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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 630 - 633 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.4.630
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본 논문은 비트 오류율 감소를 위한 오토인코더 기반 통신 시스템을 제안한다. 기존 오토인코더 기반 통신 시스템은 end-to-end 학습을 통해 높은 블록 오류정정 성능을 보이나 학습 과정에서 메시지 간 해밍 거리가 반영되지 못해, 블록 오류 발생 시 높은 비트 오류 개수를 보인다. 본 논문에서는 손실 함수 및 학습과정에서 메시지 간 해밍 거리를 반영하여 오토인코더 기반 통신 시스템의 비트 오류율을 감소시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법은 블록 오류율의 손실 없이 기존 오토인코더의 비트 오류율을 감소시킴을 확인할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 오토인코더 기반 통신 시스템
Ⅲ. 비트 오류율 감소를 위한 오토인코더 모델
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
E. Nachmani, Y. Beery, and D. Burshtein, “Learning to decode linear codes using deep learning,” in 2016 54th Annu. Allerton Conf. Commun., Control, and Comput. (Allerton), pp. 341-346, Sep. 2016.
T. Gruber, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. t. Brink, “On deep learning-based channel decoding,” 2017 51st Annu. Conf. Inf. Sci. and Syst. (CISS), pp. 1-6, Mar. 2017.
M. Soltani, V. Pourahmadi, A. Mirzaei, and H. Sheikhzadeh, “Deep learning-based channel estimation,” IEEE Commun. Lett., vol. 23, no. 4, pp. 652-655, Apr. 2019.
T. O’Shea and J. Hoydis, “An introduction to deep learning for the physical layer,” IEEE Trans. Cogn. Commun. and Netw., vol. 3, no. 4, pp. 563-575, Oct. 2017.
A. Felix, S. Cammerer, S. Dorner, J. Hoydis, and S. ten Brink, “OFDM-autoencoder for end-to-end learning of communications systems,” in 2018 IEEE 19th Int. Wkshp Sign. Process. Advances in Wireless Commun. (SPAWC), pp. 1-5, Jun. 2018.
T. Gruber, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. t. Brink, “On deep learning-based channel decoding,” 2017 51st Annu. Conf. Inf. Sci. and Syst. (CISS), pp. 1-6, Mar. 2017.
M. Soltani, V. Pourahmadi, A. Mirzaei, and H. Sheikhzadeh, “Deep learning-based channel estimation,” IEEE Commun. Lett., vol. 23, no. 4, pp. 652-655, Apr. 2019.
T. O’Shea and J. Hoydis, “An introduction to deep learning for the physical layer,” IEEE Trans. Cogn. Commun. and Netw., vol. 3, no. 4, pp. 563-575, Oct. 2017.
A. Felix, S. Cammerer, S. Dorner, J. Hoydis, and S. ten Brink, “OFDM-autoencoder for end-to-end learning of communications systems,” in 2018 IEEE 19th Int. Wkshp Sign. Process. Advances in Wireless Commun. (SPAWC), pp. 1-5, Jun. 2018.
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