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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 1,450 - 1,459 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.8.1450
이용수
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수중 통신 환경은 수온 및 다양한 환경 변수들에 의해서 음파의 전송 속도가 변하여 다중 경로가 발생하므로 통신 채널의 추정 및 보상이 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 최근 각광을 받는 심층신경망을 이용하여 수중 OFDM 통신 환경에서 채널 보상 기법을 제안하고 그 성능을 기존의 기법과 비교하였다. 본 논문에서는 서해상의 수중 채널 환경을 Bellhop Ray Tracing 기법을 이용하여 모델링하였다. 모의실험으로부터, 심층신경망을 이용한 제안하는 채널 보상 기법을 기존의 LS 채널 추정 및 보상 기법과 비교한 결과, QPSK 심벌 블럭의 256개의 심벌들 중에 128개 파일럿 심벌, 및 64개의 파일럿 심벌을 배치한 경우에서, 제안하는 기법이 기존의 LS 기법에 비하여 우수한 결과를 나타내었다. 또한, 제안하는 기법에서 파일럿 심벌을 사용하지 않은 경우의 성능이 기존의 LS기법에서 64개의 파일럿 심벌을 사용한 경우와 비교하여도, 여전히 우수한 성능을 나타내었다. 이상으로부터 제안하는 심층신경망을 이용한 채널 보상 기법이 기존의 LS 기법에 비하여 매우 견실하며 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J. W. Choi, S. H. Kim, S. W. Son, and S. M. Kim, “Properties of underwater acoustic communication channels in time-varying ocean environment,” Inf. and Commun. Mag., vol. 33, no. 8, pp. 52-62, Jul. 2016.
T.-H. Lim and H.-L. Ko, “Physical layer description for underwater acoustic communications,” Inf. and Commun. Mag., vol. 33, no. 8, pp. 63-70, Jul. 2016.
T. S. La, Y. I. Jun, W. J. Lee, and T. J. Park, “Channel estimation techniques for OFDM systems,” Electron. and Telecommun. Trends, vol. 21, no. 6, pp. 124-132, Dec. 2006.
C. C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning, Springer, 2018.
H. Ye, Y. Li, and B. Juan, “Power of deep learning for channel estimation and signal detection in OFDM systems,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 7, pp. 114-117, no. 99, Feb. 2018.
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T. S. La, Y. I. Jun, W. J. Lee, and T. J. Park, “Channel estimation techniques for OFDM systems,” Electron. and Telecommun. Trends, vol. 21, no. 6, pp. 124-132, Dec. 2006.
C. C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning, Springer, 2018.
H. Ye, Y. Li, and B. Juan, “Power of deep learning for channel estimation and signal detection in OFDM systems,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 7, pp. 114-117, no. 99, Feb. 2018.
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