AI 기반 전파 클러터 및 주파수 간섭 분석 연구

AI-Based Radio Clutter and Frequency Interference Analysis

연구 내용

전파 전파 환경에서의 주파수 간섭과 클러터를 예측·분석하기 위해 기계 학습 기반 전파 모델과 간섭 추정 기법을 개발하는 연구

무선 환경에서 주파수 간섭과 클러터가 통신 품질에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 전파 예측과 인공지능 기반 추정 모델을 결합하는 연구를 수행합니다. 전파 전파 특성과 간섭 발생 패턴을 입력으로 하여 클러터 수준과 주파수별 간섭 영향을 학습·예측하고, 분석 결과를 기반으로 전송 파라미터나 운영 전략 도출에 활용할 수 있도록 설계합니다. 또한 수집 데이터와 예측 데이터의 정합성을 높이기 위한 전처리 및 모델 검증 절차를 마련하여 실제 운용 조건에서의 적용 가능성을 높이는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

2025년부터 과제 수행을 통해 전파 예측 기반의 입력 데이터 구성을 정립하고, 주파수 간섭과 클러터를 동시에 설명하는 분석 목표 함수를 설정했습니다. 이후 기계 학습 모델을 전파 환경의 특징에 맞게 설계하여 간섭 수준을 예측하고, 주파수 간섭 분석 결과의 재현성을 평가하는 방향으로 연구를 진행합니다. 과제 후반에는 다양한 운용 조건에서의 일반화 성능을 점검하고, 예측 기반 분석 결과를 활용할 수 있는 운영 관점의 도출 로직을 보강하는 단계로 확장할 계획입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

주파수 간섭 예측 모듈
클러터 수준 추정 파이프라인
전파 예측 기반 운영 가이드
무선 간섭 저감 전략
간섭 기반 주파수 선택
EM 환경 데이터 전처리
학습 데이터 검증 체계
통신 품질 영향도 분석
AI 기반 네트워크 최적화
운용 시뮬레이션 자동화