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수신한 방송 신호에서 기설정된 제1 부트스트랩 윈도우와 기계학습 기법을 기반으로 부트스트랩 신호의 포함 여부를 검출하는 부트스트랩 검출부;상기 방송 신호에서 기설정된 제2 부트스트랩 윈도우를 이용하여 상기 부트스트랩 신호의 시작점을 찾고, 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 옵셋을 추정하고, 상기 부트스트랩 옵셋으로부터 부트스트랩 심볼들을 추정하는 부트스트랩 옵셋 추정부; 및상기 부트스트랩 심볼들에서 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 방송 신호에 포함된 정보를 복조하는 복조부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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청구항 1에 있어서,상기 부트스트랩 검출부는상기 방송 신호에서 복소수 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 신호로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 신호의 포함 여부를 출력하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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청구항 1에 있어서,상기 부트스트랩 옵셋 추정부는상기 방송 신호에서 복소수 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 신호로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 옵셋을 추정하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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청구항 3에 있어서,상기 부트스트랩 옵셋 추정부는상기 부트스트랩 옵셋에 기반하여 상기 방송 신호에 포함된 정보를 포함하는 상기 부트스트랩 심볼들 중 제1 부트스트랩 심볼과 제2 부트스트랩 심볼을 추정하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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청구항 4에 있어서,상기 복조부는상기 제1 부트스트랩 심볼을 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 제2 부트스트랩 심볼을 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 제1 부트스트랩 심볼과 제2 부트스트랩 심볼로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 방송 신호에 포함된 정보를 복조하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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방송 신호 검출 장치의 방송 신호 검출 방법에 있어서,수신한 방송 신호에서 기설정된 제1 부트스트랩 윈도우와 기계학습 기법을 기반으로 부트스트랩 신호의 포함 여부를 검출하는 단계;상기 방송 신호에서 기설정된 제2 부트스트랩 윈도우를 이용하여 상기 부트스트랩 신호의 시작점을 찾고, 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 옵셋을 추정하고, 상기 부트스트랩 옵셋으로부터 부트스트랩 심볼들을 추정하는 단계; 및상기 부트스트랩 심볼들에서 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 방송 신호에 포함된 정보를 복조하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 방법
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청구항 6에 있어서,상기 검출하는 단계는상기 방송 신호에서 복소수 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 신호로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 신호의 포함 여부를 출력하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 방법
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청구항 6에 있어서,상기 추정하는 단계는상기 방송 신호에서 복소수 신호를 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 신호로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 부트스트랩 옵셋을 추정하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 방법
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청구항 8에 있어서,상기 추정하는 단계는상기 부트스트랩 옵셋에 기반하여 상기 방송 신호에 포함된 정보를 포함하는 상기 부트스트랩 심볼들 중 제1 부트스트랩 심볼과 제2 부트스트랩 심볼을 추정하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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청구항 9에 있어서,상기 복조하는 단계는상기 제1 부트스트랩 심볼을 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 제2 부트스트랩 심볼을 실수 값과 허수 값으로 분리하고, 상기 실수 값과 허수 값으로 분리된 제1 부트스트랩 심볼과 제2 부트스트랩 심볼로부터 DNN(DEEP NEURAL NETWORK) 및 CNN(CONVOLUTION NEURAL NETWORK) 기법 중 어느 하나의 상기 기계학습 기법을 기반으로 상기 방송 신호에 포함된 정보를 복조하는 것을 특징으로 하는 방송 신호 검출 장치
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