Implementation of Modulation and Channel Coding Recognition Using CNN and Protocol Reverse Engineering Simulation in Blind Communication Environment

본 논문에서는 송수신기가 통신 제원을 공유하지 않는 블라인드 통신 환경에서 CNN (Convolutional Neural Network)을 활용한 변조 및 채널 코딩 인식과 프로토콜 역공학에 대한 시뮬레이션 구현에 대하여 설명한다. 통신 채널은 AWGN 채널로 가정하였으며 변조 방식으로는 BPSK, QPSK, 8PSK를 사용하고 채널 코딩은 (2, 1, 3), (2, 1, 4), (2, 1, 5) convolutional 코드를 사용한다. 딥러닝 모델 중 하나인 CNN을 사용하여 변조 및 채널 코딩 방식을 인식한다. 또한 프로토콜 역공학 알고리즘인 contiguous sequence pattern 알고리즘을 사용하여 프로토콜 분석을 수행한다. 본 논문의 시뮬레이션은 블라인드 통신 환경을 구현하여 변조 및 채널 코딩 인식, 프로토콜 역공학을 위한 데이터 생성 및 성능 평가 수단으로 활용 가능하다.