Semantic Segmentation-Based Drone Communication Signal Separation Method
최근 전술적 목적으로 운용되는 드론의 식별을 위해 드론이 사용하는 통신 신호의 제원을 추정하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나, 드론 통신에는 동일한 주파수 대역에서 서로 다른 신호들이 전송되기 때문에 정확한 제원 추정을 위해서는 신호 분리과정이 필수적이다. 본 논문에서는 정확한 신호 제원 추정을 위해 딥러닝 기법을 활용한 드론 통신 신호 분리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 수신된 신호를 스펙트로그램으로 변환한 후, 딥러닝 기반 의미론적 분할 모델을 적용하여 효과적으로 신호성분을 분리한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 신호 분리를 정확히 수행하여 우수한 신호 제원 추정 성능을 지님을 확인하였다.
Authors
- Hyoung-Nam Kim (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3841-448X)
- Junghyun Seo
- Sangbom Yun (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6530-7391)
- Do-Hyun Park
- Ida Sim (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1045-8459)
- Soon-Young Kwon (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7280-8549)
- Jinwoo Jeong (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0528-8755)
Publication Details
- Journal
- The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
- Published
- 2025-11-24
- DOI
- https://doi.org/10.7840/kics.2025.50.11.1679
- Primary Topic
- UAV Applications and Optimization
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
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