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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재겸 (한양대학교) 김병도 (한양대학교) 윤동원 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제12호(JKIIT, Vol.14, No.12)
발행연도
2016.12
수록면
107 - 115 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2016.14.12.107

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

딥러닝 기술을 이용한 페이딩 채널에서의 변조타입 자동 인식 기술
김재겸 ,  이정환 ,  김병도 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2017.06 학술대회자료

2016

딥러닝 기술을 이용한 디지털 변조타입 자동 인식 기술
김재겸 ,  김병도 ,  윤동원 외 1명 한국정보기술학회논문지 2016.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 딥뉴럴네트워크에 기반한 디지털 통신 신호의 자동변조분류 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 수신 신호 샘플로부터 19가지의 특징값을 계산하여 4개의 층을 가진 딥뉴럴네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호를 분류하는 방법이다. 19가지의 특징값에는 기존에 사용된 특징값과 고차 통계값 등의 다양한 특징값을 추가하였다. 컴퓨터 시뮬레이터를 이용하여 BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 64-QAM의 5개의 변조 방식을 구분하기 위한 훈련데이터를 생성하여 다양한 신호대잡음비, 페이딩 환경에 대해 딥뉴럴네트워크를 훈련하였다. 실험 결과에서 AWGN 환경 및 Rician 페이딩환경에서 모두 제안한 딥뉴럴네트워크 기반의 변조분류 기법이 기존의 기법에 비해 좋은 성능을 나타냄을 확인 하였다.
#automatic modulation classification #deep neural network #statistical features #moving-average

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥뉴럴네트워크 소개
Ⅲ. 수신 신호의 특징값
Ⅳ. 제안한 변조 분류 방법에서 사용된 DNN의 구조 및 훈련 기법
Ⅴ. 시뮬레이션 결과
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[단행본] - Z. Zhu / 2015 / Automatic modulation classification: principles, algorithms and applications / John Wiley & Sons google schola [학술지(정기간행물)] - A. Swami / 2000 / Hierarchical digital modulation classification using cumulants / IEEE Trans. Commun 48 (3) : 416 ~ 429 google schola [학술지(정기간행물)] - A. K. Nandi / 1998 / Algorithms for automatic modulation recognition of communication signals / IEEE Trans. Commun 46 (4) : 431 ~ 436 google schola [학술지(정기간행물)] - G. Han / 2004 / Study of modulation recognition based on HOCs and SVM / Proc. VTC 2 : 898 ~ 902 google schola [학술대회논문] - J. J. Popoola / 2013 / Effect of training algorithms on performance of a developed automatic modulation classification using artificial neural network / AFRICON 2013 : 1 ~ 6 google schola

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