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MU-MISO 시스템에서 에너지 효율 빔포밍 최적화 : 패널티 기반 딥러닝 기법 ＝ Energy-efficient beamforming optimization for MU-MISO systems : a penalty-based deep learning method / 김준범 ; 이훈 1

ABSTRACT 1

I. 서론 1

II. 시스템 모델 1

III. 에너지 효율 문제 정의 2

IV. 패널티 기반 제안 기법 2

V. 모의실험 결과 및 분석 3

VI. 결론 4

REFERENCES 4

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Energy-efficient communication is a key and increasingly important requirement in modern wireless systems, particularly in multi-user multiple-input single-output (MU-MISO) downlink scenarios that demand high performance and scalability. This paper proposes a deep learning (DL)-based beamforming design that directly and explicitly targets energy efficiency as the primary optimization objective in such systems. To address the mismatch between conventional DL architectures and truly energy-efficient operation, a penalty-based loss function is carefully introduced to guide the network away from unnecessary and inefficient full-power usage. Simulation results clearly show that the proposed method consistently achieves comparable or even superior energy efficiency compared to both conventional optimization and DL-based approaches.

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