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차대웅(Dae Woong Cha),한동석(Dong Seog Han) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
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.
차대웅(Daewoong Cha),유민우(Minwoo Yoo),정소희(Sohee Jeong),한동석(Dong Seog Han),오지용(Jiyong Oh) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
최근 자율주행 자동차를 위한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 그중에서 긴급상황 자동 브레이크 시스템은 라이다, 레이더 등을 사용하여 주변 환경을 인식하고 사고를 방지한다. 기존의 딥 러닝을 사용한 분류기들은 거리-도플러맵, 마이크로도플러 등을 사용한다. 이러한 이미지는 객체가 레이더를 바라보는 각도에 따른 이미지의 변화가 크다. 따라서 본 논문에서는 분류성능을 향상시키기 위해서 거리-도플러맵과 포인트클라우드맵을 사용한 식별기를 제안한다. 거리-도플러맵을 사용했을 때는 평균 85%의 분류 성능을 얻었으며, 제안한 거리-도플러맵과 포인트클라우드맵을 같이 사용했을 때는 평균 92%의 향상된 성능을 얻었다.