확률분포 거리함수를 이용한 고효율 변조 레벨 분류

본 논문은 변조 레벨 분류(Modulation Level Classification, MLC) 문제에 대한 새로운 접근법을 제시한다. 기존의 MLC 기법은 주로 고차 누적량(cumulant) 추정, 최대우도 추정, 혹은 적합도 검정(goodness‑of‑fit) 기반으로 설계돼 복잡한 연산과 대량의 샘플이 요구되는 단점이 있었다. 이러한 한계는 특히 저전력, 저사양 디바이스나 실시간 처리가 필요한 상황에서 큰 제약으로 작용한다. 저자들은 이러한 문제를 해결하고자 확률분포 거리함수(probability distribution distance functions)를 활용한 방법을 고안하였다. 구체적으로는 수정된 Kuiper 거리와 Kolmogorov‑Smirnov(KS) 거리를 이용해 관측된 신호와 사전 정의된 변조 레벨별 이론적 확률밀도함수(PDF) 사이의 차이를 정량화한다. 먼저 시스템 모델을 정의한다. 송신기는 M-ary 변조 방식을 사용해 복소수 신호 s