Communication publiée dans un ouvrage (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
NGSO-To-GSO Satellite Interference Detection Based on Autoencoder
SAIFALDAWLA, Almoatssimbillah; ORTIZ GOMEZ, Flor de Guadalupe; LAGUNAS, Eva et al.
2023In IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Toronto, Canada, Sept. 2023
Peer reviewed Dataset
 

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Détails



Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
SAIFALDAWLA, Almoatssimbillah  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SigCom
ORTIZ GOMEZ, Flor de Guadalupe  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SigCom
LAGUNAS, Eva  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SigCom
DAOUD, Saed Shaheer Awad  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SigCom
CHATZINOTAS, Symeon  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > SigCom
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
NGSO-To-GSO Satellite Interference Detection Based on Autoencoder
Date de publication/diffusion :
2023
Nom de la manifestation :
IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC)
Organisateur de la manifestation :
IEEE
Lieu de la manifestation :
Toronto, Canada
Date de la manifestation :
from 05-09-2023 to 08-09-2023
Manifestation à portée :
International
Titre de l'ouvrage principal :
IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Toronto, Canada, Sept. 2023
Maison d'édition :
IEEE
Pagination :
7
Peer reviewed :
Peer reviewed
Projet FnR :
FNR16193290 - Leveraging Artificial Intelligence To Empower The Next Generation Of Satellite Communications, 2021 (01/09/2022-31/08/2025) - Eva Lagunas
Intitulé du projet de recherche :
U-AGR-7111 - C21/IS/16193290/SmartSpace - LAGUNAS Eva
Organisme subsidiant :
FNR - Luxembourg National Research Fund
N° du Fonds :
C21/IS/16193290
Subventionnement (détails) :
This work is financially supported by the Luxembourg National Research Fund (FNR) under the project SmartSpace (C21/IS/16193290).
Jeu de données :
NGSO to GSO’s Users Interference

Dataset Description: Time series of received signal (time and frequency domain)

Commentaire :
This dataset has been used in this work (please cite this reference in your work if you make use of this dataset): A. Saifaldawla, F. Ortiz, E. Lagunas, A. B. M. Adam and S. Chatzinotas, “GenAI-Based Models for NGSO Satellites Interference Detection,” in IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, vol. 2, pp. 904-924, 2024, doi: 10.1109/TMLCN.2024.3418933.
Disponible sur ORBilu :
depuis le 18 juillet 2023

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