직접 시퀀스 대역 확산 신호 검출 알고리즘 연구

Abstract

전과 방해 신호 및 도청에 대응하여 외부로부터 보안을 유지하기 위해 직접 시퀀스 대역 확산(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)신호 통신 시스템을 널리 사용한다. 직접 시퀀스 대역 확산 신호는 데이터 신호에 다수 개의 짧은 길이의 칩들이 곱해져서 전송 된다. 그러므로 직접 시퀀스 대역 확산 신호는 낮은 도청 확률(Low Probability of Intercept, LPI)과 낮은 검출 확률(Low Probability of Detection, LPD)의 특징을 가진다. 이러한 특징을 가지는 신호를 정확히 식별 및 복조 하기 위해서 신호를 구성하는 데이터와 칩 시퀀스의 정확한 검출이 필요하다. 본 연구는 신호를 구성하는 데이터와 칩 시퀀스를 모르는 상황에서 수신된 신호를 탐지 및 복조에 필요한 데이터와 칩 시퀀스를 반복 복호(Iterative decoding)를 이용하여 검출 하는 알고리즘을 제안 한다. 시뮬레이션을 통해 연구된 알고리즘의 성능을 살펴 보았다. 기존에 제안된 다중 신경망 방법 [2]와 성능 비교 하여 높은 성능 이득을 확인 할 수 있었다. 또한, BPSK의 성능으로부터 이론적으로 얻을 수 있는 데이터 오율과 칩 시퀀스 검출 오율의 상환을 도출하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 이론적으로 달성할 수 있는 데이터 오율에 근접함을 확인 하였다.