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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 10 - 16 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.12.10
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초록· 키워드
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자동 변조 분류는 송신 신호에 대한 사전 정보 없이 수신 신호로부터 변조 방식을 분류하는 기술로 인지 무선, 스펙트럼 감시 및 정찰 등을 위해 상용 및 군용 무선 통신 시스템에서 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 논문에서는 위상 및 주파수 오프셋이 존재하는 채널 환경에서 변조 분류 성능 향상에 사용될 수 있는 추가적인 데이터를 생성하기 위한 K-심볼 차동 연산신호 전처리 방법과 이를 기반으로 한 변조 분류 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다. 변조 분류를 위한 특징값으로는 큐뮬런트를 고려하며, 제안한 신호 전처리 방법을 통해 생성된 추가적인 데이터를 이용하여 변조 분류에 사용되는 큐뮬런트의 수를 확장한다. 디지털 변조 방식으로 주로 사용되고 있는 BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 64-QAM을 후보 변조 방식으로 고려하며, 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 우수한 변조 분류 성능을 보임을 검증한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. K-심볼 차동 연산을 통한 큐뮬런트 기반 변조 분류
Ⅳ. 모의실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Z. Zhu and A. K. Nandi, Automatic Modulation Classification: Principles, Algorithms and Applications, Wiley, 2015.
O. A. Dobre, A. Abdi, Y. Bar-Ness, and W. Su, “Survey of automatic modulation classification techniques: classical approaches and new trends,” IET Commun., vol. 1, no. 2, pp. 137-156, Apr. 2007.
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N. E. Lay and A. Polydoros, “Per-survivor processing for channel acquisition, data detection and modulation classification,” in Proc. of Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, pp. 1169-1173, California, USA, Nov. 1994.
V. G. Chavali and C. R. C. M. da Silva, “Maximum-likelihood classification of digital amplitude-phase modulated signals in flat fading non-Gaussian channels,” IEEE Trans. Commun., vol. 59, no. 8, pp. 2051-2056, Aug. 2011.
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