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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      딥 러닝 기반 자동 변조 식별을 위한 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A108072876

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      딥러닝 기반 AMC(automatic modulation classification)는 채널 환경에 따라서 성능이 열화되는 문제점을 가지고 있다. 기존의 AMC 기법들은 오프셋이 존재하지 않는 환경에서 실험한 결과들이다. 본 논문에서는 오프셋이 존재하는 경우 AMC에 적합한 입력 데이터를 찾기 위하여 IQ(inphase and quadrature) 신호와 스펙트로그램을 입력으로 하여 CNN(convolutional neural network) 기반의 변조 분류 성능을 비교하였다.
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      딥러닝 기반 AMC(automatic modulation classification)는 채널 환경에 따라서 성능이 열화되는 문제점을 가지고 있다. 기존의 AMC 기법들은 오프셋이 존재하지 않는 환경에서 실험한 결과들이다. 본 논...

      딥러닝 기반 AMC(automatic modulation classification)는 채널 환경에 따라서 성능이 열화되는 문제점을 가지고 있다. 기존의 AMC 기법들은 오프셋이 존재하지 않는 환경에서 실험한 결과들이다. 본 논문에서는 오프셋이 존재하는 경우 AMC에 적합한 입력 데이터를 찾기 위하여 IQ(inphase and quadrature) 신호와 스펙트로그램을 입력으로 하여 CNN(convolutional neural network) 기반의 변조 분류 성능을 비교하였다.

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