Cyclic Moment 및 변형 Cumulant를 기반으로 한 아날로그 및 디지털 변조신호 자동변조인식 알고리즘

본 논문에서는 cyclic moment 및 새로운 인자인 변형 cumulant를 기반으로 하여 아날로그 및 디지털 신호의 변조 방식을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 각 변조신호들은 cyclic moment 차수에 따라 서로 다른 cycle frequency 특성을 가진다. 이러한 특성을 분류인자로 하여 다양한 변조신호를 효과적으로 분류해 낼 수 있다. 또한 cycle frequency 특성이 같은 변조신호들 간의 분리를 위해서 진폭 및 위상 변화와 변형 cumulant를 decision tree의 분류인자로 사용하였다. 심볼 수, SNR, 주파수 옵셋을 고려하여 알고리즘 성능검증을 수행하였다. 약 819개의 심볼이 수집되었을 경우, 제안하는 자동변조인식 알고리즘은 SNR 10dB 이상, 주파수 옵셋 25% 이하 조건에서 평균 95% 이상의 정확도를 나타내었다.