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무선 통신 물리 계층의 기계학습 활용 동향
Research Trends on Physical Layers in Wireless Communications Using Machine Learning 원문보기

전자통신동향분석 = Electronics and telecommunications trends, v.33 no.2, 2018년, pp.39 - 47  

최윤호 (씨앗기술연구실) ,  강현덕 (씨앗기술연구실) ,  김도영 (씨앗기술연구실) ,  이재호 (씨앗기술연구실) ,  박윤옥 (씨앗기술연구실)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The fundamental problem of communication is that of transmitting a message from a source to a destination over a channel through the use of a transmitter and receiver. To derive a theoretically optimal solution, the transmitter and receiver can be divided into several processing blocks, with each co...

참고문헌 (9)

  1. T. Wang, C.-K. Wen, H. Wang, F. Gao, T. Jiang, and S. Jin, "Deep Learning for Wireless Physical Layer: Opportunities and Challenges," Oct. 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1710.05312v2 

  2. S. Dorner, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. Brink, "Deep Learning-Based Communication Over the Air," June 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1707.03384v1 

  3. 김근영, 김용선, 남준영, 이우용, 서지훈, 홍승은, "기계학습을 활용한 5G통신 동향." 전자통신동향분석, 제31권, 제5호, 2016.10, pp. 1-10. 

  4. T. O'Shea and J. Hoydis, "An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer," June 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1702.00832v2 

  5. A.K. Nandi and E.E. Azzouz, "Algorithms for Automatic Modulation Recognition of Communication Signals," IEEE Trans. Commun., vol. 46, no. 4, Apr. 1998, pp. 431-436. 

  6. E. Nachmani, Y. Be'ey, and D. Burshtein, "Learning to Decode Linear Codes Using Deep Learning," Annu. Allerton Conf. Commun, Contr. Comput., Monticello, IL, USA, Sept. 27-30, 2016, pp. 341-346. 

  7. T. Gruber, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. Brink, "On Deep Learning-Based Channel Decoding," Jan. 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1701.07738v1 

  8. N. Farsad and A. Goldsmith, "Detection Algorithms for Communication Systems Using Deep Learning," July 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1705.08044v2 

  9. T.J. O'Shea, T. Erpek, and T.C. Clancy, "Deep Learning-Based MIMO Communications," Jan. 2017, Accessed 2018. http://arxiv.org/abs/1707.07980v1 

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