딥 러닝 군집화를 이용한 QPSK 신호 비트 오류율 성능 평가

마효; 왕한호

doi:10.14801/jkiit.2017.15.12.117

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자료유형: 학술저널

저자정보: 마효 (상명대학교) 왕한호 (상명대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제12호(JKIIT, Vol.15, No.12)

발행연도: 2017.12

수록면: 117 - 122 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2017.15.12.117

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딥 러닝 분야에서 활용되고 있는 군집화에 기반한 자율학습(CUL, Clustering-based Unsupervised Learning) 기법을 QPSK 검파에 적용하였다. 기존 QPSK 검파는 전송 심볼의 참조 성상점을 기준으로 최대공산(ML, Maximum Likelihood)에 의해서 수행되었던 반면, CUL을 사용하면 군집이 네 개라는 정보만으로 검파를 수행하게 된다. CUL에서는 자율학습에 입력으로 제공되는 심볼 집합의 크기와 중심점 결정을 위한 반복 회수 및 신호 대 잡음비가 검파 성능을 결정하며, 검파 성능은 추정된 중심점과 참조 성상점 사이의 평균 자승 오차와 비트 오류율을 통하여 평가하였다. CUL으로 검파할 때, 임의로 선택된 초기 중심점을 사용하는 경우 신호 대잡음비가 개선되어도 비트 오류율이 개선되지 않는다는 사실을 발견하였다. 이 문제를 해결하기 위하여 QPSK 검파에 적합한 초기 중심점 선택 기법을 제안하였으며, 이를 통하여 딥 러닝 기법을 이용한 검파에서 기존의 ML 검파와 동일한 수준의 비트오류율 성능을 달성하였다.

#clustering-based unsupervised learning #detection #deep learning

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E. Dahlman and S. Parkvall, 4G, LTE-Advanced Pro and The Road to 5G 3rd Ed., Academix Press, 2016.

Coates A., Ng A.Y, Learning Feature Representations with K-Means, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7700, pp. 561-580, 2012.

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