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유준상 (한동대학교) 조윤석 (한동대학교) 김창주 (휴라) 최희열 (한동대학교) 김영식 (한동대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제34권 제1호(통권 제308호)
발행연도
2023.1
수록면
25 - 32 (8page)

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저피탐(LPI, low probability of intercept) 레이다 신호를 빠르고 정확하게 식별하는 기술은 인지통신 연구에 중요한 기술이다. 본 논문에서는 시간-주파수 분석(TFA, time-frequency analysis)과 딥러닝을 사용해 12가지 전형적인 레이다 신호를 식별하는 기술을 연구하였다. 기존 CWD(Choi-Williams distribution)를 사용하는 방식은 spectrogram에 비해 500배 이상 긴 TFA 생성 시간이 필요하다. 본 논문에서는 spectrogram, WVD(Wigner-Ville distribution), CWD를 딥러닝 학습 데이터로 사용하여 저피탐 신호의 식별 정확도와 검출 시간의 trade-off를 제시한다. 결과적으로, CWD 모델이 spectrogram 모델보다 정확도는 높고, 예측 시간 약 200배 이상 길었다. 두 모델이 —2 dB 이상의 SNR에서는 1 %p 미만의 정확도 차이를 보였지만, -10 dB에서 7.5 %p의 차이를 보였다. 즉, 낮은 SNR에서 TFA 모델에 따른 예측 시간과 정확도의 확연한 trade-off 관계를 확인하였다.
#Cognitive Radio #Low Probability of Intercept #Autonomous Classification #Deep Learning #Time-Frequency Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 연구 배경
Ⅱ. 훈련 데이터 생성
Ⅲ. 인공 신경망 학습
Ⅳ. 인공 신경망 학습 결과
Ⅴ. 결론
References

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