렌즈안테나에서의 도래각 추정을 위한 머신러닝 기반의 저복잡도 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 도래각 추정이란 무엇인가?

도래각 추정은 렌즈 안테나 시스템에서 수신 신호가 도달하는 위치에 따라 안테나에서 수신하는 에너지의 비선형적 변화를 정확하게 반영하여 신호의 도래각을 알아내는 과정이다. 기존 방식의 한계를 머신러닝으로 보완하여, 수신 범 패턴의 비선형적 변화를 통해 도래각을 예측하는 것을 의미한다.

Q: 렌즈 안테나 시스템에서 머신러닝이 도래각 추정 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 렌즈 안테나 시스템에서 안테나 개수가 적을수록 기존 correlator 방식보다 머신러닝 기반의 도래각 추정 기법이 더 우수한 성능을 보였다. 특히 낮은 복잡도를 가지는 머신러닝은 correlator의 한계를 보완하여, 고정밀 측위 정확도를 요구하는 차세대 차량 통신 기술에 활용될 수 있음을 확인하였다.

송민우; 박홍석; 김동구

학술대회자료

저자정보: 송민우 (연세대학교) 박홍석 (연세대학교) 김동구 (연세대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

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본 논문은 V2X(Vehicle-to-Everything) 환경에서 저복잡도의 렌즈 MIMO (Multiple input multiple output) 송수신 빔 포밍 구현을 위한 도래각 추정 성능 향상을 위해 머신러닝 기반의 시스템을 제안한 ... 전체 초록 보기

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