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직교 주파수 분할 다중화 시스템을 위한 채널 추정 방법
서방원(Bangwon Seo) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5
직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 기존의 이산 푸리에 변환 기반의 채널추정 방법들은 시간 영역으로 변환된 채널 계수들 중에서 순환전치(cyclic prefix: CP) 길이에 해당하는 채널 계수들을 이용하여 채널추정 성능을 향상시켰다. 그러나 실제 채널 탭의 길이가 순환전치의 길이보다 매우 작은 경우에는 기존 방법들로는 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 채널 탭의 길이가 CP 길이보다 훨씬 작은 경우에 우수한 성능을 나타내는 채널 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 시간 영역 채널 탭의 길이와 채널 탭 중에서 값이 0인 탭들을 추정하고 이 정보를 이용하여 향상된 이산 푸리에 변환 기반의 채널추정 방법을 제안한다. In Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, conventional DFT-based channel estimation schemes have improved the channel estimation performance using the time-domain channel coefficients with the tap length equal to the cyclic prefix (CP) length. However, in case channel tap length is too short compared with the CP length, the performance improvement of the conventional schemes is very limited. In this case, we propose an improved channel estimation scheme. We first propose an estimation scheme for the channel tap length and the channel taps with the value of 0. Using this information, we propose an improved DFT-based channel estimation scheme.
서방원(Bangwon Seo),공병용(Byeong-Yong Kong),이상원(Sang-Won Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 상향링크 다중 사용자 MIMO 시스템을 위한 딥러닝 기반의 검파기를 제안한다. 딥러닝 기법을 적용하여 검파기를 설계하면, 데이터 추정 성능이 우수한 데이터도 있지만, 그렇지 않은 데이터도 존재한다. 따라서 제안하는 기법에서는 먼저 딥러닝 검파기의 데이터 추정 성능이 우수한 데이터들을 찾고, 그 데이터를 수신 신호로부터 제거한 후에, 반복적으로 딥러닝 검파기를 적용하는 방식을 제안한다. In this paper, we propose a deep learning based detector for uplink multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. If deep learning techniques are applied for the design of a detector, the data estimation performance will be very good for some data but not good for the other. Therefore, in the proposed scheme, we first find a data with a good estimation performance and then, eliminate the data from the received signal. After that, we propose to apply a deep learning based detector iteratively.
서방원(Bangwon Seo) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5
본 논문은 다중 송신 안테나를 이용하여 시공간 부호화를 적용한 직교 주파수 분할 다중화 시스템에 대해서 다룬다 이 시스템에서는 시공간 부호화를 위해서 복수의 송신 안테나에 대한 파일럿 심볼들을 동시에 전송하기 때문에 파일럿 심볼들 간에 서로 간섭을 주게 된다 따라서 기존 논문은 채널 추정 성능을 향상시키기 위하여 파일럿 심볼들 간의 간섭을 줄이는 방법을 제안하였지만 배경 잡음을 줄이는 방법에 대해서는 다루지 않았다. 본 논문에서는 파일럿 심볼들 간의 간섭 뿐만 아니라 배경 잡음도 줄이는 채널 추정 방법을 제안하며 모의 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보인다. In this paper, we consider space-time block coded (STBC) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with multiple transmit antennas. Since pilot symbols for multiple transmit antennas are simultaneously transmitted in this system, there is an interference between received pilot symbols at the received signal. Conventional channel estimation schemes have been proposed to reduce the interference, but they did not consider to reduce additive white Gaussian noise (AWGN). In this paper, we propose a new channel estimation scheme for STBC-OFDM system taking account of both the interference between pilot symbols and AWGN, and show that the proposed scheme has better performance than the conventional scheme.