페이딩 환경에서의 딥러닝 기반 고성능 자동 변조분류 기법

이정환; 김재겸; 김병도; 윤동원; 최준원

doi:10.14801/jkiit.2018.16.1.1

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이정환 (한양대학교) 김재겸 (한양대학교) 김병도 (한양대학교) 윤동원 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제1호(JKIIT, Vol.16, No.1)

발행연도: 2018.1

수록면: 1 - 10 (10page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.1.1

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 무선 통신 시스템에서 변조 방식을 딥러닝을 이용하여 자동으로 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 자동변조분류 기법들이 대부분 가우시안 채널에 대해서 설계되어 있는 반면 이러한 기법들은 페이딩 환경에서 잘 동작하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 데이터로부터 먼저 다양한 종류의 통계적 특징값을 추출하고 이를 입력 데이터로 하여 완전 연결 계층으로 이루어진 딥뉴럴네트워크를 사용하여 디지털 변조 신호를 분류한다. 페이딩 채널에서의 제안하는 자동변조분류 기법을 적용하기 위해 페이딩 환경을 고려하여 훈련 데이터를 생성하였고 이를 이용하여 딥뉴럴네트워크를 훈련하였다. 제안하는 기법을 BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 64-QAM의 다섯 가지 종류의 변조 분류에 적용해 본 결과 페이딩 환경에서 기존의 방법에 비해 분류 정확도 측면에서 더 우월한 결과를 얻을 수 있었다.

#automatic modulation classification #blind modulation recognition #deep neural network #fading channel

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

[단행본] - Z. Zhu / 2015 / Automatic modulation classification: principles, algorithms and applications, 1st ed / John Wiley & Sons

[학술대회논문] - O. A. Dobre / 2005 / Blind modulation classification: A concept whose time has come / Proc. IEEE/Sarnoff Symposium on Advances in Wired and Wireless Communication : 223 ~ 228

[학술대회논문] - A. M. Hazza / 2013 / An overview of feature-based methods for digital modulation classification / Proceedings of the 1st International Conference on Communications Siganl Processing and Their Applications : 1 ~ 6

[단행본] - E. Azzouz / 2013 / Automatic Modulation Recognition of Communication Signals / Springer & Business Media

[학술대회논문] - O. A. Dobre / 2005 / The classification of joint analog and digital modulations / Military Commun. Conf. 2005. MILCOM 2005. IEEE : 3010 ~ 3015

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이정환

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학 TOP 10%

논문수 224 이용수 20,372

김재겸

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 자동차공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 16 이용수 4,106

김병도

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 자동차공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 12 이용수 4,186

윤동원

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 187 이용수 11,686

최준원

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 기계공학 > 자동차공학 TOP 1%

논문수 70 이용수 11,954

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기술을 이용한 디지털 변조타입 자동 인식 기술

김재겸 , 김병도 , 윤동원 외 1명 한국정보기술학회논문지 2016 .12

딥러닝 기술을 이용한 페이딩 채널에서의 변조타입 자동 인식 기술

김재겸 , 이정환 , 김병도 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2017 .06

위상 및 주파수 오프셋에 강인한 개선된 변조 분류 알고리즘

안성진 , 윤동원 , 윤상범 외 1명 한국정보기술학회논문지 2018 .05

딥러닝 기법을 이용한 내일강수 예측

하지훈 , 이용희 , 김용혁 한국지능시스템학회 논문지 2016 .04

희소표현법과 딥러닝을 이용한 초고해상도 기반의 얼굴 인식

권오설 멀티미디어학회논문지 2018 .02

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001723829

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)