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논문 기본 정보

저자정보
(Soonchunhyang University) (Soonchunhyang University) (Kookmin University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제11호
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    초록·키워드

    In this letter, a novel automatic modulation classification (AMC) scheme is developed for physical downlink shared channel (PDSCH) in 5G New Radio (NR). We design a convolutional neural network (CNN) to classify modulation types of the received PDSCH. To improve the classification accuracy, an enhanced demodulation reference signal (DMRS) structure is proposed where the phase of the DMRS is shifted depending on the modulation types. Simulation results verify that the proposed AMC scheme achieves 31.5% gain compared to the legacy scheme in terms of classification accuracy.

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      UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091113824