この例では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を変調分類に使用する方法を説明します。チャネルで劣化した合成波形を生成します。生成された波形を学習データとして使用して、変調分類用の CNN を学習させます。その後、ソフトウェア無線 (SDR) ハードウェアと無線信号を使用して CNN をテストします。

ガウス ノイズが存在する場合は非矩形の 16 配列コンスタレーションを使用してデータの送受信を行います。ノイズの多いコンスタレーションの散布図を示し、2 つの異なる S/N 比のシンボル誤り率 (SER) を見積もります。

この例では、直交周波数分割変調 (OFDM) の変調器と復調器のペアの構築方法およびパイロット インデックスの指定方法を説明します。OFDM 変調器 System object では、comm.OFDMModulator.info で記述されている制約に従ったパイロット副搬送波インデックスを指定できます。この例では、3×2 チャネルの OFDM 伝送の場合に、3 つの送信アンテナそれぞれについてパイロット インデックスが作成されます。さらに、偶数シンボルと奇数シンボルではパイロット インデックスが異なります。