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압축센싱 수신기를 이용한 무선 주파수 지문식별 시스템 구현
나선필,안준일,조성진 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.9
The spectrum dominance strategy, which has recently been emphasized in the field of electronic warfare, requires pervasive spectrum awareness. However, the ability to continuously monitor all critical portions of the spectrum and identify specific threats, which is a key requirement for pervasive spectrum awareness, is still weak. In this paper, we implemented a radio frequency fingerprint identification system and presented the performance of two key functions for pervasive spectrum awareness. The implemented system applies a compressed sensing receiving technique that can simultaneously detect radio frequency signals existing in different frequency bands for continuous monitoring of the spectrum. To implement a specific emitter identification function, the 2-D ResNet model based on the convolutional neural network was converted into a 1-D model and applied to radio frequency signal identification.
나선필,박철순,장원,Nah, Sun-Phil,Park, Cheol-Sun,Jang, Won 한국군사과학기술학회 2005 한국군사과학기술학회지 Vol.8 No.4
In this paper, we propose a new listen-in technique to overcome the problems and the shortcomings which could possibly meet in the previous listen-in methods to deal with the blind signal manually according to operator's decision. In the proposed listen-in method, receiving the signals, classifying the modulation types, and demodulating the signals can be done automatically without operator's intervention. We realize the listen-in technology by developing the high speed frequency tuner, the automatic modulation recognizer, and the signal demodulator. In conclusion, we confirm and show that the developed equipment has a good performance in classifying the modulation type through the computer simulation and the field test.
A Design and Performance Analysis of the Fast Scan Digital-IF FFT Receiver for Spectrum Monitoring
최준호,나선필,박철순,양종원,박영미,Choi, Jun-Ho,Nah, Sun-Phil,Park, Cheol-Sun,Yang, Jong-Won,Park, Young-Mi The Korea Institute of Military Science and Techno 2006 한국군사과학기술학회지 Vol.9 No.3
A fast scan digital-IF FFT receiver at the radio communication band is presented for spectrum monitoring applications. It is composed of three parts: RF front-end, fast LO board, and signal processing board. It has about 19GHz/s scan rate, multi frequency resolution from 10kHz to 2.5kHz, and high sensitivity of below -99dBm. The design and performance analysis of the digital-IF FFT receiver are presented.
무선단말기 RF-fingerprinting 특징의 비지도 클러스터링을 위한 차원축소 알고리즘 연구
정영규,신학철,나선필 한국인터넷방송통신학회 2023 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.23 No.3
RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.
Fast Automatic Modulation Classification by MDC and kNNC
박철순,양종원,나선필,장원,Park, Cheol-Sun,Yang, Jong-Won,Nah, Sun-Phil,Jang, Won The Korea Institute of Military Science and Techno 2007 한국군사과학기술학회지 Vol.10 No.4
This paper discusses the fast modulation classifiers capable of classifying both analog and digital modulation signals in wireless communications applications. A total of 7 statistical signal features are extracted and used to classify 9 modulated signals. In this paper, we investigate the performance of the two types of fast modulation classifiers (i.e. 2 nearest neighbor classifiers and 2 minimum distance classifiers) and compare the performance of these classifiers with that of the state of the art for the existing classification methods such as SVM Classifier. Computer simulations indicate good performance on an AWGN channel, even at low signal-to-noise ratios, in case of minimum distance classifiers (MDC for short) and k nearest neighbor classifiers (kNNC for short). Besides a good performance, these type classifiers are considered as ideal candidate to adapt real-time software radio because of their fast modulation classification capability.
무선 단말기 Fingerprint 식별을 위한 딥러닝 구조 개발
정영규,신학철,나선필 한국인터넷방송통신학회 2022 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.22 No.1
Radio frequency fingerprinting refers to a methodology that extracts hardware-specific characteristics of a transmitter that are unintentionally embedded in a transmitted waveform. In this paper, we put forward a fingerprinting feature and deep learning structure that can identify the same type of Digital Mobile Radio(DMR) by inputting the in-phase(I) and quadrature(Q). We proposes using the magnitude in polar coordinates of I/Q as RF fingerprinting feature and a modified ResNet-1D structure that can identify them. Experimental results show that our proposed modified ResNet-1D structure can achieve recognition accuracy of 99.5% on 20 DMR. RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.
박철순(Cheol-Sun Park),나선필(Sun-Phil Nah),양종원(Jong-Won Yang),최준호(Jun-Ho Choi) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.45 No.4
본 논문은 웨이브릿 변환을 이용하여 사전정보 없이 입사하는 디지털 신호의 변조타입 자동식별 방법에 관한 것이다. 변조인식에 사용되는 특징(key features)은 변조타입에 대한 민감도가 우수하고, SNR에 대한 변화가 적은 속성을 가져야 한다. 잡음에 대한 변화가 적은 속성을 가진 웨이브릿 변환 계수에서 변조인식을 위해 4개의 특징(key features)을 선정하였다. 또한 선정된 특징들을 이용하여 총 8종의 디지털변조 신호를 분류하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 소프트웨어 라디오의 변조인식 모듈 탑재를 고려하여, 3 타입의 변조인식기에 대한 인식 정확도 및 수행시간을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 전체 인식시간은 MDC(Minimum Distance Classifier)와 DTC(Decision Tree Classifier)가 빠르게 수행되었고, 인식정확도는 MDC와 SVMC(Support Vector Machine Classifier)가 우수하게 제시되었다. In this paper, we deal with modulation classification method using WT capable of classifying incident digital signals without a priori information. These key features should have good properties of sensitive with modulation types and insensitive with SNR variation. The 4 key features for modulation recognition are selected using WT coefficients, which have the property of insentive to the changing of noise. The numerical simulations for classifying 8 digital modulation types using these features are performed. The numerical simulations of the 3 types (i.e. DTC, MDC, and SVMC) of modulation classifiers are performed the investigation of classification accuracy and execution time to design the modulation classification module in software radio. The simulation result indicated that the execution time of MDC and DTC was best and MDC and SVMC showed good classification performance.
이성주,이장우,이문교,나선필,송민규 대한전자공학회 2013 Journal of semiconductor technology and science Vol.13 No.5
A fractional folding analog-to-digitalconverter (ADC) with a novel arithmetic digitalencoding technique is discussed. In order to reducethe asymmetry errors of the boundary conditions forthe conventional folding ADC, a structure using anodd number of folding blocks and fractional foldingrate is proposed. To implement the fractionaltechnique, a new arithmetic digital encodingtechnique composed of a memory and an adder isdescribed. Further, the coding errors generated bydevice mismatching and other external factors areminimized, since an iterating offset self-calibrationtechnique is adopted with a digital error correctionlogic. A prototype 8-bit 1GS/s ADC has beenfabricated using an 1.2V 0.13 um 1-poly 6-metalCMOS process. The effective chip area is 2.1mm2(ADC core : 1.4 mm2 , calibration engine : 0.7mm2), and the power consumption is 88 mW. Themeasured SNDR is 46.22 dB at the conversion rate of1 GS/s. Both values of INL and DNL are within 1 LSB.