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초록·키워드
사물인터넷 시대에는 사물들이 유무선 네트워크로 서로 연결되어 필요할 때마다 정보를 주고 받는다. 채널과 네트워크 환경은 시간에 따라 변하고 잡음과 간섭 신호가 채널에 혼재하므로 자신이 수신해야 하는 신호가 언제 채널에 존재하는지 판단하는 케리어 센싱 기능이 매우 중요하다. 무선 통신 시스템의 케리어 센싱 회로는 수신기의 수신감도를 결정짓고, 수신감도는 시스템의 서비스 커버리지와 서비스 품질과 밀접한 연관이 있다. 수신감도가 낮을수록 서비스 커버리지가 증가하지만 노이즈에 민감해지고, 수신감도가 높을수록 서비스 커버리지는 감소하는 반면에 노이즈에 둔감해 진다. 그러므로 수신감도와 노이즈 민감도 관점에서 최적의 케리어 센싱 설계와 최적화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 장거리 사물인터넷을 위해 수신감도의 최적화 관점에서 효과적인 케리어 센싱 기법을 제안한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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