Original title: Klasifikace radiových modulací pomocí strojového učení
Translated title: Radio Modulation Recognition Networks
Authors: Pijáčková, Kristýna ; Maršálek, Roman (referee) ; Götthans, Tomáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2021
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Bakalářská práce se zabývá klasifikací rádiových modulací pomocí metod hloubkového učení. V práci jsou navrženy čtyři architektury, kde tři z nich jsou tvořeny pomocí konvolučních a rekurentních neuronových sítí a čtvrtá využívá architekturu transformátorů. Při návrhu architektur byl brán v potaz výsledný počet parametrů jednotlivých sítí, který může výrazně ovlivňovat výslednou velikost sítě. Pro účely návrhu byl využit programovací jazyk Python a knihovna Keras, která umožňuje práci s neuronovými sítěmi. Výsledky práce jsou následně zhodnoceny a porovnány s výsledky sítí navržených v článcích zabývajících se tímto tématem. The bachelor thesis is focused on radio modulation classification with a deep learning approach. There are four deep learning architectures presented in the thesis. Three of them use convolutional and recurrent neural networks, and the fourth uses a transformer architecture. The final number of parameters of each model was considered during the design phase, as it can have a big impact on a memory footprint of a deployed model. The architectures were written in Keras, which is a software library, which provides a Python interface for neural networks. The results of the architectures were additionally compared to results from other research papers on this topic.
Keywords: CNN; hloubkové učení; klasifikace; neuronové sítě; Python; RNN; Rádiové modulace; classification; CNN; deep learning; neural network; Python; Radio modulation; RNN

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/197947

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-592491


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses