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후방산란 통신시스템에서 군집화를 통한 블라인드 채널 추정
Blind Channel Estimation through Clustering in Backscatter Communication Systems

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제2호 (2020.04)바로가기
  • 페이지
    pp.81-86
  • 저자
    김수현, 이동구, 선영규, 심이삭, 황유민, 신요안, 김동인, 김진영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A374197

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Ambient backscatter communication has a drawback in which the transmission power is limited because the data is transmitted using the ambient RF signal. In order to improve transmission efficiency between transceiver, a channel estimator capable of estimating channel state at a receiver is needed. In this paper, we consider the K-means algorithm to improve the performance of the channel estimator based on EM algorithm. The simulation uses MSE as a performance parameter to verify the performance of the proposed channel estimator. The initial value setting through K-means shows improved performance compared to the channel estimation method using the general EM algorithm.
한국어
주변 후방산란 통신 (Ambient Backsactter Communication, AmBC)은 주변의 RF 신호를 활용해 데이터를 전송하기 때문에 송신 전력이 제한되는 단점을 가지고 있다. 이를 위해, 송수신기 간 전송 효율을 높이 위한 방법으로 수신단에서 채널 상태를 추정할 수 있는 채널 추정기가 필요하다. 본 논문에서는 주변 후방산란 통신에서 기댓값-최대화 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm, EM algorithm) 기반의 채널 추정기의 성능 개선을 위해 K-means 알고리즘 도입 방안을 고려하였다. 모의실험은 제안한 채널 추정기의 성능 확인을 위해 성능 지표로 평균 제곱 오차 (Mean Square Error, MSE)를 사용한다. 모의실험을 통해 K-means을 통한 초깃값 설정 시, 기존 EM 알고 리즘을 통한 채널 추정 방식 대비 개선된 성능을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
1. 주변 후방산란 통신 시스템
2. 에너지 하비스팅 및 백스케터 모드
Ⅲ. 채널 추정 알고리즘
1. 기댓값-최대화 알고리즘
2. K-means 알고리즘
Ⅳ. 모의실험
Ⅴ. 결론
References

키워드

K-means algorithm EM algorithm Ambient backscatter communication Energy harvesting Internet of Things

저자

  • 김수현 [ Soo-Hyun Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 이동구 [ Donggu Lee | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 선영규 [ Young-Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 심이삭 [ Issac Sim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 황유민 [ Yu-Min Hwang | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 신요안 [ Yoan Shin | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 김동인 [ Dong-In Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
  • 김진영 [ Jin-Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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