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학술저널
저자정보
Apurba Adhikary (경희대학교) Md. Shirajum Munir (경희대학교) Avi Deb Raha (경희대학교) Min Seok Kim (경희대학교) Jong Won Choe (숙명여자대학교) Choong Seon Hong (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.5
발행연도
2023.5
수록면
441 - 450 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.5.441

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

A Transformer-based Artificial Intelligence Framework for Intelligent Omni Surface-Aided Cell-Free Networks
Apu ,  ba Adhika ,  y 외 6명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023.12 학술대회자료
A Deep Learning Approach for Target-oriented Communication Resource Allocation in Holographic MIMO
Apu ,  ba Adhika ,  y 외 6명 Journal of KIISE 2023.05 학술저널

2022

Artificial Intelligence Framework for Intelligent Omni-Surface Assisted Holographic MIMO using Sequential Neural Network Model
Apu ,  ba Adhika ,  y 외 5명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.12 학술대회자료
Target Oriented Communication Resource Allocation for Holographic MIMO using Sequential Neural Network Model
Apu ,  ba Adhika ,  y 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 홀로그램 기술을 이용하여 다양한 형태의 사용자를 위한 사용자 지향 통신 리소스 할당을 수행하는 단일 셀 대규모 다중 입력 다중 출력(mMIMO) 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 목표지향 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 빔 포밍의 저전력 요구 사항을 확인하기 위해 홀로그램 그리드 어레이(HGA)에서 활성 그리드의 수를 최소화할 수 있는 기술을 제안한다. 이를 위해 신호 대 간섭 잡음 비율(SINR)을 최대화하여 문제를 공식화하였다. 이는 효과적인 빔포밍 및 총 전력 규칙을 생성하여 자원 할당을 최대화한다. 또한, 홀로그램 mMIMO 시스템은 더 적은 전력으로 다양한 사용자들의 장비에 서비스를 동시에 제공할 수 있다. 인공지능(AI) 기반 솔루션을 고안하기 위해 전력 제약을 최소화한 그리드 활성화 결정을 위한 순차 신경망 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 및 성능 평가 결과에서 전력이 효율적으로 할당되고 0.01의 낮은 RMSE 점수로 효과적인 빔이 형성됨을 보여주었다.
#목표 지향 #통신 자원 할당 #홀로그래픽 MIMO #빔포밍 #순차 신경망 #target-oriented #communication resource allocation #holographic MIMO #beamforming #sequential neural network

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. System Model and Problem Formulation
4. Solution with Communication Resource Allocation Algorithm
5. Simulation and Performance Evaluation
6. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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