인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 논문에서는 머신러닝 기법을 통합한 반복 구조 기반의 채널추정 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법은 머신러닝의 출력값을 반복적으로 입력값으로 활용함으로써 학습 데이터를 점진적으로 정제하고, 채널 추정 정확도를 향상시킨다. 제안된 법은 Normalized Mean Squared Error (NMSE)를 성능 지표로 활용하여 LS 기반 추정 기법 및 이상적인 MMSE 성능과 비교 평가하였으며, 다양한 SNR 조건 및 반복횟수에 따른 성능 개선 효과를 실험적으로 검증하였다. 결과적으로, 제안된 구조는 기존 방식 대비 높은 정확도와 학습 효율을 동시에 달성함으로써, 지능형 무선 접속 네트워크 실현을 위한 실용적인 채널 추정 기법으로서의 가능성을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094497260
