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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 3 - 13 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.3.3
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상대방에 대한 사전 정보 없이 수집된 레이더 신호의 변조를 식별하는 기술은 전자기전에서 매우 중요한 역할을 수행하며, 이를 통해 획득한 변조 방식에 관한 정보는 전자기전에서 전략 수립과 우위 확보를 위해 활용될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 37종의 단일 및 복합 변조 레이더 신호를 식별하는 시퀀스 데이터 기반의 레이더 신호 변조 식별 기법을 제안하고 시퀀스 데이터와 딥러닝 모델에 따른 변조 식별 성능을 분석한다. 제안하는 기법은 수신 레이더 신호를 시간 또는 주파수 영역에서 분석하여 시퀀스 데이터를 생성한 후, 이를 딥러닝 모델에 입력하여 변조 방식을 식별한다. 이때, 모델에 입력되는 시퀀스 데이터로 레이더 신호의 실수부 및 허수부로 구성한 시간 영역 데이터와 이산 푸리에 변환의 실수부 및 허수부로 구성한 주파수 영역 데이터를 고려하며, 딥러닝 모델로는 ResNet, DenseNet, Inception-v3를 고려한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 주파수 영역 데이터를 모델 입력으로 사용하는 것이 시간 영역 데이터를 사용하는 것보다 변조 식별 성능이 우수함을 보이며, 본 논문에서 고려한 딥러닝 모델이 기존에 제안된 시퀀스 데이터 기반 레이더 변조 식별 딥러닝 모델보다 우수한 변조 식별 성능을 가짐을 확인한다. 또한, 딥러닝 모델별 변조 식별 성능을 비교하여 DenseNet201을 사용하는 경우에 가장 높은 변조 식별 성능을 보임을 입증한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 레이더 신호 변조 방식
Ⅲ. 딥러닝 모델
Ⅳ. 제안하는 시퀀스 데이터 기반 레이더 신호 변조 식별 기법
Ⅴ. 모의실험 및 성능 분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
D. L Adamy, EW 104: Electronic warfare against a new generation of threats, MA USA: Artech House, 2015.
T. Ravi Kishore and K. D. Rao, “Automatic intrapulse modulation classification of advanced LPI radar waveforms,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 53, no. 2, pp. 901–914, Apr. 2017.
J. P. Donohoe and F. M. Ingels, “The ambiguity properties of FSK/PSK signals,” in Proc. IEEE Int. Conf. on Radar, pp. 268–273, Arlington, VA, USA, May 1990.
Y. Pan, X. Shen, J. Huang, Z. Xu, and C. He, “A novel low probability intercept radar altimeter based on FMCW and frequency hopping hybrid modulation,” in Proc. Int. Conf. Commun. Circuits Syst., pp. 269–273, Chengdu, China, Nov. 2013.
H. Yang and J. Chen, “Design of Costas/PSK continuous wave LPI radar signal,” Int. J. Electron., vol. 104, no. 3, pp. 404–415, Mar. 2017.
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