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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 87 - 93 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.3.87
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본 논문에서는 비지도 학습의 대표적 알고리즘인 K-평균 군집화를 이용하여 고차 변조에 대한 검파 알고리즘을 제안하였다. 기존의 군집화를 이용한 QPSK 검파 기법은 초기 중심점 선택 방법을 고차 변조 방법에 적용할 수 없어 군집화과정에서 문제가 있었다. 반면 본 논문에서 16QAM에 이상의 고차변조에 대해서 군집화기법을 적용한 검파기법을 제안한다. 제안하는 검파 기법은 순차적으로 군집화를 수행하여 기존 검파 방법의 문제점을 해결하였다. 본 논문에서는 추정된 중심점과 참조 성상점 사이의 평균 제곱 오차와 심볼 오류율을 통하여 검파 성능을 검증하였다. 검파 성능은 수신 심볼 수와 초기 중심점 방법에 의해 결정되며, 변조 등급이 증가할수록 ML과 유사한 성능을 내기 위해 필요한 심볼 수가 증가됨을 시뮬레이션에 의한 성능 평가로 검증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 순차적 군집화 기법
Ⅳ. 신호별 성능 평가 및 분석
V. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
D. Jeong / 2017 / Trend on Artificial Intelligence Technology and Its Related Industry / Korea Institute of Information Technology Magazine 15(2):21~28
J. Kim / 2015 / Deep Learning Algorithms and Applications / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 33(8):25~31
T. O’Shea / 2017 / An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer / IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 3(4):563~575
H. Ye / 2018 / Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems / IEEE Wireless Communications Letters 7(1):114~117
L. Fang / 2017 / Deep Learning Detection Method for Signal Demodulation in Short Range Multipath Channel / International Conference on Opto-Electronic Information Processing (ICOIP)2017 :16~20
J. Kim / 2015 / Deep Learning Algorithms and Applications / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 33(8):25~31
T. O’Shea / 2017 / An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer / IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 3(4):563~575
H. Ye / 2018 / Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems / IEEE Wireless Communications Letters 7(1):114~117
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