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김재홍 (중앙대학교) 김현주 (중앙대학교) 정의림 (한밭대학교) 정진곤 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
860 - 863 (4page)

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This study proposes a convolutional neural network (CNN)-based transmit antenna selection (TAS) method. The designed CNN predicts the future signal power of each antenna based on the past signal-to-noise ratio (SNR), which is obtained through the received signals before the transmission under a time-division duplex system. Also, a missing SNR completion method is adapted to handle the SNR measurement failures. Numerical results verified that the proposed CNNbased TAS outperforms two conventional benchmarking methods, namely the max-last and max average methods.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 및 채널 모델
Ⅲ. 제안하는 합성곱 신경망 기반 송신 안테나 선택 기법
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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