KR101842792B1 - 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법 및 시스템 - Google Patents

경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 항재밍 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 수신기로 유입된 간섭 및 재밍 신호가 섞인 신호를 2 단계에 거쳐 효율적으로 간섭 및 재밍 신호를 제거하는 경험적 모드 분해법 및 웨이블릿 잡음 제거법 기반의 항재밍 방법 및 시스템에 대한 것이다.
본 발명에 따르면, 1차적으로 EMD(Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용하고, 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거법(wavelet de-noising) 기법을 2차적으로 적용함으로써 신호대잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)에서 이득을 얻을 수 있다.

Description

경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법 및 시스템{An anti-jamming method and system based on Empirical Mode Decomposition and wavelet de-noising scheme}
본 발명은 항재밍 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 수신기로 유입된 간섭 및 재밍 신호가 섞인 신호를 2 단계에 거쳐 효율적으로 간섭 및 재밍 신호를 제거하는 경험적 모드 분해법 및 웨이블릿 잡음 제거법 기반의 항재밍 방법 및 시스템에 대한 것이다.
재밍 기법은 저렴한 비용 및/또는 간단한 기술로 손쉽게 전파방해 장치인 재머(jammer)를 제작하여 공격할 수 있기 때문에 세계적으로 재밍 공격에 대처하기 위한 다양한 항재밍(anti-jamming) 기술 연구가 진행되고 있다.
현재 항재밍 기술로는 시간, 주파수, 공간 도메인에 대한 필터를 통한 여러 항재밍 기술들이 있다. 하지만, 이러한 항재밍 기술들은 시간과 주파수에 대한 재밍과 간섭 신호에 제대로 동작하지 못하고 있다.
또한, 간섭 신호가 송신 신호에 많이 섞일 경우에는 정확한 신호 복원이 어렵다는 단점이 있다.
따라서, 이러한 현재의 항재밍 기술로서는 시간과 주파수 동시 재밍 공격에 효과적으로 항재밍하기 어렵다.
1. 한국등록특허번호 제10-1025308호(2011.03.21)(발명의 명칭: 항재밍 간섭제거장치 및 그 방법)
1. 김지훈외, "웨이브렛 기반 항재밍 대역 확산 시스템 구현 및 성능 분석"대한전자공학회 2014년 2. 김진영, "군 통신에서의 재밍(Jamming) 기술"한국통신학회논문지 26권 3호 32p ~ 40p, 2009년
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 데이터 신호와 재밍 신호를 효과적으로 분리해 내기 위한 경험적 모드 분해법 및 웨이블릿 잡음 제거법 기반의 항재밍 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 데이터 신호와 재밍 신호를 효과적으로 분리해 내기 위한 경험적 모드 분해법 및 웨이블릿 잡음 제거법 기반의 항재밍 방법을 제공한다.
상기 항재밍 방법은,
(a) 채널을 통해 원 신호(signal)를 수신하는 단계;
(b) 잡음 추가부가 상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성하는 단계;
(c) 재밍 추가부가 상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성하는 단계;
(d) EMD(Empirical Mode Decomposition)부가 상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해 기법을 적용하는 단계;
(e) 잡음 제거부가 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하는 단계; 및
(f) 비상관부가 성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법은 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계는, 웨이블릿 변환 후 신호의 근사 상수를 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)로 설정하기 위해 멀티 레벨 임계화(multi-level thresholding) 방식이 사용되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 멀티 레벨 임계화 방식에서 사용되는 임계값은 수학식
Figure 112016096310853-pat00001
(여기서,
Figure 112016096310853-pat00002
은 데이터 샘플(data sample) 개수이고,
Figure 112016096310853-pat00003
는 웨이블릿 변환 횟수이고, λ는 기준 임계값, σ는 간섭 신호의 표준 편차, c는 웨이블릿 변환(wavelet transform) 후 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)를 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계는, 상기 경험적 모드 분해 기법을 기반으로 상기 재밍 추가 신호를 시프팅 프로세스(shifting process)를 적용하는 단계; 시프팅 프로세스가 적용된 신호를 다른 시간 스케일의 다수의 IMF(Intrinsic Mode Function)로 분해하는 단계; 및 분해된 상기 다수의 IMF를 선형 결합을 통해 원 신호로 복원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 선형 결합은 상기 다수의 IMF 중 60%만 수행되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일시예는, 원 신호(signal)를 수신하는 채널; 상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성하는 잡음 추가부; 상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성하는 재밍 추가부; 상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해(EMD: Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용하는 EMD부; 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하는 잡음 제거부; 및 성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성하는 비상관부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 1차적으로 EMD(Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용하고, 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거법(wavelet de-noising) 기법을 2차적으로 적용함으로써 신호대잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)에서 이득을 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 효과적으로 항재밍을 구현할 수 있다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 시스템(100)의 블록 구성도이다.
도 2는 일반적인 변조된 원 신호 파형을 보여주는 파형도이다.
도 3은 일반적인 원 신호가 채널을 통과하면서 잡음 및 재밍 공격에 의해 변형된 신호를 보여주는 파형도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 수신단에서 비정형(Nonstationary) 재밍 신호가 섞인 신호에 대한 재밍 신호를 분리하기 위한 EMD(Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용한 결과를 보여주는 파형들이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 IMF(Intrinsic Mode Function)중 60%만 선형 결합하여 잡음이 일부 제거된 신호 파형이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 웨이블릿 임계화 과정에 따른 성능 결과 를 비교한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 과정을 보여주는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법 및 시스템을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 시스템(100)의 블록 구성도이다. 도 1을 참조하면, 항재밍 시스템(100)은 원 신호(signal)를 수신하는 채널(110), 상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성하는 잡음 추가부(120), 상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성하는 재밍 추가부(130), 상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해(EMD: Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용하는 EMD부(140), 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하는 잡음 제거부(150), 성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성하는 비상관부(160) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
도 1을 참조하면, 항재밍 시스템(100)은 유입된 간섭 및 재밍 신호가 섞인 신호를 2 스테이지에 거쳐 효율적으로 간섭 및/또는 재밍 신호를 제거할 수 있다.
이때, 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법은 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거 기법 등이 될 수 있다.
원 신호(Signal)는 송신기(미도시)의 안테나(미도시)로부터 방사되는 원 신호이다. 원 신호는 채널(110)을 통과하고 임펄스(Impulsive) 잡음(Noise) 및 재밍(Jamming) 신호가 추가되어 수신부에서 수신한다. 이 수신부는 EMD부(140), 잡음 제거부(150), 비상관부(160) 등으로 구성되며, EMD부(140) 및 잡음 제거부(150)를 통해 잡음 및/또는 재밍 신호가 일부 분리될 수 있다.
EMD부(140)에서 사용되는 경험적 모드 분해(EMD: Empirical Mode Decomposition) 기법은 정형(stationary) 신호뿐만 아니라 비정형(nonstationary) 와 비선형(nonlinear) 신호를 분해할 수 있는 자기 적응 기법으로서 기저 함수(basis function) 들이 수신된 신호 즉, 자기 자신에게서 발생한다.
첫 번째 스테이지에서는, EMD 기법을 기반으로 수신 신호를 "시프팅 프로세스(shifting process)"를 거치고, 다른 시간 스케일의 IMF(Intrinsic Mode Function)로 분해하며, 분해된 IMF는 선형 결합을 통해 원래의 원 신호로 복원될 수 있다. 부연하면, 수신 신호는 시프팅 프로세스를 통해 여러 개의 IMF로 분리가 되는데, 여기서 시프팅 프로세스는 총 3가지의 단계를 가지게 된다. 첫 번째로 신호의 극대값을 연결하는 Spline과 극소값을 연결하는 Spline 함수를 그리게 된다.
두 번 째로 수신 신호의 평균값을 구한 후 원 수신 신호에서 그 평균값을 빼주게된다.
마지막으로 원 수신 신호에서 수신 신호의 평균값을 뺀 값이 0 이거나 극대값과 극소값의 개수가 같거나 하나가 적은 함수가 될 때까지 시프팅 프로세스를 반복한다. 시프팅 프로세스 후 잡음 성분이 많이 포함 된 IMF1,2,3… 들은 제거한 후에 나머지 IMF와 마지막 시프팅 프로세스 후 남은 수신 신호와 더하여 원 신호로 복원된다.)
이에 대해서는, N. E. Huang 등의 논문 "The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis," in Proc. of the Royal Society A '89, pp. 904-905, London, Mar. 1998.에 기재되어 있으므로 더 이상의 설명은 생략하기로 한다.
이 때 분해된 IMF 중 잡음(Noise)을 포함하는 IMF를 제외하고 원 신호만을 추출하기 위해 일부 IMF만 선형 결합한다. 분해된 IMF 중 고주파수를 갖는 IMF를 제외하고 주파수 기준으로 하위 60%의 IMF만 선형 결합한다. 부연하면, 고주파에 잡음 신호가 많이 섞이게 되는데, 주파수 기준은 잡음 종류에 따라 달라지게 되며, 보통 시뮬레이션 결과 IMF1-3 사이에 잡음 신호가 대부분 포함된다.
잡음 제거부(150)에 적용되는 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법의 경우, 웨이블릿 변환 후 신호의 근사 상수를 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)
Figure 112016096310853-pat00004
로 설정한다. 잡음 간섭을 제거하기 위해 적절한 임계값 함수를 선택하는 것이 중요한데, 일반적으로 도노호(Donoho)와 존스톤(Johnstone)이 제시한 경성 임계화(hard-thresholding) 방식과 연성 임계화(soft-thresholding) 방식을 이용하나 이 둘 모두 결점이 존재한다.
따라서 본 발명의 일실시예에서는 결점을 보완할 수 있는, 임계화 기법을 멀티 레벨 임계화(multi-level thresholding) 방식으로서 제안한다. 멀티 레벨 임계화 방식에서 사용되는 임계값은 다음 수학식과 같다.
Figure 112016096310853-pat00005
여기서,
Figure 112016096310853-pat00006
는 데이터 샘플(data sample) 개수이고,
Figure 112016096310853-pat00007
는 웨이블릿 변환 횟수이고, λ는 기준 임계값, σ는 간섭 신호의 표준 편차, c는 웨이블릿 변환(wavelet transform) 후 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)를 나타낸다.
각 웨이블릿에 맞는 적절한 임계값을 찾은 후에 임계화 함수를 사용하여 신호의 잡음 간섭신호를 제거한다. 본 발명의 일실시예에 적용된 임계화 함수식은 다음 수학식과 같다.
Figure 112016096310853-pat00008
삭제
임계화 함수식에서 웨이블릿에 해당하는 적절한
Figure 112016096310853-pat00009
(
Figure 112016096310853-pat00010
)값과
Figure 112016096310853-pat00011
(
Figure 112016096310853-pat00012
)값을 선택 후에 최종 임계화 처리가 된 계수
Figure 112016096310853-pat00013
에 역 웨이블릿 변환(IWT: Inverse Wavelet Transform)을 적용하여 복원하여, 원신호의 근사신호를 구하게 된다. 따라서 이러한 과정을 통하여 재밍 신호가 분리 된 후 웨이블릿을 이용한 간섭 완화 과정을 통하여 원신호를 효과적으로 복원한다.
도 2는 일반적인 변조된 원 신호 파형을 보여주는 파형도이다. 도 2를 참조하면, x축은 샘플을 나타내고, y축은 진폭(amplitude)을 나타낸다.
도 3은 일반적인 원 신호가 채널을 통과하면서 잡음 및 재밍 공격에 의해 변형된 신호를 보여주는 파형도이다. 도 3을 참조하면, 채널(110) 통과후 변형된 신호 파형은 원 신호 + 가산성 가우시안 백색 잡음(AGWN: Additive Gaussine White Noise) + 임펄스 잡음(Impulsive noise) + 재밍이 된다. x축은 샘플을 나타내고, y축은 진폭(amplitude)을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 수신단에서 비정형(Nonstationary) 재밍 신호가 섞인 신호에 대한 재밍 신호를 분리하기 위한 EMD(Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용한 결과를 보여주는 파형들이다. 도 4를 참조하면, IMF(Intrinsic Mode Function) 1 내지 IMF12의 파형이 도시되며, 최종적으로 IMF12에서 일부 잡음이 제거된다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 IMF(Intrinsic Mode Function)중 60%만 선형 결합하여 잡음(즉 노이즈)이 일부 제거된 신호 파형이다. 부연하면, IMF 전체에 간섭 신호가 섞여 있으나, 실험 결과 IMF1-3에 가장 많은 간섭 신호가 섞여 있어, IMF1-3를 제외한 나머지 60%를 선형 결합하여 신호를 복원한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 웨이블릿 임계화 과정에 따른 성능 결과 를 비교한 그래프이다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 웨이블릿 임계화를 통한 간섭 제거를 실시했을 경우와 간섭 제거를 실시하지 않았을 경우를 비교한 시뮬레이션 결과이다. 물론, 도 6에 도시된 그래프의 경우 EMD 기법은 적용되지 않았다.
송신 파워에 따른 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였을 때 본 발명의 일실시예에 따른 기법이 다른 비교 대상 기법들보다 SNR에서 이득이 있음을 알 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 채널(도 1의 110)을 통해 원 신호(signal)를 수신한다(단계 S710).
이후, 잡음 추가부(120)가 상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성한다(단계 S720).
이후, 재밍 추가부(130)가 상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성한다(단계 S730).
이후, EMD(Empirical Mode Decomposition)부(140)가 상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해 기법을 적용하여 신호를 분해한다(단계 S740).
이후, 잡음 제거부(150)가 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하여 잡음(즉 노이즈)을 제거한다(단계 S750).
이후, 비상관부(160)가 성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성한다(단계 S760,S770).
100: 항재밍 시스템
110: 채널
120; 잡음 추가부
130: 재밍 추가부
140: EMD(Empirical Mode Decomposition)부
150: 잡음 제거부
160: 비상관부

Claims (7)

  1. (a) 채널을 통해 원 신호(signal)를 수신하는 단계;
    (b) 잡음 추가부가 상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성하는 단계;
    (c) 재밍 추가부가 상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성하는 단계;
    (d) EMD(Empirical Mode Decomposition)부가 상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해 기법을 적용하는 단계;
    (e) 재밍 신호가 분리 된 후 잡음 제거부가 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하는 단계; 및
    (f) 비상관부가 성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법은 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거 기법이고,
    상기 (e) 단계는, 웨이블릿 변환 후 신호의 근사 상수를 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)로 설정하기 위해 멀티 레벨 임계화(multi-level thresholding) 방식이 사용되는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 멀티 레벨 임계화 방식에서 사용되는 임계값은 수학식
    Figure 112017107955379-pat00014
    (여기서,
    Figure 112017107955379-pat00015
    는 데이터 샘플(data sample) 개수이고,
    Figure 112017107955379-pat00016
    는 웨이블릿 변환 횟수이고, λ는 기준 임계값, σ는 간섭 신호의 표준 편차, c는 웨이블릿 변환(wavelet transform) 후 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)를 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 경험적 모드 분해 기법을 기반으로 상기 재밍 추가 신호를 시프팅 프로세스(shifting process)를 적용하는 단계;
    시프팅 프로세스가 적용된 신호를 다른 시간 스케일의 다수의 IMF(Intrinsic Mode Function)로 분해하는 단계; 및
    분해된 상기 다수의 IMF를 선형 결합을 통해 원 신호로 복원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 선형 결합은 상기 다수의 IMF 중 60%만 수행되는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 방법.
  7. 원 신호(signal)를 수신하는 채널;
    상기 원 신호에 임펄스 잡음(impulsive noise)을 추가하여 잡음 추가 신호를 생성하는 잡음 추가부;
    상기 잡음 추가 신호에 재밍 신호(jamming signal)를 추가하여 재밍 추가 신호를 생성하는 재밍 추가부;
    상기 재밍 추가 신호에 1차적으로 경험적 모드 분해(EMD: Empirical Mode Decomposition) 기법을 적용하는 EMD부;
    재밍 신호가 분리 된 후 2차적으로 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법을 적용하는 잡음 제거부; 및
    성분간에 존재하는 상관성을 낮추기 위해 비상관(decorrelation) 알고리즘을 적용하여 최종적으로 평가 신호(estimated signal)를 생성하는 비상관부;를 포함하며,
    상기 웨이블릿 잡음 제거(wavelet de-noising) 기법은 적응적 임계치 기반의 웨이블릿 잡음 제거 기법이고,
    웨이블릿 변환 후 신호의 근사 상수를 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)로 설정하기 위해 멀티 레벨 임계화(multi-level thresholding) 방식이 사용되는 것을 특징으로 하는 경험적 모드 분해 기법 및 웨이블릿 잡음 제거 기법 기반의 항재밍 시스템.
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