다중사용자 다중안테나 시스템에서 두 단계 피드백 및 스케줄링의 적응형 최적화

민문식

doi:10.7840/kics.2018.43.5.820

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 민문식 (Mokpo National University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제5호

발행연도: 2018.5

수록면: 820 - 823 (4page)

DOI: 10.7840/kics.2018.43.5.820

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 다중안테나 하향링크 채널에서 제안된 바 있는 두 단계 피드백 및 스케줄링 기법의 최적화를 연구한다. 기존의 두 단계기법이 가지는 문제점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 실용적인 접근법을 고안한다. 이 과정에서 수학적인 근거를 제시하여 제안하는 기법의 실용성을 뒷받침한다.

#CSI #MU-MIMO #scheduling #limited feedback #spectral efficiency

참고문헌 (5)

참고문헌 신청

T. Yoo and A. Goldsmith, “On the optimality of multiantenna broadcast scheduling using zero-forcing beamforming,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 24, no. 3, pp. 528-541, Mar. 2006. N. Jindal, “MIMO broadcast channels with finite-rate feedback,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 11, pp. 5045-5060, Nov. 2006. T. Yoo, N. Jindal, and A. Goldsmith, “Multi-antenna downlink channels with limited feedback and user selection,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 25, no. 7, pp. 1478- 1491, Sept. 2007. M. Min, D. Kim, and G. H. Im, “Opportunistic two-stage feedback and scheduling for MIMO downlink systems,” IEEE Trans. Commun., vol. 61, no. 1, pp. 312-324, Jan. 2013. Y. J. Yoon, S. J. Kang, and M. Min, “Adaptive two-stage feedback and user selection for MIMO downlink channels,” in Proc. KICS Spring Conf. 2017, pp. 61-63, Chosun Univ., Korea, Jun. 2017.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

민문식

소속기관 경북대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 18 이용수 383

이 논문과 함께 이용한 논문

Chirp 신호 기반 생체모방 통신 기법 및 호수 환경에서의 성능 분석

박재현 , 이상국 , 김덕경 한국통신학회논문지 2018 .11

이기종 사용자 기반 협력 스펙트럼 감지를 위한 적응형 그룹화 알고리즘

서동호 , 남해운 , 최세영 한국통신학회논문지 2018 .11

레이더 대역에서 인지 무선을 위한 일반화된 최대 우도 검출 기반 스펙트럼 센싱

임창헌 한국통신학회논문지 2018 .11

수중 레이저 통신에서 LDPC 부호화된 M-레벨 펄스 위치 변조 신호의 연판정 복호 기법

백창욱 , 이아현 , 이동훈 외 1명 한국통신학회논문지 2018 .11

안테나별 송신 전력 제약을 갖는 다중안테나 시스템 저복잡도 사전부호화기 설계

김훈창 , 김선영 , 최지훈 한국통신학회논문지 2018 .10

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-567-002262927

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (5)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)