다중 안테나 기술에서의 딥러닝 기반 직교 진폭 변조 디코더

Abstract

본 논문은 인공지능 학습을 통한 다중 안테나 기술 (MIMO)에서의 직교 진폭 변조(QAM)를 사용한 직교 신호 디코더(decoder)를 제시한다. 디코더가 심층신경망 (DNN) 기반의 분류 모델을 사용하여 직교 진폭 변조된 신호가 성상도 내에 해당하는 매세지점을 분류하도록 학습시켰다. 이를 토대로 다중 안테나 기술에서의 직교 진폭 변조 신호 복조기의 심볼 오류율을 확인해보았다.