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초록·키워드
Massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems are efficient technologies that can meet the increasing need for larger user capacities and diverse requirements posed by massive machine-type communications and ultra-reliable low latency communications (URLLCs). In particular, massive MIMO systems that employ grant-free (GF) multiple access have recently been studied, aiming to effectively satisfy the uplink transmission requirements of URLLCs. However, the conventional approach to channel estimation in MIMO systems relies on orthogonal pilot signals, necessitating inter-device synchronization. This limitation causes challenges in the integration of GF multiple access with massive MIMO, due to the inherent difficulty in achieving device synchronization within GF multiple access. To overcome this limitation, we propose a learning-based channel estimation method in massive MIMO systems using non-orthogonal pilots. Numerical results demonstrate that the proposed scheme achieves a bit error rate of less than 10<SUP>-3</SUP> for scenarios with 32, 64, and 128 received antennas and 2 devices, as well as scenarios with 128 received antennas and 2 or 3 devices, at signal-to-noise ratio levels above 0 dB. These findings highlight the promising performance of our proposed method.
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