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
搜集达人应助慧灰huihui采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
刚刚
故意的灯泡关注了科研通微信公众号
1秒前
南风知我意完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
机灵的鲜花完成签到,获得积分10
1秒前
冷先森EPC完成签到,获得积分10
1秒前
Au完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
好好学习完成签到,获得积分10
3秒前
迅速斑马完成签到,获得积分10
4秒前
苹果的苹发布了新的文献求助10
4秒前
阿芙乐尔完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
Research完成签到 ,获得积分10
5秒前
byyyy发布了新的文献求助10
5秒前
orixero应助xiaohu6311采纳,获得10
5秒前
6秒前
NexusExplorer应助牛马采纳,获得10
6秒前
长生完成签到,获得积分10
6秒前
Sun完成签到,获得积分20
7秒前
yangzhang发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
XIXIXI发布了新的文献求助10
7秒前
YooLoo完成签到,获得积分10
8秒前
shiyaouao发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
镜像发布了新的文献求助10
9秒前
能干寻芹发布了新的文献求助10
9秒前
MY完成签到,获得积分10
9秒前
爱科研的罗罗完成签到,获得积分10
9秒前
代舒宇发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
烟花应助cwx采纳,获得10
10秒前
11秒前
12秒前
丘比特应助instanc通采纳,获得10
12秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
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 3969033
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513900
关于积分的说明 11170818
捐赠科研通 3249256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794708
邀请新用户注册赠送积分活动 875326
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804759