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초록

영어

In military communications, low probability of detection (LPD) systems are increasingly important to minimize enemy interception, driving demand for robust detection techniques. This paper proposes a spectrum sensing–based method to determine signal presence. Collected signals are sampled, transformed by fast fourier transform (FFT), and accumulated into spectrograms for deep learning input. A convolutional neural network (CNN) identifies signal existence, achieving approximately 2 dB gain and 35% higher accuracy at signal to noise ratio (SNR) = –6 dB. A you only look once (YOLO) model then localizes time– frequency positions, reaching over 80% Intersection Over Union (IOU) from SNR = 1 dB onward.

한국어

군 통신을 중심으로 적의 탐지를 최소화하기 위해 저피탐(low probability of detection, LPD) 통신 시스템의 개발이 관심을 받고 있으며, 다양한 환경에서 높은 탐지 확률을 보장하는 신호 탐지 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 스펙트럼 센싱을 이용하여 신호 존재 여부를 판단하는 통신 신호 탐지 기법을 제안한다. 수집 신호는 고속 샘플링된 후 fast fourier transform (FFT)를 통해 주파수 스펙트럼으로 변환된다. 변환된 스펙트럼은 시간 축으로 누적되어 2차원 스펙트로그램을 형성하며, 이를 딥러닝 모델의 입력으로 사용한다. 일차적으로 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 이용해 신호 존재 여부를 판단하는 기법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안하는 CNN 기법은 기존 임계값 기반 기법 대비 약 2dB의 성능 향상을 보인다. 특히, signal to noise ratio (SNR) = –6dB 환경에서 약 35% 높은 탐지 정확도를 보인다. 또한, you only look once (YOLO)를 활용하여 신호의 시간-주파수 위치를 인식하는 기법을 제안한다. 실험 결과, YOLO 기반 시간-주파수 위치 인식은 SNR = 1dB부터 80% 이상의 intersection over union (IOU) 성능을 달성한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스펙트로그램 생성
2.1 스펙트로그램
Ⅲ. 스펙트럼 센싱 기법
3.1 임계값 기반 스펙트럼 센싱
3.2 CNN 기반 스펙트럼 센싱
3.3 손실 함수 비대칭 가중치 적용
3.4 YOLO 기반 신호 시간-주파수 인식
Ⅳ. 컴퓨터 모의실험
4.1 컴퓨터 모의실험 환경
4.2 컴퓨터 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저피탐 통신 신호 탐지 스펙트럼 센싱 스펙트로그램 합성곱 신경망 객체 탐지 Low probability of detection (LPD) Spectrum sensing Spectrogram Convolutional neural network (CNN) You only look once (YOLO)

저자

• 이재현 [ Jae-Hyeon Lee | 국립한밭대학교 인공지능학과 학생 ]
• 전소연 [ So-Yeon Jeon | 국립한밭대학교 인공지능학과 학생 ]
• 이득한 [ Deuk-Han Lee | 국립한밭대학교 인공지능학과 학생 ]
• 최신욱 [ Sinuk Choi | 국방과학연구소 3연구원 2체계단 선임연구원 ]
• 이민아 [ Mina Lee | ㈜코메스타 주임연구원 ]
• 정의림 [ Eui-Rim Jeong | 국립한밭대학교 인공지능학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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