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저자정보
김찬규 (세종대학교) 백성민 (세종대학교) 이성주 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
678 - 681 (4page)

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IoT 기술이 발전함에 따라 배터리 문제가 대두되었다. 미국의 워싱턴 대학에서 저전력으로 Tag를 동작시키는 Wi-Fi 백스케터 기술을 처음 제시하였다. 그러나 이 방식은 전송 성능 및 전송률이 낮다는 단점이 있었다. 이를 개선하기 위해 Tag에서 에너지를 조절하는 M-레벨 변조 방식을 통해 전송률을 높이는 방법이 제시되었다. 그러나 M-레벨 변조 방식은 낮은 SNR환경에서 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 수신기를 구성함으로써 낮은 SNR 환경에서도 Wi-Fi backscatter 시스템의 성능을 높일 수 있도록 하였다. 또한, Tag의 구성을 그대로 적용하기 때문에 전송률뿐 아니라 Tag에서 배터리가 필요하지 않으며, 사용되는 에너지가 적다는 장점도 있다. 제안하는 딥러닝 방식은 2-level일 때 22dB SNR 환경에서 10-3 BER 성능을 확인하였다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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