메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승환 (금오공과대학교) 문창배 (금오공과대학교) 김재우 (금오공과대학교) 김동성 (금오공과대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,227 - 1,236 (10page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.8.1227

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

확장된 프레임을 적용한 딥러닝 기반 자동 변조 분류 설계
김승환 ,  문창배 ,  김재우 외 1명 한국통신학회논문지 2021.08 학술저널

2020

디지털 변조의 자동 변조 분류를 위한 채널 등화 기반 딥러닝 모델 설계
김승환 ,  김동성 한국통신학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료
인지 무선 통신망의 자동 변조 분류를 위한 딥러닝 모델 설계
김승환 ,  김치윤 ,  유상호 외 1명 한국통신학회논문지 2020.08 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 인지 통신망에 적용되는 핵심 기술인 자동 변조 분류를 위해 새로운 방식의 딥러닝 기반 자동 변조 분류 기법을 제안하였다. 제안된 모델은 Convolutional Neural Network (CNN) 방식을 통해 설계되었으며 기울기값이 사라지는 문제를 완하하여 정확도를 높이기 위해 ResNet의 스킵커넥션 구조를 적용하였고 또 네트워크의 계산 복잡도를 줄이기 위해 비대칭 컨볼루션 필터 구조를 적용하였다. 일반적으로 CNN 기반 자동 변조 분류는 복소 신호를 실수성분와 허수성분으로 분리하여 2 × N 크기의 입력값이 사용되지만, 본 논문에서는 송신기로부터 받은 복소 신호를(2 × N)을 4 × N로 확장하여 적용하였다. 프레임의 확장 방식은 기존의 수신된 프레임을 복사하여 수평적으로 순서를 역으로 바꾸어서 기존의 프레임에 연결하는 방법이다. 제안된 방법을 통한 CNN 모델의 성능 평가를 위하여 24개의 변조 방식을 가지는 DeepSig:RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용하였으며 자동 변조 분류를 위한 최신 딥러닝 모델인 ResNet, MCNet 그리고 LCNN과 비교하여 검출확률의 성능 및 계산 복잡도을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 모델이 기존의 모델보다 전 구간 SNR (Signal-to-Noise Ratio) 영역에서 검출확률 성능이 우수한 것을 확인하였으며, 특히 SNR 10 dB에서 최소 2.5% 이상 높은 검출확률을 보였다.
#Automatic Modulation Classification #Convolutional Neural Network #Cognitive Radio Network #Frame Extension #Predicted Accuracy

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안된 딥러닝 모델
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
S.-H. Kim, J.-W. Kim, and D.-S. Kim, “Energy consumption analysis of beamforming and cooperative schemes for aircraft wireless sensor networks,” Applied Sci., vol. 10, no. 12, pp. 4374-4391, Jun. 2020. google schola D.-S. Kim, Y. S. Lee, W. H. Kwon, and H. S. Park, “Maximum allowable delay bounds of networked control systems,” Control Eng. Practice, vol. 11, no. 11, pp. 1301-1313, Nov. 2003. google schola S. H. Kim, K. H. Kwon, J. W. Kim, and D. S. Kim, “Efficient channel handoff scheme for cognitive-radio-based industrial internet of things,” J. KICS, vol. 44, no. 9, pp. 1658- 1665, Sep. 2019. google schola T. Huynh-The, C. Hua, J. Kim, S. Kim, and D. Kim, “Exploiting a low-cost CNN with skip connection for robust automatic modulation classification,” in Proc. IEEE WCNC, pp. 1-6, Seoul, Korea, May 2020. google schola T. Yucek and H. Arslan, “A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications,” IEEE Commun. Surv. & Tuts., vol. 11, no. 1, pp. 116-130, First Quarter 2009. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

샤인머스캣과 청포도 자동 분류 딥러닝 시스템 개발
김명진 ,  한영석 ,  김승우 외 1명 디지털콘텐츠학회논문지 2021 .10
Complex-valued를 사용한 CNN 구조를 이용하여 Remote PPG 예측 모델 구현
이정환 ,  김광호 ,  박철수 대한전자공학회 학술대회 2021 .06
딥러닝기반 실내와 실외 환경에서의 광원 추출
이지원 ,  서광균 ,  이하늬 외 2명 컴퓨터그래픽스학회논문지 2021 .07
심층 CNN 기반 구조를 이용한 토마토 작물 병해충 분류 모델
김삼근 ,  안재근 한국산학기술학회 논문지 2021 .05
위상 및 주파수 오프셋에 강인한 개선된 변조 분류 알고리즘
안성진 ,  윤동원 ,  윤상범 외 1명 한국정보기술학회논문지 2018 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0