메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문상미 (전남대학교) 김현성 (전남대학교) 김진영 (전남대학교) 김대진 (전남대학교) 황인태 (전남대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제7호(통권 제512호)
발행연도
2020.7
수록면
3 - 12 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.7.3

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (7)

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 밀리미터파 실내 환경에서 심층 학습 기반 빔 및 장애물 예측 방법을 제안한다. 제안하는 예측 방법은 오프라인 훈련과 온라인 예측 단계로 구성된다. 오프라인 훈련에서 DNN (Deep Neural Network)은 데이터 트래픽 요구와 함께 사용자 위치와 해당 최적의 빔 인덱스 및 장애물 상태 간의 매핑을 학습하도록 설계된다. 온라인 예측에서는 훈련된 DNN은 주어진 데이터 트래픽 요구에 따라 목표 사용자 위치에 대응하는 빔 및 장애물을 예측한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) NR (New Radio) 채널 및 장애물 모델을 기반으로 하였으며, 그 결과 제안하는 방법이 90% 이상의 장애물 예측 정확성을 보여준다. 또한, 최적의 밀리미터파 빔 예측이 가능하며 최적의 빔 선택 방법에 근접한 스펙트럼 효율을 갖는다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. DL 기반 빔 및 장애물 예측
Ⅳ. 모의실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (30)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-569-000882140