개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,222 - 1,230 (9page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 웨이블릿 변환 기반 CNN 기법
Ⅲ. 성능 분석
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
J. P. Stephens, “Advances in signal processing technology for electronic warfare,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 11, no. 11, pp. 31-38, Nov. 1996.
USA Joint Chief of Staffs, “Joint Vision 2010,” US Gov. Printing Office, Washington DC, May. 1996.
P. E. Pace, “Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar,” MA: Artech House, USA, 2009.
X. Li, F. Dong, S. Zhang, and W. Guo, “A Survey on Deep Learning Techniques in Wireless Signal Recognition,” Special Physical-layer Wireless Communications, vol. 2019, Article no. 5629572, Feb. 2019.
T. J. O’Shea and N. West, “Radio machine learning dataset generation with GNU radio,” in Proceedings of the 6th GNU Radio Conference, Boulder: CO, USA, vol. 1, no. 1, 2016.
USA Joint Chief of Staffs, “Joint Vision 2010,” US Gov. Printing Office, Washington DC, May. 1996.
P. E. Pace, “Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar,” MA: Artech House, USA, 2009.
X. Li, F. Dong, S. Zhang, and W. Guo, “A Survey on Deep Learning Techniques in Wireless Signal Recognition,” Special Physical-layer Wireless Communications, vol. 2019, Article no. 5629572, Feb. 2019.
T. J. O’Shea and N. West, “Radio machine learning dataset generation with GNU radio,” in Proceedings of the 6th GNU Radio Conference, Boulder: CO, USA, vol. 1, no. 1, 2016.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
웨이블릿 변환과 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 전자기 간섭 신호 탐지 방법에 대한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2025 .02
-
이산 웨이블릿 변환 기반의 신호 처리 방법 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .06
-
인지 무선 네트워크에서 딥러닝을 이용한 특징 기반의 자동 변조기법 분류 방법
한국통신학회논문지
2018 .06
-
웨이블릿 변환과 CNN을 활용한 코로트코프 음의 인식
대한기계학회 춘추학술대회
2022 .11
-
DWT 기반 딥러닝 잡음소거기에서 웨이블릿 최적화
한국전자통신학회 논문지
2024 .02
-
움직임 심상 뇌파 분류를 위한 웨이블릿 변환 기반 컨볼루션 신경망 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
딥러닝 기반 자동 변조 인식 성능 분석
한국정보통신학회논문지
2021 .03
-
웨이블릿 변환 데이터를 학습한 합성곱 신경망 기반의 초해상도 복원 기법
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .11
-
움직임 상상 뇌신호 인식을 위한 웨이블릿 변환 기반의 컨볼루션 신경망 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
인지 무선 통신을 위한 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법
한국정보통신학회논문지
2020 .02
-
합성곱 신경망과 소음 신호의 연속 웨이블릿 변환을 이용한 주행 노면 및 타이어의 분류
한국소음진동공학회논문집
2023 .04
-
에어컨 소음 데이터의 노이즈 제거를 통한 신호 복원 및 분류 정확도 향상
대한기계학회 춘추학술대회
2020 .07
-
웨이블릿 변환을 이용한 유방암 분류 네트워크 비교
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2024 .07
-
평활화를 적용한 FFT 스펙트럼 검출기의 신호 탐지 성능 분석
전자공학회논문지
2024 .10
-
이미지화 알고리즘 및 딥러닝을 이용한 자동 변조 분류
한국전자파학회논문지
2021 .04
-
위성통신의 생존성 향상을 위한 FFT 노치 필터 기반 항재밍 알고리즘
전자공학회논문지
2018 .05
-
웨이블렛 변환을 이용한 초음파신호의 해석 방법
대한전자공학회 학술대회
2023 .05
-
웨이블렛 변환을 이용한 초음파신호의 해석 방법
대한전기학회 학술대회 논문집
2023 .05
-
이산 웨이블릿 변환과 신경망 기법 기반의 전력품질 외란 검출 및 분류
대한전기학회 학술대회 논문집
2018 .07
-
심전도 신호 분류의 성능 향상을 위한 웨이블렛 변환 잡음제거 알고리즘
정보 및 제어 논문집
2021 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001639745