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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황재동 (한국외국어대학교) 김명진 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제3호(통권 제508호)
발행연도
2020.3
수록면
25 - 34 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.3.25

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V2X(Vehicle-to-Everything) 기술이 자율 주행을 위한 핵심 기술로 주목을 받고 있다. 특히 LTE-A나 5G NR(New Radio) 셀룰러 네트워크를 기반으로 한 C-V2X(cellular V2X)를 중심으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 단순한 안전 운행을 넘어서 자율주행이 이루어지기 위해서는 초저지연과 높은 상대 속도에서의 높은 데이터 수율이 보장되어야 한다. 차량 간 상대 속도가 높은 경우 채널은 특성이 빠르게 변하기 때문에 시변(time varying) 주파수 선택적 페이딩 환경에서의 신뢰성이 있는 통신이 이루어지도록 해야 한다. 따라서 고속 환경에서 신뢰할 수 있는 채널 추정이 필요하다. 본 논문에서는 LTE-A 기반 C-V2X 사이드링크 통신에서 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 채널 추정기법을 적용해보며, 그 타당성을 검증해보고자 한다. 제안된 방식은 여러 도플러 주파수 환경에서 학습시킨 CNN 가중치를 사용하여 채널 추정을 하는 기법으로 단말의 이동 방향이나 속도에 따라 변하는 도플러 주파수에 적응적으로 대응하여 동작한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 채널 추정기법이 LS(Least Square) 채널 추정기법보다 MSE 및 BER 측면에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 채널 추정기법
Ⅳ. 모의 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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