딥러닝을 이용한 비선형 통신 환경 채널 추정 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 안테나 상호 결합 현상이란 무엇인가?

안테나 상호 결합 현상은 수신기 안테나 요소 간 거리가 가까워지면서 안테나 요소 사이에 전력이 전달되는 현상을 말한다. 이는 신호 대 간섭 잡음비(SINR)를 크게 떨어뜨려 채널 추정 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 대칭형 토플리츠 행렬로 이를 모델링한다.

Q: 안테나 상호 결합 현상이 존재하는 환경에서 딥러닝 기반 채널 추정 기법은 어떤 성능을 보이는가?

연구 결과, 안테나 상호 결합 현상의 크기가 비교적 작은 경우 딥러닝 기법이 10dB 이하의 SNR 구간에서 기존 Root-MUSIC 기법보다 우수한 성능을 보인다. 상호 결합 현상이 큰 경우에도 5dB 이상의 SNR 구간에서 기존 기법 대비 가장 좋은 채널 추정 성능을 나타낸다.

서경식; 노송

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 서경식 (인천대학교) 노송 (인천대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.2

수록면: 1,015 - 1,016 (2page)

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본 논문은 안테나 상호결합 현상이 존재하는 환경에서 딥러닝을 이용한 채널 추정 기법을 제안하고, 향상된 채널 추정 성능을 달성하기 위한 신경망 학습 전략에 대해 분석한다. 나아가 기존 채널 추정 기법과 비교 및 분석을 통해, 제안된 기법의 적용 타당 ... 전체 초록 보기

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