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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 1,160 - 1,163 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.7.1160
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확률 기하 기반한 성능 분석은 동작 변수가 성능에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있지만 제한된 네트워크 환경에서 성능 분석이 가능하다. 따라서 본 논문은 확률 기하 기반 기계학습을 역방향 성능 근사화에 적용하는 방안을 제안한다. 제안 방안으로는 송신전력 제어 변수가 성능에 미치는 영향을 근사화하고 기타 네트워크 환경에도 응용 가능함을 보여 준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 및 성능 모델
Ⅲ. 인공신경망 및 데이터 셋
Ⅳ. 성능 평가 및 응용
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
H. E. Hammouti, M. Ghogho, and S. A. R. Zaidi, “A machine learning approach to predicting coverage in random wireless networks,” in Proc. IEEE Globecom’18, pp. 1-6, Abu Dhabi, United Arab Emirates, Dec. 2018.
H.-K. Park, J. Um, S. Park, and T. Kwon, “Downlink performance approximation of cellular networks via stochastic geometry and machine learning,” J. KICS, vol. 45, no. 3, pp. 492-495, Mar. 2020.
J. G. Andrews, F. Baccelli, and R. K. Ganti, “A tractable approach to coverage and rate in cellular networks,” IEEE Trans. Commun., vol. 59, no. 11, pp. 3122-3134, Nov. 2011.
T. Kwon, S.-W. Choi, and Y.-H. Shin, “A comprehensive design framework for network-wide cost reduction in random access-based wireless IoT networks,” IEEE Commun. Lett., vol. 23, no. 9, pp. 1576-1580, Sep. 2019.
C. U. Castellanos, et al., “Performance of uplink fractional power control in UTRAN LTE,” in Proc. IEEE VTC Spring 2008, pp. 2517-2521, Marina Bay, Singapore, May 2008.
H.-K. Park, J. Um, S. Park, and T. Kwon, “Downlink performance approximation of cellular networks via stochastic geometry and machine learning,” J. KICS, vol. 45, no. 3, pp. 492-495, Mar. 2020.
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