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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1 - 6 (6page)
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In a wireless mobile communication system, a pilot signal has been considered to be a necessary signal for estimating a changing channel between a base station and a terminal. All mobile communication systems developed so far have a specification for transmitting pilot signals. However, although the pilot signal transmission is easy to estimate the channel,(Ed: unclear wording: it is easy to use the pilot signal transmission to estimate the channel?) it should be minimized because it uses radio resources for data transmission. In this paper, we propose a pilotless channel estimation scheme (PCE) by introducing the clustering method of unsupervised learning used in our deep learning into channel estimation.(Ed: highlight- unclear) The PCE estimates the channel using only the data symbols without using the pilot signal at all. Also, to apply PCE to a real system, we evaluated the performance of PCE based on the resource block (RB), which is a resource allocation unit used in LTE. According to the results of this study, the PCE always provides a better mean square error (MSE) performance than the least square estimator using pilots, although it does not use the pilot signal at all. The MSE performance of the PCE is affected by the number of data symbols used and the frequency selectivity of the channel. In this paper, we provide simulation results considering various effects(Ed: unclear, clarify).
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM MODEL
3. PILOTLESS CHANNEL ESTIMATION
4. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
O. Elijah / 2016 / A Comprehensive Survey of Pilot Contamination in Massive MIMO-5G System / IEEE Commun. Surveys and Tutorials 18(2):905~923
J. S. Silva / 2018 / Performance Analysis of Massive MIMO Two-Way Relay Networks with Pilot Contamination, Imperfect CSI, and Antenna Correlation / IEEE Trans. on Vehicular Technology, Early Access
A. Coates / 2012 / Learning Feature Representations with K-means / Lecture Notes in Computer Science 7700:561~580
S. Raschka / 2017 / Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikitlearn, and TensorFlow / Packt Publishing
Y. J. Mo / 2017 / Performance of Deep Learning Computation with TensorFlow Software Library in GPU-capable Multi-core Computing Platforms / International Conference on Ubiquitous and Future Networks :240~242
J. S. Silva / 2018 / Performance Analysis of Massive MIMO Two-Way Relay Networks with Pilot Contamination, Imperfect CSI, and Antenna Correlation / IEEE Trans. on Vehicular Technology, Early Access
A. Coates / 2012 / Learning Feature Representations with K-means / Lecture Notes in Computer Science 7700:561~580
S. Raschka / 2017 / Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikitlearn, and TensorFlow / Packt Publishing
Y. J. Mo / 2017 / Performance of Deep Learning Computation with TensorFlow Software Library in GPU-capable Multi-core Computing Platforms / International Conference on Ubiquitous and Future Networks :240~242
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