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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology |
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연구책임자 | 전요셉 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200017177 |
과제고유번호 | 1711136323 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-23 |
키워드 | 초저전력 통신.저-분해능 ADC.학습 기반 데이터 검출.매개변수 학습.기댓값 최대화.Ultra Low Power Communication.Low-Resolution ADC.Learning-based data detection.Parameter learning.Expectation maximization. |
□ 연구개요
본 연구의 목표는 저-분해능 ADC를 활용하는 초저전력 무선통신에 적합한 딥러닝 기반 데이터 검출 기술을 개발하는 것임. 딥러닝 기술을 활용하면 저-분해능 ADC통신에서 형성되는 비선형 입출력 관계를 학습할 수 있으며, 이를 바탕으로 별도의 채널 추정 없이도 양자화 오류에 강인한 데이터 검출을 수행할 수 있음. 이러한 점에 착안하여, 1단계 연구에서는 단일-비트 ADC 무선통신 시스템의 입출력 관계 학습에 적합한 매개변수 기반 모델을 제시하였으며, 2단계 연구에서는 제한적인 훈련 데이터에 적합한 학습 기반 데이터
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