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학술대회자료
저자정보
박우진 (한국항공대학교) 류시강 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,380 - 1,384 (5page)

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This paper presents a scalable hardware model for DOA estimation in massive MIMO systems, a key challenge for beyond 5G wireless communications due to the increasing number of antennas. The representative model-based MUSIC algorithm offers high resolution but requires Eigenvalue Decomposition (EVD) of the covariance matrix at the receiver. To address this, recent studies have explored distributed covariance estimation and DOA algorithms. The proposed model uses parallelism to reduce estimation latency, achieving linear computational complexity, unlike the exponential complexity of conventional MUSIC.

목차

Abstract
I. 서론
II. Proposed Average Consensus와 distributed Power Method
Ⅲ. 하드웨어 구조
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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