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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 602 - 608 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.3.602
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군 통신에 주로 사용되는 주파수 도약 신호는 탐지 확률이 낮다. 스펙트로그램과 같은 기존의 탐지기들은 암맹환경에서 주파수 도약 신호를 탐지하는 데 어려움이 있다. 주파수 도약 신호의 길이가 짧아서 에너지 누수가 생기고, SNR이 낮아지기 때문이다. 이 문제를 완화하기 위해 우리는 암맹 환경에서 CNN 기반의 주파수 도약 신호탐지 방법을 제안한다. CNN은 주파수 도약 신호에서 공간적 특징 맵을 학습하여 신호를 탐지한다. CNN 기반 탐지 방법이 현실적인 환경에도 적용할 수 있는지 보기 위해 Rayleigh 페이딩 환경에서 실험했다. 시뮬레이션 결과, CNN 기반 탐지 방법은 페이딩을 학습하지 않아도 페이딩이 있는 신호를 탐지할 수 있었다. 그리고 기존의 탐지방법들보다 성능이 좋은 것을 확인했다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. CNN 기반 탐지 방법
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Y. Arjoune and N. Kaabouch, “A comprehensive survey on spectrum sensing in cognitive radio networks: Recent advances, new challenges, and future research directions,” Sensors, vol. 19, no. 1, p. 126, Jan. 2019.
H. Fan, Y. Guo, and Y. Xu, “A novel algorithm of blind detection of frequency hopping signal based on second-order cyclostationarity,” in Proc. 2008 Congr. Image and Signal Process., vol. 5, pp. 399-402, May 2008.
Daniel L. Stevens and Stephanie A. Schuckers, “Low probability of intercept frequency hopping signal characterization comparison using the spectrogram and the scalogram,” Global J. Reas. in Eng., 2016.
J. Lv and W. Qu, “Application of the wavelet rearrangement algorithm in the detection of noncooperative frequency hopping signals,” in Proc. 2012 IEEE 11th Int. Conf. Signal Process., vol. 1, pp. 263-266, Oct. 2012.
M. Baek, et al., “Implementation methodologies of deep learning-based signal detection for conventional MIMO transmitters,” IEEE Trans. on Broadcast,. vol. 65, no. 3, pp. 636-642, Sep. 2019.
H. Fan, Y. Guo, and Y. Xu, “A novel algorithm of blind detection of frequency hopping signal based on second-order cyclostationarity,” in Proc. 2008 Congr. Image and Signal Process., vol. 5, pp. 399-402, May 2008.
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