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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조아민 (한밭대학교) 오정은 (한밭대학교) 최재웅 (한밭대학교) 윤동환 (엘아이지넥스원) 선중규 (엘아이지넥스원) 정의림 (한밭대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,210 - 2,217 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

무선통신시스템에서 딥러닝에 기반한 미래 신호대잡음비 예측
조아민 ,  오정은 ,  최재웅 외 3명 차세대융합기술학회논문지 2022.12 학술저널
전술무선통신 환경에서 딥러닝 기반 미래 신호 대 잡음 비 예측
조아민 ,  최재웅 ,  정의림 대한전자공학회 학술대회 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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무선 통신 환경에서 딥러 닝을 기반으로 미래 신 호대잡음비( S N R ) 를 예측하 는 기술을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 통 신 시스템은 시분 할 전이중 방식을 사용하며, 여러 개의 안테나로 수신하며 동일한 안테나를 이용하여 미래에 송신한다. 여러 수신 안테나에서 과거에 수신된 SNR을 기반으로, 미래 송신 안테나 별로 SNR을 예측하는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 수신하는 비율 또는 수신 SNR을 기록하는 비율 은 10%에서 100%로 설정한다. 만약 수신 기록이 없어 SNR 기록이 존재하지 않는다면 이전에 수신된 SNR과 이후 수신된 SNR의 선형 보간(Linear interpolation)을 통해 수신 SNR을 설정한다. 모의실험 결과에 따르면 광대역 신호일 때 협대역 신호보다우수한 성능을 보인다. 광대역인 경우 20km/h의 속도를 기준으로 제안방법이 기존방법에 비해 약 0.37dB에서 약0.98dB 우수하고, 협대역인 경우 20km/h의 속도를 기준으로 제안방법이 약 0.29dB에서 약 0.88dB 우수하다.
#신 호대잡음비 예측 # 딥러 닝 # 시분 할 전이중 # 다중출력 # 합성곱 신경망 #SNR pre d i c t i o n #Deep learning # TDD # Multi output # CNN

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