본 논문에서는 미지의 디지털 변조신호가 입력되는 경우에 변조방식을 식별하는 방법을 제안한다. 제안하는 식별 방법은 입력신호의 순시진폭, 순시주파수, 순시 위상을 구하고, 이를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 신경망을 이용하여 식별하도록 구성하였다. 식별방법의 타당성을 검증하기 위해 백색 가우스성 잡음환경 하에서 8가지 입력신호를 사용하여 SNR을 변화시켜가며 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 신경망을 이용하여 SNR 10 [㏈]까지 모든 입력 신호들을 식별해 낼 수 있었다.
In this Paper, a new method is proposed to identify a modulation method in the case of unknown digitally modulated input signals. The proposed identification method is implemented with an artificial neural network which is based on characteristic features extracted from the instantaneous amplitude, the instantaneous phase and the instantaneous frequency of the input signals. The proposed method was simulated with 8 type signals in a noisy communication environment. The results show that the artificial neural network can accurately recognize all kinds of patterns.
