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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.5, 2020년, pp.57 - 62
주상임 (충북대학교, 전파통신공학) , 김남일 (한국전자통신연구원) , 김경석 (충북대학교, 정보통신공학)
The millimeter wave that uses the spectrum in the 30GHz~300GHz band has a shorter wavelength due to its high carrier frequency, so it is suitable for Massive MIMO systems because more antennas can be equipped in the base station. However, since an RF chain is required per antenna, hardware cost and ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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안테나 선택 기술의 목적은? | 안테나 선택 기술은 기지국에 장착된 모든 안테나를 사용하는 대신에 최적의 성능을 가지는 일부 안테나만을 선택하여 사용함으로써 RF chain의 수를 줄이면서 높은 성능을 획득하는 것을 목적으로 한다. 최적의 안테나를 선택하기 위해 철저한 조사 (Exhaustive search) 방법과 탐욕 조사 (Greedy search) 방법이 주로 연구되고 있다[2-4]. | |
밀리미터파 대역의 채널에는 어떤 문제점이 있는가? | 또한 높은 반송파 주파수를 가지는 짧은 파장의 밀리미터파 신호로 인해 송신 안테나 간 간격을 줄일 수 있기 때문에 밀리미터파 대역은 Massive MIMO (Multiple-input and multiple-output) 시스템에 적합하다. 하지만 밀리미터파 대역의 채널은 높은 주파수의 특성으로 경로 감쇠가 매우 큰 문제점을 갖는다. 이러한 심각한 경로 감쇠 문제를 극복하기 위해 ZF (Zero forcing)나 MMSE (Minimum mean square error)와 같은 빔포밍 기술이 적용된다[1]. | |
빔포밍이 각 안테나마다 ADCs, DACs, 믹서, 필터, 증폭기 등을 포함하는 RF chain을 할당해야 함에 따라 어떤 문제점이 있는가? | 빔포밍은 기저대역의 신호 처리에 의해 수행되며, 각 안테나 당 ADCs (Analog-to-digital converters)와 DACs (Digital-to-analog converters), 믹서, 필터 및 증폭기 등을 포함하는 RF (radio frequency) chain이 할당되어야 한다. 이것은 기지국의 주요 전력 소비원이기 때문에 기지국의 안테나 수가 증가할수록 하드웨어의 복잡도와 시스템 비용 등이 매우 증가하게 되며, 높은 전력 소비가 요구되는 문제점이 유발된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 주요 기술로 안테나 선택 기술이 고려되고 있다[2-4]. |
R. W. H. Jr, N. Gonzalez-prelcic, S. Rangan, W. Roh, and A. M. Sayeed, "An overview of signal processing techniques for millimeter wave MIMO systems," IEEE J. Sel. Top. Signal Process., Vol. 10, No. 3, pp. 436-453, Apr 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2016.2523924
M. O. K. Mendonca, P. S. R. Diniz, T. N. Ferreira and L. Lovisolo, "Antenna Selection in Massive MIMO Based on Greedy Algorithms," IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 19, No. 3, pp. 1868-1881, March 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TWC.2019.2959317.
Y. Gao, H. Vinck and T. Kaiser, "Massive MIMO Antenna Selection: Switching Architectures, Capacity Bounds, and Optimal Antenna Selection Algorithms," IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 66, No. 5, pp. 1346-1360, 1 March1, 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/TSP.2017.2786220.
S. Asaad, A. Bereyhi, A. M. Rabiei, R. R. Muller and R. F. Schaefer, "Optimal Transmit Antenna Selection for Massive MIMO Wiretap Channels," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 36, No. 4, pp. 817-828, April 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/JSAC.2018.2825159.
K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, pp. 770-778, 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90.
M. Soltani, V. Pourahmadi, A. Mirzaei, H. Sheikhzadeh, "Deep learning-based channel estimation," IEEE Commun. Lett., Vol. 23, No. 4, pp. 652-655, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2019.2898944
H. Huang, Y. Song, J. Yang, G. Gui, F. Adachi, "Deep-learning-based millimeter-wave massive MIMO for hybrid precoding," IEEE Trans. Veh. Technol., Vol. 68, No. 3, pp. 3027-3032, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2893928
3GPP, "Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz (Release 14)," 3GPP, Tech. Rep. TR38.901, V14.3.0, 2017.
J. Zheng and J. Chen, "Further Complexity Reduction for Antenna Selection in Spatial Modulation Systems," in IEEE Communications Letters, Vol. 19, No. 6, pp. 937-940, June 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2015.2417884.
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