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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,415 - 1,418 (4page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.11.1415
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This paper addresses a beamforming optimization in multi-user multiple input multiple output (MIMO) system applying a graph neural network (GNN) that can be scaled to accommodate varying numbers of base station (BS) antennas, users, and user antennas. The intractable beamforming optimization problem for multi-user MIMO system is simplified by adopting a multi-user multiple input single output (MISO) system-induced approximation. Additionally, we propose an efficient optimization method with low complexity by applying a GNN-based inference procedure. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through the numerical results, showing considerable sum rate performance and system scalability in the dynamic wireless environments.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 문제 정의
Ⅲ. MU-MIMO 빔포밍 최적화 문제 변환
Ⅳ. 제안하는 확장 가능한 빔포밍 최적화 기법
Ⅴ. 모의실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
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