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황태현,길이만,이현구,김정호,고재헌,조제일,이정훈,Hwang, TaeHyun,Kil, Rhee Man,Lee, Hyun Ku,Kim, Jung Ho,Ko, Jae Heon,Jo, Jeil,Lee, Junghoon 한국군사과학기술학회 2020 한국군사과학기술학회지 Vol.23 No.1
Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.
CNN을 이용한 Cyclic Moment 기반 자동 변조 인식
최영익(Young-Ik Choi),김상수(Sang-Su Kim),오승섭(Seung-Sup Oh),고재헌(Jae-Heon Ko),장연수(Yeon-Soo Jang) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.11
본 논문에서는 무선 통신 시스템에서의 변조 방식을 딥러닝 모델을 이용하여 자동으로 인식 및 분류하는 방법을 제시하였다. 잡음, 타이밍, 주파수, 위상 옵셋 등과 같은 채널환경에 강인한 특성을 가지는 신호의 순환 정상성을 이용한 Cyclic Moment 특징 값을 추출하고, CNN(Convolution Neural Network) 모델 기반 분류기를 적용하였다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 별 레일리 페이딩 채널 조건에서의 실험을 수행하였다. 최소 SNR 0dB 기준 80.81%의 평균 인식 성능을 보였으며, 해당 특징 값을 이용한 CNN 구조에서의 자동변조인식 알고리즘 적용 가능성을 확인하였다. In this paper, we have presented a method for automatically recognizing and classifying modulation in wireless communication systems using a deep learning model. We extracted Cyclic Moment feature values using the cyclostationarity of signals that have robust characteristics in the channel environment such as noise, timing offset, frequency, and phase offset, and applied a CNN(Convolution Neural Network) model-based classifier. Experiments were performed under SNR(Signal-to-Noise Ratio) and Rayleigh fading channel conditions to confirm the performance of the proposed model. It showed an average recognition performance of 80.81% under the minimum SNR 0 dB condition, and confirmed the possibility of applying an automatic modulation recognition algorithm with a CNN structure using that feature value.
김상수(Sang-Su Kim),김정호(Jung Ho Kim),조상왕(Sang-Wang Cho),고재헌(Jae-Heon Ko),조제일(Jeil Jo) 한국전자파학회 2020 한국전자파학회논문지 Vol.31 No.9
전자전에서는 적으로부터 아군을 보호하기 위해 DRFM(digital radio frequency memory)을 이용하여 위협신호를 수신하여 이를 기만하기 위한 다양한 전자방해신호를 발생한다. 잡음은 레이다 수신기 특성의 영향을 적게 받는 효율적인 방해방식으로 주로 잡음발생장치에 의해 생성된다. 최근 레이다는 신호형태가 실시간으로 변하기 때문에 기존 잡음 생성방식으로는 위협 신호의 변화에 대응하여 방해하는데 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 제한 사항을 해결하기 위해 DRFM으로 실시간 잡음을 발생하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존 펄스추적 과정 없이 DRFM 자체 검출신호와 위상 합성을 이용하여 잡음 신호를 발생하였다. 제안한 방식은 시뮬레이션과 시제품 제작 및 시험을 통해 검증하였고, 예상 결과와 일치하는 것을 보였다. In electronic warfare, to protect allies from enemies, DRFM(digital radio frequency memory) is used to receive threat signals and generate various electronic interference signals to deceive them. The use of noise is an efficient interference method, which is less affected by radar receiver characteristics. It is generated mainly by noise-generating devices. As the signal form of a modern radar changes in real time, the conventional noise generation method has a limitation of interference in response to a change in the threat signal. In this paper, to avoid these limitations, we propose a method to generate DRFM real-time noise. The proposed method generated a noise signal by utilizing phase synthesis with the DRFM self-detection signal without the basic pulse tracking process. The proposed method was verified through a simulation and prototype fabrication and testing, in agreement with the expected results.
전자전 다중 위협 재밍을 위한 멀티빔 송수신장치용 광대역 고출력 송수신모듈 개발
장경남(Kyeong-Nam Jang),조상왕(Sang-Wang Cho),김지덕(Ji-Deok Kim),고재헌(Jae-Heon Ko),전영일(Young-Il Jeon),강창현(Chang-Hyun Kang) 한국전자파학회 2021 한국전자파학회논문지 Vol.32 No.10
본 논문에서는 전자전 다중 위협 재밍을 위한 멀티빔 송수신장치에 소요되는 8채널의 고출력송수신모듈(TRM)에 대한 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개하였다. 설계된 TRM은 2~6 GHz 대역 내에서 운용되는 전자전 다중 위협재밍을 위한 멀티빔 송수신장치내 다중빔송수신모듈의 다중재밍신호와 배열안테나모듈의 수신신호를 증폭하는 역할을 한다. TX Mode에서 연속파 기준 43 dBm 이상의 출력을 가지며, RX Mode에서는 이득 10 dB 이상, 잡음지수 5 dB 이하의 특성을 갖도록 설계하였다. 각 Mode별 입력 VSWR은 2:1 이하이며, 송신, 수신경로 격리도는 50 dBc 이상의 특성을 갖는다. 각 채널간의 진폭과 위상의 정합도는 각각 2 dB, 10° 이하이며, TTD(true time delay)와 Digital Attenuator를 사용하여 채널별 신호 세기와 위상의 보정기능을 갖도록 하였다. An eight-channel transmit/receive module (TRM) was designed for a wideband electronic warfare multiple threat jamming transceiver. In the system, the TRM amplifies a multijamming signal from a multibeam transceiver module and a small radio frequency (RF) signal from an antenna. In TX mode, it has an output power of more than 43 dBm for a continuous wave. In RX mode, it has a gain of more than 10 dB and noise figure of less than 5 dB. The voltage standing wave ratio is less than 2:1, and the TX and RX path isolation is 50 dBc or more. The RF signal amplitude and phase variation are less than 2 dB and 10°, respectively. True time delay and a digital attenuator are used to compensate for the signal amplitude and phase for each channel.
디지털 I/Q를 이용한 진폭비교 방식 모노펄스 수신기에 관한 연구
최영익(Young-Ik Choi),홍상근(Sang-Guen Hong),고재헌(Jae-Heon Ko),박진태(Jin-Tae Park),장연수(Yeon-Soo Jang) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.8
본 논문에서는 기저대역단의 디지털 I/Q를 이용하는 진폭비교 방식 모노펄스시스템의 수신기 개략 구조 및 해당 시스템의 모노펄스기울기 계산 절차를 수학적으로 유도하였다. 또한, 일반적인 모노펄스 시스템의 안테나 및 RF 수신기의 불균일 특성 및 하드웨어 구성 비대칭으로 인한 수신 채널 간 이득/위상 불균형에 따른 모노펄스 기울기 특성을 분석 하였고, 해당 불균형을 최소화하기 위하여 디지털 I/Q를 이용한 이득/위상 오차 검출 및 보정방법을 수학적으로 유도 하였으며, 그 결과를 해당 시스템의 추정각 오차 평균 값(RMS) 산출을 통하여 분석하였다. In this paper, we proposed the Amplitude comparison monopulse receiver using digital I/Q which has the configuration and derive expressions for calculating monopulse ratio equation. Also, we analyze the monopulse ratio characteristics of antenna and RF receiver including the phase and gain imbalances of each receiving channel and present the calibration method using digital I/Q to minimize the phase and gain imbalances and analyze the results.
고재헌 부천대학 1997 論文集 Vol.18 No.-
After the suitability has been reviewed by applying the first, second and third degree Spline method to the missing value estimation which is regarded as critical in time series analysis, the third degree Spline method proved to be suitable. And it was found out that more precise missing value could be estimated when applying the Spline method to the missing value estimation of monthly streamflow time series.