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Registered Deep learning based beamforming method and apparatus for the same

심층 학습 기반의 빔포밍 방법 및 이를 위한 장치
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Inventors
Hong Seung Eun, 이훈, 박석환, 김준범
Application No.
10-2021-0091256 (2021.07.12) KIPRIS
Publication No.
10-2022-0013906 (2022.02.04)
Registration No.
10-2510513-0000 (2023.03.10)
Country
KOREA
Project Code
20HH3200, Development of Radio Transmission Technologies for High Capacity and Low Cost in Ultra Dense Networks, Hong Seung Eun
Abstract
입력 계층, (L은 1이상의 자연수)개의 은닉 계층들, 및 출력 계층으로 구성된 심층 신경망을 이용하는 빔포밍 방법은: 기지국과 개(는 1이상의 자연수) 단말들 간의 채널 정보()와 상기 기지국의 송신 전력 제한 값()을 획득하여 상기 입력 계층으로 입력하는 단계; 및 상기 출력 계층과 활성화 함수를 이용하여 출력된 빔포밍 벡터들을 이용하여 상기 K개의 단말들에게 전송될 신호들을 빔포밍하는 단계를 포함하고, 상기 기지국은 개(은 1이상의 자연수)의 전송 안테나들을 이용하여 상기 K개의 단말들에게 상기 신호들을 전송할 수 있다. 여기에서, 상기 출력 계층은 직접 빔포밍 학습(DBL, direct beamforming learning) 방식, 특징 학습(FL, feature learning) 방식, 또는 단순 특징 학습(SFL, simplified feature learning) 방식으로 구성될 수 있다.
KSP Keywords
Feature Learning, deep learning(DL)
Family
 
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Status Patent Country KIPRIS
Registered DEEP LEARNING BASED BEAMFORMING METHOD AND APPARATUS UNITED STATES