시변 채널을 위한 DNN 기반 채널 추정 방법

Q: 이 논문에서 정의한 시변 채널이란 무엇인가?

시변 채널은 차량 통신과 같이 이동성이 매우 큰 환경에서 채널 상태 정보가 시간에 따라 빠르게 변하는 무선 채널을 의미한다. 이러한 채널에서는 파일릿 심볼 기반 채널 추정 방법의 성능이 저하되며, 데이터 심볼의 도움 없이 채널 추정 정확도를 높이는 것이 중요한 과제이다.

Q: DNN 기반 채널 추정 방법이 기존 보간법보다 성능이 개선되는 이유는 무엇인가?

연구 결과, DNN 기반 채널 추정 방법은 파일릿 심볼이 전송되지 않은 위치의 채널을 추정할 때, 채널의 시간적 상관관계를 학습하여 보간법보다 실제 채널의 크기를 더 정확하게 따라간다. 따라서 기존 보간법 대비 약 3dB의 채널 추정 NMSE 성능 이득을 얻을 수 있다.

이상근; 심동규

doi:10.5573/ieie.2024.61.2.25

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상근 (삼성전자) 심동규 (충북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제2호(통권 제555호)

발행연도: 2024.2

수록면: 25 - 28 (4page)

DOI: 10.5573/ieie.2024.61.2.25

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본 논문에서는 시변 채널을 위한 DNN 기반 채널 추정 방법을 제안한다. 특히, 제안 방법은 파일럿 심볼이 전송되지 않은 위치의 채널을 추정하기 위해 DNN을 활용한다. 모의실험을 통해 제안 방법이 보간을 기반으로 하는 기존 채널 추정 방법을 사용하는 것보다 개선된 채널 추정 성능을 얻을 수 있음을 확인한다.

#Channel estimation method #Time-varying channel #Deep learning

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