위상 및 주파수 오프셋에 강인한 개선된 변조 분류 알고리즘Enhanced Modulation Classification Algorithm Robust to Phase and Frequency Offsets
- Other Titles
- Enhanced Modulation Classification Algorithm Robust to Phase and Frequency Offsets
- Authors
- 안성진; 윤동원; 윤상범; 권지연
- Issue Date
- May-2018
- Publisher
- 한국정보기술학회
- Keywords
- automatic modulation classification; differential decoding; euclidean norm; flat fading
- Citation
- 한국정보기술학회논문지, v.16, no.5, pp.47 - 52
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국정보기술학회논문지
- Volume
- 16
- Number
- 5
- Start Page
- 47
- End Page
- 52
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/16964
- DOI
- 10.14801/jkiit.2018.16.5.47
- ISSN
- 1598-8619
- Abstract
- 위상 오프셋, 주파수 오프셋 등이 존재하는 비이상적인 채널 환경에서, 특징 기반 자동 변조 분류 방법의향상된 성능을 얻기 위해서는 성능 열화 요인에 강인한 특징 인자를 선택하는 것이 중요하다. 본 논문에서는이러한 위상 및 주파수 오프셋에 영향을 받지 않는 큐뮬런트 기반의 자동 변조 분류 알고리즘을 제안한다.
BPSK, QPSK, 8PSK, 16QAM, 64QAM 등의 선형 디지털 변조 방식을 분류하기 위해 오프셋에 강인한 차동 복호 신호의 큐뮬런트를 특징 인자로 사용하며, 계산한 특징 벡터들의 유클리드 놈(Euclidean norm) 계산을 통해 변조 분류를 수행한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 평균 변조 분류 확률 관점에서 비교 및 분석하고, 제안한 알고리즘의 우수성을 검증한다.
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