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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 199 - 206 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.19.0228
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This study proposes a FFT(Fast Fourier Transform )-based GNSS(Global Navigation Satellite System ) signal detection scheme using a convolution neural network. The GNSS signal is mainly transmitted from the GNSS satellites orbiting the medium Earth orbit; hence, the Doppler effect is larger than that of the mobile communication signal. A typical GNSS receiver uses an FFT-based parallel code phase-serial frequency acquisition scheme. We propose herein a novel signal detection scheme using a convolution neural network with an excellent performance in image recognition using the FFT-based parallel code phase-serial frequency correlation value as a two-dimensional image. The results show that the proposed scheme can be used as an effective detector in a general GNSS signalreceiving environment.
목차
Abstract
I. 서론
II. 기존 FFT-기반 GNSS 신호 검출기법
III. 제안한 기법
IV. 모의실험 및 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
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