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본 논문은 웨이브릿 변환을 이용하여 사전정보 없이 입사하는 디지털 신호의 변조타입 자동식별 방법에 관한 것이다. 변조 인식에 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 변조 인식 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.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
OFDM 시스템을 위한 복잡도가 감소된 ZF 등화기법 박지현 ;황승훈 ;황금찬 pp.1-8

GNSS 기반의 고감도 수신기 아키텍처 설계 및 성능 향상에 관한 연구 박지호 ;오영환 pp.9-21

웨이브릿 변환을 이용한 디지털 변조타입 자동 인식 박철순 ;나선필 ;양종원 ;최준호 pp.22-30

레일리 페이딩 채널에서 LLR 기반의 협력 ARQ 프로토콜 최대규 ;공형윤 pp.31-37

인지무선환경에서 스펙트럼 센싱을 위한 에너지 검출기의 성능개선 : 다중안테나를 이용한 확인과정 백준호 ; 오형주 ; 이종환 ; 황승훈 pp.38-42

Mushroom 형태의 EBG 구조가 집적된 마이크로스트립 패치 안테나의 방사 특성 해석 김상우 ;김부균 ;신종덕 pp.43-52

참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 M. Vastram Naik, (2006) Blind adaptive recognition of different QPSK modulated signals for software defined radio application, COMSWARE 미소장
2 Bin Le, (2005) Modulation identification using neural network for cognitive radios, SDR forum technical conference 미소장
3 K. C. Ho, (1995) Modulation Identification By The Wavelet Transformation, MILCOM 미소장
4 Jian Chen, (2005) Digital Modulation Identificati -on by Wavelet Analysis, ICCIMA 미소장
5 Xin Zhou, (2006) Automatic Classifica tion of MFSK Signal By The Wavelet Transformations, IEEE ChinaCom06 미소장
6 Ilan Druckmann, (1998) Automatic modulation type recognition, IEEE Canadian Conf. on Electrical and Computer Engineering 미소장
7 Hussam Mustafa, (2004) Digital modulation recognition using support vector machine classifier, IEEE Conf. on Signals, Systems and Computers 미소장
8 Zhilu Wu, (2005) Automatic digital modulation recognition based on support vector machine, IEEE Conf. on Neural Networks and Brain 미소장
9 Wu Dan, (2004) A new scheme of automatic modulation classification using wavelet and WSVM, Int’l Conf. on Mobile Technology, Applications and Systems 미소장
10 B.Q.Hu, (2005) A multiclassifi cation model based on FSVMs, NAFIPS 미소장
11 Andrew Webb, (2002) Statistical Pattern Recognition, John Wiley & Sons 미소장

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