Vision Transformer를 이용한 자동변조인식 기술

Abstract

자동변조인식 (AMR, Automatic Modulation Recognition)은 무선 통신 시스템에서 핵심적인 역할을 하는 기술로, 데이터 통신의 효율성 향상 및 무선 통신 시스템의 신뢰성과 보안 강화에 기여한다. 최근 딥러닝 기술 발전으로 AMR 분야도 딥러닝을 활용하여 변조 인식 성능을 향상하는 연구가 매우 활발히 수행되고 있다. 이에 본 논문은 시계열 이미지 데이터 처리 능력이 뛰어난 ViT (Vision Transformer) 모델 기반 AMR 기술을 제안한다. ViT 모델은 입력 이미지를 작은 이미지 단위인 패치로 나눈 후, 각 패치에 순서를 할당하여 Transformer Encoder의입력으로 사용한다. ViT 기반 AMR 모델은 각 변조 방식의 성상도를 학습하여 변조 방식을 인식한다. 제안한 변조 인식 기법은 낮은 SNR에서도 변조 인식 정확도가 평균 약 2% 향상되었다.