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학술저널
저자정보
박정균 (Yonsei University) 고경준 (Korea Railroad Research Institute) 김희영 (Yonsei University) 왕한호 (Sangmyung University) 최수용 (Yonsei University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
2,068 - 2,071 (4page)
DOI
10.7840/kics.2020.45.12.2068

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

다중경로 페이딩 환경에서 심층 학습을 이용한 채널 추정 기법
박정균 ,  고경준 ,  김희영 외 2명 한국통신학회논문지 2020.12 학술저널

2019

심층 신경망 기반 다중경로 페이딩 채널 추정 기법
박정균 ,  성준혁 ,  최수용 한국통신학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 다중경로 페이딩 채널 환경에서 심층 학습을 이용한 채널 추정 기법을 제안하였다. 채널 추정을 위한 파일럿 신호는 다중 경로 채널을 통과하면서 크기와 위상이 변화하게 되는데 심층 학습을 이용하여 송신된 파일럿의 변화된 크기와 위상을 추정하였다. 실험을 통해 심층 학습 기반 채널 추정기법이 기존의 선형 채널 추정 기법에 비해 잡음에 강인하며 추정 정확도가 우수함을 확인할 수 있다.
#multipath fading channel #channel estimation #deep learning #deep neural network #multi layer perceptron

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 선형 채널 추정 기법
Ⅳ. 심층 학습 기반 채널 추정 기법
Ⅴ. 채널 추정 성능 검증
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
M. X. Chang and Y. T. Su, “Model-based channel estimation for OFDM signals in Rayleigh fading,” IEEE Trans. Commun., vol. 50, pp. 540-544, Apr. 2002. google schola M. Lorelli and U. Mengali, “A comparison of pilot-aided channel estimation method for OFDM systems,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 49, no. 12, pp. 3065-3073, Dec. 2001. google schola D. Jeong, “Trend on artificial intelligence technology and its related industry,” Korea Inst. Inf. Technol. Mag., vol. 15, no. 2, pp. 21-28, Dec. 2017. google schola H. Ye, G. Y. Li, and B. H Juang, “Power of deep learning for channel estimation and signal detection in OFDM systems,” IEEE Wirel. Commun. Lett., vol. 7, no. 1, pp. 114- 117, Jan. 2018. google schola I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. google schola

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