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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 264 - 267 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.2.264
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본 논문에서는 셀룰러 임의접속과정에서의 프리앰블 검출성능을 향상시키기 위한 기계학습 기반의 임의접속 프리앰블 검출기법을 제안한다. 수신 프리앰블 신호를 효과적으로 처리하기 위해 합성곱 신경망 구조를 고안한다. 제안한 기술은 기존 임계값 기반의 검출 성능과 동일한 허위 검출 경보 확률을 갖는 상황에서 3dB 향상된 프리앰블 검출 성능을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 임계값 기반의 프리앰블 검출 방법
Ⅲ. 기계학습 기반의 프리앰블 검출 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
C. Bockelmann, N. Pratas, H. Nikopour, K. Au, T. Svensson, C. Stefanovic, P. Popovski, and A. Dekorsy, “Massive machine-type communications in 5G: Physical and MAC-layer solutions,” IEEE Commun. Mag., vol. 54, no. 9, pp. 59-65, Sep. 2016.
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