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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Jeil Jo (Agency for Defense Development) Jae Min Ahn (Chungnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제10호(JKIIT, Vol.19, No.10)
발행연도
2021.10
수록면
105 - 113 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.10.105

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최근 전자전에서 딥 러닝을 적용하여 재밍 기법을 선정하는 방법에 대해 연구가 진행되었다. 대부분의 연구는 알고 있는 신호에 대해서 효과적이지만 미상 신호에 대해서는 부적합하며 임베디드시스템에 적용하기에도 부적합 경우가 많다. 이러한 제한 사항을 극복하기 위해 코어커런스 매트릭스를 이용한 딥 러닝 기반의 미상신호에 대한 재밍기법 선정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 미상의 신호의 특성을 PDW로부터 코어커런스 매트릭스를 발생하는 특징 추출 알고리즘을 사용한다. 심층 신뢰 신경망을 사용하는 딥 러닝 기법을 적용하였다. 성능 시험은 9개 폴드는 학습과 검증에 사용하고 나머지 1개의 폴드를 미상의 신호로 테스트하는 것을 순차적으로 10번 수행하여 평균하였다. 기존 방법으로는 미상 신호에 대해 재밍 기법을 생성하지 못하지만 제안한 방법은 미상 신호에 대해 98% 이상의 확률로 적절한 재밍기법을 생성하는 성능을 보였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
II. Proposed Method
III. Result
Ⅳ. Conclusions
References

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