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비직교 다중접속을 위한 딥러닝 기반의 다차원 변조 신호점 설계
서한창(Hanchang Seo),한민식(Minsig Han),강충구(Chung G. Kang) 한국통신학회 2019 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.11
본 논문은 autoencoder 를 활용하여 최적화된 resource 맵핑 과 constellation 맵핑을 수행하는 새로운 code domain-NOMA 방식을 제안한다. 지금까지 고려되지 않은 새로운 구조의 autoencoder를 제안하여 minimum Euclidean 거리를 최대화하는 최적화된 다차원 심볼을 생성하도록 종단간학습(end-to-end learning)을 수행하고, 다중 사용자의 다차원 신호점에 대해서 복호화를 수행한다. 제안한 방식에 의해 10-3 의 비트오류 성능이 기존 SCMA 방식보다 4.5dB 이상 D-SCMA [2]보다 2.7dB 향상되는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.