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본 논문은 다중 안테나를 사용하는 이동통신 시스템에서 CNN 기반 송신 안테나 및 MCS 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 OFDM 시스템에서 등화기 출력의 평균에 의해 얻어진 SNR을 추정하고 이를 기록하여 향후송신에 가장 적합한 안테나와 MCS를 선택한다. 일반적으로 사용되는 기존의 방법은 평균 SNR 값을 기반으로 송신 안테나 및 MCS를 선택하는 것이다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 방법과 제안하는 방법을 비교한다. 성능 평가지표는 송신 안테나 선택 정확도와 MCS 선택에 대한 통신 단절 확률 및 전송 속도이다. 이동 속도에 따라 성능을 비교한 결과, 제안하는 CNN의 송신 안테나 선택과 MCS 선택에 대한 성능이 기존의 평균 SNR을 이용하는방법보다 좋다. 특히, 이동 속도가 증가함에 따라 제안하는 방법과 기존 방법의 성능 격차가 점점 커지며, 이는제안하는 방법을 사용할 경우 통신할 때 더 많은 양의 데이터를 더 빠른 속도로 처리할 수 있음을 나타낸다.

This paper proposes a method for selecting transmission antennas and Modulation and Coding Scheme (MCS) in mobile communication systems using multiple antennas based on Convolutional Neural Networks (CNN). The proposed method estimates the signal-to-noise ratio (SNR) by averaging the equalizer output in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system. The conventional approach selects transmission antennas and MCS based on the average SNR value. Computer simulation compares the proposed method with the conventional method. The performance indicators are the accuracy of transmission antenna selection, and communication disconnection probability and throughput for MCS selection. As a result of comparing the performance according to the moving speed, the performance for the transmission antenna selection and MCS selection of the proposed CNN is better than that of using the conventional average SNR. In particular, as the speed of movement increases, the performance gap between the proposed method and the conventional method becomes larger, indicating that larger amounts of data can be processed at a faster rate when the proposed method is used.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
밀리미터파 통합 엑세스 백홀 네트워크에서 심층 강화학습 기반의 대역 할당 기법 = Spectrum allocation based on deep reinforcement learning in mmWave integrated access and backhaul network 박정훈, 진희태, 정수민, 김석찬 p. 1057-1063
중첩 U-NET 기반 음성 향상 기술의 실시간 구현 = A real-time implementation of a nested U-NET-based speech enhancement 차재빈, 황서림, 박성욱, 박영철 p. 1064-1071
위성 영상의 의미론적 분할을 위한 확장된 심층 신경망 연결 모델 = An extended deep neural network connection model for semantic segmentation of satellite images 정진원, 신요안 p. 1072-1074
Rician 페이딩 채널에서 에너지 요구량에 따른 채널 통계 기반 무선 에너지 전송 = Channel statistics based wireless energy transfer with energy demand in Rician fading channel 강진호 p. 1075-1078
Wireless node localization based on wild goats algorithm for industrial Internet of things Philip Tobianto Daely, Jae Min Lee, Dong-Seong Kim p. 1079-1090
시분할 중첩 빔 기반 다중 초음파 센서를 이용한 스마트 지팡이 = Smart cane using time-division overlapped-beam based multi-ultrasonic sensors 최상호, 차승연, 천다은, 곽수빈, 김현서 p. 1091-1101
중앙 제어형 수중 인지 음파 네트워크를 위한 공평도 최적화 기반 채널 할당 방법 = Fairness optimized channel allocation for centralized underwater cognitive acoustic networks 윤창호 p. 1102-1113
마이크로 세그먼테이션 기반 파일 암호화 랜섬웨어 탐지에 관한 연구 = A study on micro-segmentation based file-encrypting ransomware detection 서정우 p. 1114-1122
신뢰성 있는 지구 저궤도 위성 통신망 최적화를 위한 강화학습 기반 동적 라우팅 알고리즘 = Reinforcement learning-based dynamic routing for robust optimization of low earth orbit (LEO) satellite communication networks 김규선, 박수현, 김중헌, 김영구, 하재경, 전병현 p. 1123-1134
딥러닝을 이용한 국부 영역 기반 손 분할 = Local region-based hand segmentation using deep learning 전준현, 김태훈, 정유수, 박길흠 p. 1135-1143
산학연협력 코디네이터 추세분석 및 효율적 양성방안에 관한 연구 = A study on the trend analysis and efficient training of industry-academic cooperation coordinators 양정모, 조동욱 p. 1144-1151
자율주행을 위한 다중작업학습에 관한 연구 = Study on multi-task learning for autonomous driving 전우민, 곽대원, 이성진 p. 1152-1160
딥보이스와 실제 음성 그리고 금융기관사칭 보이스 피싱 여성 범죄자와 동년배 여성 일반인과의 음성 차이에 대한 규명 = Identification of voice differences between deep voice, real voice, and voice phishing female offenders impersonating financial institutions and ordinary females of the same age 조일영, 박은빈, 송도연, 심혜지, 김수민, 박지수, 박나희, 정연만, 조동욱 p. 1161-1168
웹 검색엔진 및 딥러닝 기반 한글 단어 인식 OCR 시스템 = The deep learning-based OCR system for Korean word with web search engine 장혁수, 고상호, 이재현, 박승권 p. 1169-1174
Transformer 기반 인물 재식별을 위한 상대적 위치 임베딩 활용방법 = A relative positional embedding scheme for transformer-based person re-identification 김성수, 김경환 p. 1175-1178
웨이퍼 맵의 다중 결함 패턴 인지를 위한 벡터 표현 기반 캡슐 네트워크 구현 = Multiple defect pattern recognition in a wafer map using vector-representation based capsule network 김미선, 최지환, 이하림 p. 1179-1189
Network data analytics for data-driven control loop of RAN intelligent controller = RAN Intelligent Controller의 Data-Driven Control Loop를 위한 네트워크 데이터 분석 Young-Jun Cho, Seok-Yeong Bang, Hyeon-Min Yoo, Een-Kee Hong p. 1190-1193
다중 안테나를 사용하는 이동통신 시스템에서 CNN 기반 송신 안테나 및 MCS 선택 = CNN-based transmit antenna and MCS selection in a mobile communication system using multiple antennas 오정은, 조아민, 정진곤, 정의림 p. 1194-1201

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 C. G. Alor, “Enhancing signal reception in wireless communication systems using antenna diversity,” Eur. J. Eng. and Environ. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 1-13, Jan. 2020. (https://doi.org/10.5281/zenodo.7682387) 미소장
2 A. Pandey, R. Ahmad, and D. P. Singh, “Comparison of wireless mimo system under alamouti's scheme and maximum ratio combining technique,” Int. J. Image, Graphics and Sign. Process. (IJIGSP), vol. 5, no. 2, pp. 31-37, Feb. 2013. (https://doi.org/10.5815/ijigsp.2013.02.05) 미소장
3 N. Gonzalez-Prelcic, R. Méndez-Rial, and R. W. Heath, “Radar aided beam alignment in mmWave V2I communications supporting antenna diversity,” in 2016 Inf. Theory and Appl. Wkshp. (ITA), pp. 1-7, La Jolla, CA, USA, Jan. 2016. (https://doi.org/10.1109/ITA.2016.7888145) 미소장
4 W. J. Liao, S. K. Tuan, Y. Lee, and M. C. Ho, “A diversity receiver-based high-gain broad-beam reception array antenna,” IEEE Ant. and Wireless Propag. Lett., vol. 17, no. 3, pp. 410-413, Mar. 2018. (https://doi.org/10.1109/LAWP.2018.2792438) 미소장
5 K. Gautam, “Implementation of space-time block code in MIMO system using antenna diversity,” in 2017 Recent Developments in Control, Automation & Power Eng. (RDCAPE), pp. 182-186, Noida, India, Oct. 2017. (https://doi.org/10.1109/RDCAPE.2017.8358263) 미소장
6 I. Ahamed, and M. Vijay, “Comparison of different diversity techniques in MIMO antennas,” in 2017 2nd Int. Conf. on Commun. and Electronics Systems (ICCES), pp. 47-50, Coimbatore, India, Oct. 2017. (https://doi.org/10.1109/CESYS.2017.8321136) 미소장
7 L. Wang, M. Elkashlan, J. Huang, R. Schober, and R. K. Mallik, “Secure transmission with antenna selection in MIMO Nakagami-m fading channels,” IEEE Trans. on Wireless Commun., vol. 13, no. 11, pp. 6054-6067, Nov. 2014. (https://doi.org/10.1109/TWC.2014.2359877) 미소장
8 J. E. Oh, A. M. Jo, J. W. Choi, and E. R. Jeong, “Optimum transmit antenna selection based on convolutional neural network in mobile communication environment,” Int. Next-generation Convergence Technol. Assoc., vol. 7, no. 3, pp. 350-357, Mar. 2023. (https://doi.org/10.33097/JNCTA.2023.07.03.350) 미소장
9 R. Fantacci, D. Marabissi, D. Tarchi, and I. Habib, “Adaptive modulation and coding techniques for OFDMA systems,” IEEE Trans. on Wireless Commun., vol. 8, no. 9, pp. 4876-4883, Sep. 2009. (https://doi.org/10.1109/TWC.2009.090253) 미소장
10 T. S. Harivikram, R. Harikumar, C. G. Babu, and P. Murugamanickam, “Adaptive modulation and coding rate for OFDM systems,” Int. J. of Emerging Technol. and Advanced Eng., vol. 3, no. 2, pp. 250-255, Feb. 2013. 미소장
11 M. Jyothsna, K. Rama, and L. Reddy, “Comparison of BER performance analysis of MIMO-OFDM for different modulation schemes using MRRC technique,” Int. J. on Recent and Innovation Trends in Computing and Commun. (IJRITCC), vol. 2, no. 7, pp. 2062-2065, Jul. 2014. 미소장
12 J. Fan, Q. Yin, G. Y. Li, B. Peng, and X. Zhu, “MCS selection for throughput improvement in downlink LTE systems,” in 2011 Proceedings of 20th Int. Conf. on Computer Commun. and networks (ICCCN), pp. 1-5, Lahaina, HI, USA, Jul. 2011. (https://doi.org/10.1109/ICCCN.2011.6005743) 미소장
13 C. Yu, W. Xiangming, L. Xinqi, and Z. Wei, “Research on the modulation and coding scheme in LTE TDD wireless network,” in 2009 Int. Conf. on Industrial Mechatronics and Auto. (ICIMA), pp. 468-471, Chengdu, China, May 2009. (https://doi.org/10.1109/ICIMA.2009.5156664) 미소장
14 G. Alnwaimi, and H. Boujemaa, “Adaptive packet length and MCS using average or instantaneous SNR,” IEEE Trans. on Vehicular Technol., vol. 67, no. 11, pp. 10519-10527, Aug. 2018. (https://doi.org/10.1109/TVT.2018.2865798) 미소장
15 A. Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge university press, 2005. (https://doi.org/https://doi.org/10.1017/CBO9780511841224) 미소장

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