The interest in the use of the HF band in telecommunication has increased significantly in the last decade, mainly due to the development of new standards for military telecommunications in HF, as well as the expansion of digital broadcasting in the HF band. More specifically, these new standards allow the implementation of links of hundreds or thousands of kilometers at a low cost, which suggests a widespread adoption can occur. In Brazil, this type of communication can be used in remote regions or regions of difficult access, such as the Amazon rain-forest region. In addition to the evolution of technologies concerning the physical layer of the HF telecommunication systems, there has been a great development of techniques that use machine learning algorithms for audio and image coding. It is believed that all these advances will enable the use of the HF band for communication services in places without telecommunication infrastructure. This work presents recent applications of HF radio for digital links in Brazil, describing the challenges present for the development of telecommunication systems in the HF band.


翻译:过去十年来,对在电信中使用高频频带的兴趣大大增加,这主要是由于制订了新的高频军事电信标准,以及扩大了高频段数字广播,更具体地说,这些新标准使得能够以低成本实施数百公里或数千公里的连接,这意味着可以广泛采用。在巴西,这种通信可以用于偏远或难以进入的区域,如亚马逊雨林区域。除了在高频电信系统物理层方面技术的演变外,还大大发展了利用机器学习算法进行音和图像编码的技术,相信所有这些进展都将有助于在没有电信基础设施的地方利用高频频段进行通信服务。这项工作介绍了巴西最近将高频无线电用于数字连接的情况,描述了高频段电信系统开发所面临的挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
数字化健康白皮书,17页pdf
专知会员服务
104+阅读 · 2021年1月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
16+阅读 · 2021年3月2日
Few-shot Scene-adaptive Anomaly Detection
Arxiv
8+阅读 · 2020年7月15日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员