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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 685 - 690 (6page)
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본 논문에서는 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 최대화 할 수 있는 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 사용자가 위치한 셀 이외의 기지국으로부터 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 고려하고, 시스템 피드백 오버헤드를 줄이기 위하여 사용자는 채널 상태 정보 대신에 신호 대 간섭 및 잡음비 정보를 피드백 한다. 따라서 기지국은 신호 대 간섭 및 잡음비 정보만을 이용하여 송신 전력을 제어한다. 함축적 신호 대 간섭 및 잡음비 정보의 이용은 정보 차원을 감소시키는 장점은 있지만 데이터 전송률을 감소시킬 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 학습 방식으로 이 문제를 해결하고, 딥러닝 입력의 차원을 효과적으로 축소할 경우 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법이 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 심층신경망 구조 및 학습과정
Ⅳ. 수치적 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
W. Lee, M. Kim, and D. Cho, “Deep power control: transmit power control scheme based on convolutional neural network,” IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 6, pp. 1276-1279, Jun. 2018.
D. Kim and I. H. Lee, “Deep learning-based power control scheme for perfect fairness in device-to-device communication systems,” Electronics, vol. 9, no. 10, pp. 1606, Oct. 2020.
S. Ioffe and C. Szegedy, “Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift,” Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, Lille: France, pp. 448-456, 2015.
W. Lee, M. Kim, and D. Cho, “Transmit power control using deep neural network for underlay device-to-device communication,” IEEE Wireless Communication Letters, vol. 8, no. 1, pp. 141-144, Feb. 2019.
N. Yang, H. Zhang, K. Long, H. Hsieh, and J. Liu, “Deep neural network for resource management in NOMA networks,” IEEE Transactions Vehicular Technology, vol. 69, no. 1, pp. 876-886, Jan. 2020.
D. Kim and I. H. Lee, “Deep learning-based power control scheme for perfect fairness in device-to-device communication systems,” Electronics, vol. 9, no. 10, pp. 1606, Oct. 2020.
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N. Yang, H. Zhang, K. Long, H. Hsieh, and J. Liu, “Deep neural network for resource management in NOMA networks,” IEEE Transactions Vehicular Technology, vol. 69, no. 1, pp. 876-886, Jan. 2020.
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