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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,201 - 1,209 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.7.1201
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본 논문은 인체를 통신 매체로 활용하는 인체통신(human body communication, HBC) 환경에서 다수의 웨어러블 센서들의 정보를 데이터 컬렉터 또는 허브에 전송하는 다중접속 시스템을 고려한다. Point-to-point 인체통신시스템과 시분할 다중접속 (time division multiple access, TDMA) 방식이 접목된 기존의 인체통신 시스템과 달리 본 논문에서는 autoencoder 기반 딥러닝 학습 기법을 활용하여, 비직교 다중접속 (non-orthogonal multiple access, NOMA) 방식을 위한 전송 파형 최적화 및 다중 노드 검파 기법을 제안한다. 특히 인체통신 특성상 다중 노드들과 데이터 컬렉터와의 떨어진 거리에 따른 손실이 다른 환경에서 전송파형을 최적화하면서 노드들의 전력 최적화를 위한 신경망 구조를 제시한다. 또한 다중 노드 검파 성능 개선을 위한 NOMA 환경에서 간섭제거 학습에 용이한 신경망 구조를 제시하고자 한다. 모의 실험을 통해 인체 통신 환경에서의 제안한 autoencoder 기반 다중 노드검파 기법의 성능을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. Autoencoder 기반 전송파형 최적화 및 다중 노드 검파 기법
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (8)
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