Object structure

Publication Details:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Journal or Publication Title:

ՀՀ ԳԱԱ և ՀԱՊՀ Տեղեկագիր. Տեխնիկական գիտություններ =Proceedings of the NAS RA and NPUA: Technical Sciences

Date of publication:

2017

Volume:

70

Number:

3

ISSN:

0002-306X

Official URL:


Title:

Искусственные нейронные сети и их применение в автоматическом распознавании модуляций

Other title:

Արհեստական նեյրոնային ցանցերը և դրանց կիրառումը մոդուլացումների ավտոմատացված ճանաչման գործընթացում / Ա. Գ. Ղուլյան, Օ. Ժ. Սևոյան, Ա. Մ. Թանթուշյան։ Artificial neural networks and their application in automatic modulation recognition / A. G. Ghulyan, O. Zh. Sevoyan, A. M. Tantushyan.

Creator:

А. Г. Гулян ; О. Ж. Севоян ; А. М. Тантушян

Contributor(s):

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Subject:

Technology

Uncontrolled Keywords:

искусственные нейронные сети ; автоматическое распознавание модуляций ; метод распознавания образов ; обратное распространение ошибки.

Coverage:

358-365

Abstract:

Целью автоматического распознавания модуляций (АРМ) является опознание типа модуляции принятого сигнала без каких-либо начальных данных о нем. АРМ представляет собой ответственную задачу, поскольку для демодулятора чрезвычайно важно знать правильный тип модуляции принятого сигнала. Для решения этой задачи существует несколько методов и технологий, одними из которых являются искусственные нейронные сети (ИНС). В данной работе описаны ИНС с целью дальнейшей разработки алгоритма для решения задачи АРМ. Մոդուլացումների ավտոմատացված ճանաչման (ՄԱՃ) նպատակն է ճանաչել ընդունված ազդանշանի մոդուլացման տեսակը՝ առանց նրա մասին որևէ սկզբնական տվյալների: ՄԱՃ-ը շատ կարևոր խնդիր է, քանի որ ապամոդուլարարի համար չափազանց կարևոր է իմանալ ընդունված ազդանշանի ճիշտ մոդուլացման տեսակը: Խնդրի լուծման համար գոյություն ունեն մի քանի մեթոդներ և հնարքներ, որոնցից են արհեստական նեյրոնային ցանցերը (ԱՆՑ): Աշխատանքում նկարագրված են ԱՆՑ-երը՝ հետագա մոդուլացումների ավտոմատացված ճանաչման խնդրի լուծման ալգորիթմի մշակման նպատակով: The goal of automatic modulation recognition (AMR) is to recognize the received signal's modulation type without any prior data. ARM is a very important task, since it is vital for the demodulator to know the received signal's exact modulation type. There are several methods and technologies to solve this task, one of which is artificial neural networks (ANN). ANNs are described in this work for the purpose of automatic modulation recognition algorithm future development.

Place of publishing:

Երևան

Publisher:

Հայաստանի ԳԱԱ

Date created:

2017-08-08

Type:

Հոդված

Format:

pdf

Call number:

АЖ 413

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Location of original object:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան