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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최영익 (LIG넥스원) 김상수 (LIG넥스원) 오승섭 (LIG넥스원) 고재헌 (LIG넥스원) 장연수 (국방과학연구소)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제58권 제11호(통권 제528호)
발행연도
2021.11
수록면
79 - 85 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2021.58.11.79

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본 논문에서는 무선 통신 시스템에서의 변조 방식을 딥러닝 모델을 이용하여 자동으로 인식 및 분류하는 방법을 제시하였다. 잡음, 타이밍, 주파수, 위상 옵셋 등과 같은 채널환경에 강인한 특성을 가지는 신호의 순환 정상성을 이용한 Cyclic Moment 특징 값을 추출하고, CNN(Convolution Neural Network) 모델 기반 분류기를 적용하였다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 별 레일리 페이딩 채널 조건에서의 실험을 수행하였다. 최소 SNR 0dB 기준 80.81%의 평균 인식 성능을 보였으며, 해당 특징 값을 이용한 CNN 구조에서의 자동변조인식 알고리즘 적용 가능성을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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