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인지 무선 네트워크에서 딥러닝을 이용한 특징 기반의 자동 변조기법 분류 방법
Feature-Based Automatic Modulation Classification Using Deep Learning in Cognitive Radio 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.43 no.6, 2018년, pp.930 - 944  

최익수 (Inha University Department of Information and Communication Engineering) ,  장성진 (Inha University Department of Information and Communication Engineering) ,  유상조 (Inha University Department of Information and Communication Engineering)

초록
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자동변조기법 분류기술은 인지무선 환경에서 주 사용자 신호의 변조기법을 식별하기 위해 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 수신신호로부터 스펙트럼 상관함수와 그 외의 통계적 특징들을 추출하고, 추출된 데이터를 사용하여 딥러닝을 통해 신호의 변조기법을 구분하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법에서 딥러닝 학습알고리즘 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 신호로부터 추출된 특징의 인지 및 분류의 방법으로 사용하였고, 아날로그 및 디지털 변조신호가 분류를 위해 사용되었다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 낮은 SNR에서 다른 변조신호 분류기법들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The AMC (automatic modulation scheme classification) plays an important role in identifying the modulation scheme of the primary user signal in the cognitive radio environment. In this paper, we propose a method of extracting the spectral correlation function and other statistical features from the ...

주제어

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