본 논문은 기존 Hyper-Graph-Network(HGN) 복호기에 residual learning denoiser 을 접목한 모델의 성능분석을 다룬다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존 HGN 복호기보다 향상된 비트 오류율을 가짐을 보였다....
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A108073544
2022
Korean
학술저널
44-45(2쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
본 논문은 기존 Hyper-Graph-Network(HGN) 복호기에 residual learning denoiser 을 접목한 모델의 성능분석을 다룬다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존 HGN 복호기보다 향상된 비트 오류율을 가짐을 보였다....
본 논문은 기존 Hyper-Graph-Network(HGN) 복호기에 residual learning denoiser 을 접목한 모델의 성능분석을 다룬다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존 HGN 복호기보다 향상된 비트 오류율을 가짐을 보였다. 제안한 기법을 통해 향후 추가적인 모델 개선에 대한 방향성을 제시한다.
USRP 기반 테스트베드 구성에 따른 위상 오차 Calibration 성능 분석
Sub-THz 대역 위상 잡음에 의한 열화 현상 모델링 및 보상 알고리즘에 따른 분석
5G NR 시스템에서 MCS 선택을 위한 MIESM 방법에 대한 연구
SIC-free Detection for Quadrature NOMA with SM