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정규화된 결합 공간 분할 다중화 기법의 제한된 피드백 환경에서 성능 분석
송창익(Changick Song) 한국전기전자학회 2021 전기전자학회논문지 Vol.25 No.3
5G통신의 핵심 기술인 거대다중안테나 시스템은 송신단에서 많은 양의 채널정보가 필요하기 때문에 제한된 채널 피드백을 사용하는 주파수 분할 이중 시스템에서 구현이 어려운 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 장시간 변하지 않는 채널 상관도 정보를 이용하여 단말 그룹 간 간섭을 제거함으로써 채널정보 요구량을 비약적으로 감소시키는 Joint Spatial Division and Multiplexing(JSDM)기법이 제안되었고, 최근에는 그룹 간 잔여 간섭을 허용함으로써 성능을 더욱 향상시키는 정규화된 JSDM기법이 제안된 바 있다. 하지만 기존 JSDM관련 연구들은 주로 그룹 간 간섭제거에 초점을 두고 설계되었기 때문에, 그룹 내 간섭 제거 단계에서 제한적인 피드백을 가정한 보다 실제적인 환경에서 성능분석이 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 JSDM기법과 정규화된 JSDM기법을 제한된 피드백 환경에서 그룹 수와 그룹 내 사용자 수에 따른 성능을 분석하고 시뮬레이션 결과를 통해 정규화된 JSDM기법이 제한된 피드백 환경에서 기존 JSDM대비 더욱 두드러지는 이득을 보임을 입증한다. The massive MIMO system, which is a core technology of 5G communication systems, has a problem that it is difficult to implement in a frequency division duplex system based on limited channel feedback because a large amount of channel information is required at the transmitting end. In order to solve this problem, the Joint Spatial Division and Multiplexing (JSDM) technique that dramatically reduces the channel information requirement by removing interference between the user groups using channel correlation information that does not change for a long time has been proposed. Recently, a regularized JSDM technique has been proposed to further improve performance by allowing residual interference between the user groups. However, such JSDM-related studies were mainly designed to focus on inter-group interference cancellation, and thus performance analysis was not performed in a more realistic environment assuming limited feedback in the intra-group interference cancellation phase. In this paper, we analyze the performance of the JSDM and regularized JSDM techniques according to the number of groups and users in a limited feedback environment, and through the simulation results, demonstrate that the regularized JSDM technique shows a more remarkable advantage compared to the existing JSDM in a limited feedback environments.
오토인코더 기반 V2X 채널 추정 기술의 인공신경망 하이퍼 파라미터 최적화에 관한 연구
김성환(Seonghwan Kim),박진수,송창익(Changick Song) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
V2X 시스템의 고신뢰/저지연 요구사항을 만족시키기 위해 오토인코더 기반의 채널 추정 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 기 제안된 오토인코더 기반 채널추정 기술의 인공신경망 학습 과정에서 하이퍼 파라미터 선택에 따른 성능 변화를 분석하고 채널 추정 오차를 최소화하는 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 제안한다. 마지막으로 모의실험을 통해 기존기법 대비 제안하는 하이퍼 파라미터 조합의 우수성을 입증한다.