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김재우 (한화시스템) 지영근 (한화시스템) 이정란 (한화시스템) 주형준 (한화시스템) 박슬기 (한화시스템) 김명호 (한화시스템) 김기훈 (한화시스템) 장진영 (코메스타) 장연수 (제주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
117 - 126 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.117

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전자기 스펙트럼 작전 환경에서는 통신 시스템의 성능 확보를 위해 레이더 간섭을 보상할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 펄스 신호가 존재할 때 통신 시스템의 수신기에서 간섭 신호의 영향을 학습하여 오류 발생을 감소시킬 수 있는 기계 학습 기반의 복조 구조를 제안한다. 제안하는 복조기는 심층 신경망을 이용하여 구성되며, 은닉층의 개수와 노드 개수에 따른 심볼 오류율 성능을 분석하여 저복잡도의 복조 신경망 구성 방안을 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 간섭 대 신호비가 0.5보다 큰 상황에서 신호 대잡음비 25 dB 기준으로 기존의 최대 우도 복조 방식은 약 10%의 심볼 오류율을 나타내었으나, 제안하는 기계학습 기반 복조는 0.01%의 심볼 오류율을 나타내는 것을 확인하였다.
#demodulation #electromagnetic spectrum operation #machine learning #neural network #radar interference

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 심층 신경망 기반의 복조 구조
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References

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