신호 분류 장치에 의해 수행되는 신호 분류 방법에 관한 것으로,시간에 따른 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하는 학습 무선신호를 입력받는 단계;상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 단계;상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계;상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 기설정된 CNN 모델에 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키는 단계;신호 분류의 대상이 되는 평가 무선신호를 입력받는 단계;상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계; 및상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 상기 CNN 모델에 적용하여 상기 평가 무선신호를 분류하는 단계;를 포함하고,상기 변조신호를 생성하는 단계는상기 학습 무선신호의 임의의 시점을 기준으로 이전 구간과 이후 구간의 전압값의 평균을 이용해 상기 학습 무선신호에 포함된 시점 중 평균의 변화가 최대가 되는 어느 하나의 시점을 과도상태 시작점으로 검출하는 단계와,상기 학습 무선신호에서 상기 과도상태 시작점 이후의 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하여 노이즈 구간이 제거된 신호구간 신호를 분리하는 단계와,기설정된 요구되는 SNR에 대한 상기 신호구간 신호의 전력비에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 단계와,상기 학습 무선신호에 상기 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하며 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 단계를 포함하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 방법.

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제1항에 있어서상기 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 단계는상기 신호구간 신호의 전압값의 크기를 제곱함에 따라 신호전력값을 산출하는 단계와,상기 신호전력값을 기설정된 요구되는 SNR로 나누며 노이즈전력값을 산출하는 단계와,상기 노이즈전력값의 제곱근을 기설정된 가우시안 분포 함수에 곱함에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 단계를 포함하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 방법.

신호 분류 장치에 의해 수행되는 신호 분류 방법에 관한 것으로,시간에 따른 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하는 학습 무선신호를 입력받는 단계;상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 단계;상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계;상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 기설정된 CNN 모델에 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키는 단계;신호 분류의 대상이 되는 평가 무선신호를 입력받는 단계;상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계; 및상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 상기 CNN 모델에 적용하여 상기 평가 무선신호를 분류하는 단계;를 포함하고,상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계는상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환하고 절댓값을 제곱함에 따라 전력밀도신호를 산출하는 단계와,상기 변조신호의 평균 전력을 임계값으로 설정하는 단계와,상기 전력밀도신호를 각 주파수에서 기설정된 단위의 주파수 영역별로 적분한 값에 기초한 전력값을 상기 임계값을 기준으로 필터링하며 시간 및 주파수 영역에 대응되는 복수 개의 픽셀값으로 구성된 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 방법.

시간에 따른 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하는 학습 무선신호를 입력받는 학습 무선신호 입력부;상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 변조신호 생성모듈;신호 분류의 대상이 되는 평가 무선신호를 입력받는 평가 무선신호 입력부;상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하고, 상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 스펙트로그램 이미지 생성부;상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 기설정된 CNN 모델에 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키는 학습부; 및상기 학습부에서 학습된 CNN 모델에 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 적용하며 상기 평가 무선신호를 분류하는 신호분류부;를 포함하고,상기 변조신호 생성모듈은상기 학습 무선신호의 임의의 시점을 기준으로 이전 구간과 이후 구간의 전압값의 평균을 이용해 상기 학습 무선신호에 포함된 시점 중 평균의 변화가 최대가 되는 어느 하나의 시점을 과도상태 시작점으로 검출하고, 상기 학습 무선신호에서 상기 과도상태 시작점 이후의 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하여 노이즈 구간이 제거된 신호구간 신호를 분리하는 신호구간 분리부와,기설정된 요구되는 SNR에 대한 상기 신호구간 신호의 전력비에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 노이즈 생성부와,상기 학습 무선신호에 상기 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하며 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 노이즈 결합부를 포함하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 장치.

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제5항에 있어서상기 노이즈 생성부는상기 신호구간 신호의 전압값의 크기를 제곱함에 따라 신호전력값을 산출하고, 상기 신호전력값을 기설정된 요구되는 SNR로 나누며 노이즈전력값을 산출하며, 상기 노이즈전력값의 제곱근을 기설정된 가우시안 분포 함수에 곱함에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 장치.

시간에 따른 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하는 학습 무선신호를 입력받는 학습 무선신호 입력부;상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 변조신호 생성모듈;신호 분류의 대상이 되는 평가 무선신호를 입력받는 평가 무선신호 입력부;상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하고, 상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 스펙트로그램 이미지 생성부;상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 기설정된 CNN 모델에 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키는 학습부; 및상기 학습부에서 학습된 CNN 모델에 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 적용하며 상기 평가 무선신호를 분류하는 신호분류부;를 포함하고,상기 스펙트로그램 이미지 생성부는상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호의 절댓값을 제곱함에 따라 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대한 전력밀도신호를 산출하고, 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호의 평균 전력을 임계값으로 설정하며, 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대한 전력밀도신호를 각 주파수에서 기설정된 단위의 주파수 영역별로 적분한 값에 기초한 전력값을 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대해 설정한 임계값을 기준으로 필터링하며 시간 및 주파수 영역에 대응되는 복수 개의 픽셀값으로 구성되고 상기 학습 무선신호 또는 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 것인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 장치.

복수의 무인항공기 컨트롤러에 대응되는 복수 개의 학습 무선신호와 상기 복수 개의 학습 무선신호 각각에 대응되는 복수 개의 분류값을 저장하는 신호데이터베이스;외부의 무인항공기 컨트롤러에서 발생되는 RF 신호를 수신하고 전기적 에너지로 변환함에 따라 시간에 따른 복수 개의 전압값을 가지는 평가 무선신호를 생성하는 신호계측기; 및상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하고, 상기 변조신호로부터 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하며, 기설정된 CNN 모델에 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 지도학습값으로 상기 학습 무선신호에 대응되는 분류값을 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키고, 상기 평가 무선신호를 입력받아 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하며, 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 상기 CNN 모델에 적용하여 상기 평가 무선신호를 분류하는 신호 분류 장치;를 포함하고,상기 신호 분류 장치는상기 신호데이터베이스에 저장된 학습 무선신호를 입력받는 학습 무선신호 입력부와,상기 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 변조신호 생성모듈과,상기 신호계측기에서 생성한 평가 무선신호를 입력받는 평가 무선신호 입력부와,상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하고, 상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 스펙트로그램 이미지 생성부와,상기 학습 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 기설정된 CNN 모델에 입력하여 상기 CNN 모델을 학습시키는 학습부와,상기 학습부에서 학습된 CNN 모델에 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 적용하며 상기 평가 무선신호를 분류하는 신호분류부를 포함하는 것인 무인항공기 신호 분류 시스템.

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제9항에 있어서,상기 변조신호 생성모듈은상기 학습 무선신호의 임의의 시점을 기준으로 이전 구간과 이후 구간의 전압값의 평균을 이용해 상기 학습 무선신호에 포함된 시점 중 평균의 변화가 최대가 되는 어느 하나의 시점을 과도상태 시작점으로 검출하고, 상기 학습 무선신호에서 상기 과도상태 시작점 이후의 복수 개의 시점에 대응되는 복수 개의 전압값을 포함하여 노이즈 구간이 제거된 신호구간 신호를 분리하는 신호구간 분리부와,기설정된 요구되는 SNR에 대한 상기 신호구간 신호의 전력비에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 노이즈 생성부와,상기 학습 무선신호에 상기 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하며 상기 학습 무선신호의 SNR이 상기 요구되는 SNR에 대응되도록 변조한 변조신호를 생성하는 노이즈 결합부를 포함하는 것인 무인항공기 신호 분류 시스템.

제11항에 있어서상기 노이즈 생성부는상기 신호구간 신호의 전압값의 크기를 제곱함에 따라 신호전력값을 산출하고, 상기 신호전력값을 기설정된 요구되는 SNR로 나누며 노이즈전력값을 산출하며, 상기 노이즈전력값의 제곱근을 기설정된 가우시안 분포 함수에 곱함에 따라 화이트 가우시안 노이즈 신호를 생성하는 것인 무인항공기 신호 분류 시스템.

제9항에 있어서,상기 스펙트로그램 이미지 생성부는상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호의 절댓값을 제곱함에 따라 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대한 전력밀도신호를 산출하고, 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호의 평균 전력을 임계값으로 설정하며, 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대한 전력밀도신호를 각 주파수에서 기설정된 단위의 주파수 영역별로 적분한 값에 기초한 전력값을 상기 변조신호 또는 상기 평가 무선신호에 대해 설정한 임계값을 기준으로 필터링하며 시간 및 주파수 영역에 대응되는 복수 개의 픽셀값으로 구성되고 상기 학습 무선신호 또는 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 것인 무인항공기 신호 분류 시스템.

신호 분류의 대상이 되는 평가 무선신호를 입력받는 평가 무선신호 입력부;상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환한 신호에 기초하여 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 스펙트로그램 이미지 생성부; 및복수의 무인항공기 컨트롤러 각각에 대응되는 학습 무선신호에 기설정된 요구되는 SNR에 따른 화이트 가우시안 노이즈 신호를 결합하여 변조신호를 생성하고 상기 변조신호를 단시간 푸리에 변환하고 절댓값을 제곱함에 따른 전력밀도신호를 각 주파수에서 기설정된 단위의 주파수 영역별로 적분함에 따른 전력값을 상기 변조신호의 평균 전력으로 필터링한 값을 시간 및 주파수영역에 대응되는 각 픽셀의 픽셀값으로 설정함에 따른 전력 기반 스펙트로그램 이미지와 상기 학습 무선신호 각각에 대응되는 미리 정해진 지도학습값을 입력받음에 따라, 외부로부터 스펙트로그램 이미지를 입력받아 기설정된 복수 개의 분류값 중 어느 하나를 출력하도록 미리 학습된 CNN 모델에 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 적용하며 상기 평가 무선신호를 분류하는 신호분류부;를 포함하는 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 장치.

제14항에 있어서,상기 스펙트로그램 이미지 생성부는상기 평가 무선신호를 단시간 푸리에 변환하고 절댓값을 제곱함에 따라 전력밀도신호를 산출하고, 상기 평가 무선신호의 평균 전력을 임계값으로 설정하며,상기 전력밀도신호를 각 주파수에서 기설정된 단위의 주파수 영역별로 적분한 값에 기초한 전력값을 상기 임계값을 기준으로 필터링하며 시간 및 주파수 영역에 대응되는 복수 개의 픽셀값으로 구성되며 상기 평가 무선신호에 대응되는 전력 기반 스펙트로그램 이미지를 생성하는 것 인 노이즈 내성을 갖는 신호 분류 장치.