전파신호 변조인식시스템

출원번호 : 10-2018-0168314 (출원일: 2018-12-24)

등록번호 : 10-2073935 (등록일: 2020-01-30)

특허권자 : 충남대학교산학협력단

요약 : 본 발명의 하나의 실시예에 의한 전파신호 변조인식시스템은, 입력된 전파신호의 변조방식을 추정하는 전파신호 변조인식시스템으로서, LSTM 모듈, 덴스 모듈, 소프트맥스 모듈을 포함하고, 입력된 전파신호는 상기 LSTM 모듈을 통과하고, 상기 LSTM 모듈을 통과한 결과값은 상기 덴스 모듈을 통과한 후에 상기 소프트맥스 모듈을 통과하고, 상기 소프트맥스 모듈을 통과한 후의 출력으로부터 변조방식을 추정하는 것을 특징으로 한다.

대표청구항 : 입력된 전파신호의 변조방식을 추정하는 전파신호 변조인식시스템으로서,개별 처리 모듈과 통합 처리 모듈을 포함하고,상기 개별 처리 모듈은, 진폭 입력이 통과하는 2개의 LSTM 모듈, 위상 입력이 통과하는 2개의 LSTM 모듈, 동상 반송파 입력이 통과하는 2개의 LSTM 모듈, 직각 위상 반송파 입력이 통과하는 2개의 LSTM 모듈과 2개의 덴스 모듈을 포함하고,상기 덴스 모듈은 Dense 층의 활성화 함수는 모두 ReLU (Rectified Linear Unit) 이고,상기 통합 처리 모듈은 상기 개별처리 모듈의 출력값이 통과하는 2개의 덴스 모듈과 소프트맥스 모듈을 포함하고,상기 각 LSTM 층은 하이퍼블릭 탄젠트(hyperbolic tangent)를 활성화 함수로 갖고,최종 층인 소프트맥스 모듈을 통과하여 10개 클래스 중 하나로 대응되고,과적합을 방지하기 위해 Dropout 비율은 0.5로 두고,손실함수는 소프트맥스 크로스 엔트로피 위드 로직스(softmax cross entropy with logits)를 사용하고, 최적화 함수로는 학습률 0.001의 아담 옵티마이저(Adam optimizer)를 사용하여, 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습하며,입력된 전파신호는 개별 처리 모듈을 통과한 후 통합 처리 모듈을 통과하고,상기 소프트맥스 모듈을 통과한 후의 출력으로부터 변조방식을 추정하는 것을 특징으로 하는 전파신호 변조인식시스템.

상세링크 : http://newsd.wips.co.kr/wipslink/api/dkrdshtm.wips?skey=3520064000662