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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
138 - 149 (12page)

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본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.
#Deep Learning #Convolution Neural Network #Impulsive Noise #Power Line Communication #Successive Interference Cancellation

목차

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Bhandare A. / 2016 / Applications of convolutional neural networks / International Journal of Computer Science and Information Technologies 7(5):2206~2215 google schola Boureau Y. / 2010 / A theoretical analysis of feature pooling in visual recognition / Proc. ICML google schola Cortes J. A. / 2016 / On the suitability of the middleton class A noise model for narrowband PLC / Proc. IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications(IEEE ISPLC '2016) :58~63 google schola Gu J. / 2017 / Recent advances in convolutional neural networks google schola Ha C. B. / 2018 / Signal detection scheme based on adaptive ensemble deep learning model / IEEE Access 6:21342~23149 Crossref

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