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저자정보
송건호 (한양대학교) 김동호 (LIG넥스원) 노재현 (LIG넥스원) 윤동원 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제8호(JKIIT, Vol.22, No.8)
발행연도
2024.8
수록면
65 - 73 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.8.65

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자동 변조 분류(AMC, Automatic Modulation Classification)는 현대 무선 통신의 주요 기술 중 하나로 다양한 협력 및 비협력 통신에서 중요한 역할을 한다. 최근 다양한 딥러닝(DL, Deep Learning) 기반의 AMC에 대한 연구가 보고되고 있다. 본 논문에서는 AMC를 위한 DL 모델의 손실 함수를 개선하여 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하고 분류 성능을 분석한다. 제안하는 방법은 기존의 소프트맥스 손실 함수를 각 변조 방식에 대한 확률분포가 목표 확률분포에 더 가깝게 조절될 수 있도록 개선한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 다양한 DL 모델에 대해 제안한 방법으로 개선한 손실 함수를 적용하여 기존보다 분류 정확도 측면에서 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
#automatic modulation classification #non-cooperative context #cognitive radio #spectrum surveillance #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안하는 손실 함수 개선 방법
Ⅳ. 모의실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
References

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