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다중 안테나 기술에서의 딥러닝 기반 직교 진폭 변조 디코더
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이동우 | - |
| dc.contributor.author | 자오유 | - |
| dc.contributor.author | 이주현 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T05:44:01Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-04T05:44:01Z | - |
| dc.date.issued | 2021-02 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114955 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.format.extent | 2 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | 다중 안테나 기술에서의 딥러닝 기반 직교 진폭 변조 디코더 | - |
| dc.title.alternative | Deep Learning Based MIMO QAM Decoder | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회, pp 107 - 108 | - |
| dc.citation.title | 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 | - |
| dc.citation.startPage | 107 | - |
| dc.citation.endPage | 108 | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www-dbpia-co-kr-ssl.access.hanyang.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE10547433 | - |
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- Lee, Joo hyun
- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)