒前
慕青应助淡然又菡采纳,获得10
5秒前
yy完成签到,获得积分10
5秒前
cheng完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
lily完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
sw完成签到,获得积分10
7秒前
GOW发布了新的文献求助20
7秒前
8秒前
汉堡包应助dream采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
xuying158发布了新的文献求助10
8秒前
ei123发布了新的文献求助10
8秒前
万能图书馆应助ncjdoi采纳,获得10
8秒前
9秒前
耍酷千亦完成签到 ,获得积分10
9秒前
万能图书馆应助赵帅采纳,获得10
9秒前
ln完成签到,获得积分20
10秒前
SciGPT应助hdy采纳,获得10
10秒前
10秒前
11秒前
BLUU发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974844
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519270
关于积分的说明 11197844
捐赠科研通 3255496
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797791
邀请新用户注册赠送积分活动 877187
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806202