비동기 펄스 부호 다중 접속(Asynchronous Pulse Code Multiple Access, APCMA)은 대규모 IoT를 대상으로 설계된 펄스 기반 무선 통신 방식으로, 다수의 장치에서 발생하는 대규모 패킷 전송에 대해 높은 내성을 제공한다. 다른 LPWA 기술과 유사한 장거리 통신을 가능하게 하기 위해, Chirp Spread Spectrum(CSS)이 APCMA에 통합되었다. 그러나 기존의 임계값 기반 검출 방법은 저SNR 환경에서 중요한 한계를 가지며, 최적 임계값 조정과 정확한 신호 검출이 어렵다. 본 논문에서는 APCMA의 수신 민감도를 향상시키기 위해 기계 학습 기반 펄스 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 USRP와 GNU Radio를 사용하여 구현되었으며, 저 SNR 및 고밀도 조건에서 920 MHz 대역 무선 통신 실험을 통해 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존 APCMA에 비해 제안된 방법은 수동 임계값 설정의 필요성을 제거함과 동시에 검출 성능을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.