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특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법

  • 기술번호 : KST2020007753
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법은 (a) 상기 자동 변조 분류 시스템이 복수의 신호를 분류하기 위해 특징값을 정의하는 단계; (b) 상기 자동 변조 분류 시스템이 각 신호별 특징값 간에 상관 계수를 계산하는 단계; (c) 상기 자동 변조 분류 시스템이 각 신호별 대표값을 산출하는 단계; 및 (d) 상기 자동 변조 분류 시스템이 DNN 구조를 사용하여 SNR 환경에서 각 특징으로 한 개씩 제외하면서 분류율을 측정하는 단계;를 포함하여 분류에 거의 영향을 미치지 않는 의미 없는 특징들을 제거하고 상관 계수를 분석함으로써 영향력이 큰 효과적인 특징만을 사용하기 때문에 자동 변조 분류(AMC:Automatic Modulation Classification)시스템의 복잡성을 낮출 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190022606 (2019.02.26)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0076552 (2020.06.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180164964   |   2018.12.19
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.02.26)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신요안 서울특별시 동작구
2 이상훈 서울특별시 동작구
3 김광열 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0202045-96
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0857466-48
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번호 청구항
1 1
자동 변조 분류 시스템에 의한 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법에 있어서,(a) 상기 자동 변조 분류 시스템이 복수의 신호를 분류하기 위해 특징값을 정의하는 단계;(b) 상기 자동 변조 분류 시스템이 각 신호별 특징값 간에 상관 계수를 계산하는 단계;(c) 상기 자동 변조 분류 시스템이 각 신호별 대표값을 산출하는 단계; 및(d) 상기 자동 변조 분류 시스템이 DNN 구조를 사용하여 SNR 환경에서 각 특징을 한 개씩 제외하면서 분류율을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 (c)단계에서 상기 자동 변조 분류 시스템은 각 신호에서 자기 자신과의 상관 계수를 제외한 다른 특징값간 상관 계수를 모두 합산하여 대표값을 산출하는 것을 특징으로 하는 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법
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제 2항에 있어서, 상기 (b)단계에서 상기 자동 변조 분류 시스템은 상기 상관 계수를 수학식로 계산하되, 해당 수학식에서, `C(X,Y)는 X와 Y 사이의 공분산`, `σX와 σY는 각각 X와 Y의 표준편차`, `는 각각 x와 y의 평균값` 및 `는 x의 i번째 데이터 및 y의 i번째 데이터`인 것을 특징으로 하는 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법
4 4
제 3항에 있어서,상기 (c)단계에서 상기 자동 변조 분류 시스템은 상기 대표값을수학식로 계산하되, 해당 수학식에서 `M은 특징 수`, `xij은 i번째 변조 유형의 j번째 특징`, 및 `ECVi은 j 번째 특징과 k(k = {1,
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제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대표값의 크기와 상기 분류율 성능에 미치는 영향력은 반비례하는 것을 특징으로 하는 특징 간 상관 분석을 통한 자동 변조 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 아주대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 위성정보 처리 및 융합 서비스 기술 개발