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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      기계학습 기반의 5G NR PRACH 검출 성능 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=A107995739

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 5G New Radio(NR) 물리적 임의접속채널(PRACH)에서 기계학습 기반의 임의접속 프리앰블 검출기법을 제안한다. 수신된 프리앰블 신호처리를 효과적으로 향상 시키기 위해 Max Pooling 방식...

      본 논문은 5G New Radio(NR) 물리적 임의접속채널(PRACH)에서 기계학습 기반의 임의접속 프리앰블 검출기법을 제안한다. 수신된 프리앰블 신호처리를 효과적으로 향상 시키기 위해 Max Pooling 방식을 활용하여 데이터의 수를 줄이고 합성곱 신경망 구조를 이용한 학습 방식을 제안한다. 연구에서 제안한 기술은 기존의 임계값 기반의 검출 성능과 동일한 허위 검출 경보 확률을 갖는 상황에서 최대 2.5dB 향상된 프리앰블 검출 성능을 보인다.

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