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채널 상태 예측장치에 있어서,예측하고자 하는 채널의 이전 상태정보를 입력받기 위한 입력수단;상기 입력수단을 통해 입력받은 이전 상태정보의 발생 확률이 최대가 되도록 하는 모델 파라미터를 산출하기 위한 파라미터 산출수단;상기 파라미터 산출수단에서 산출한 모델 파라미터를 기반으로 채널의 각 상태에 대해 가능성(likelihood) 값을 산출하기 위한 가능성 산출수단; 및상기 가능성 산출수단에서 산출한 가능성 값(확률 값) 중 최대값을 갖는 채널의 이전 상태를 채널의 다음 상태로 예측하기 위한 채널 예측수단을 포함하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측장치
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제 1 항에 있어서,상기 파라미터 산출수단은, 바움-웰치 알고리즘을 이용하여 모델 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측장치
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제 2 항에 있어서,상기 모델 파라미터는, HMM(Hidden Markov Model) 파라미터인 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측장치
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제 3 항에 있어서,상기 파라미터 산출수단은, 상기 입력받은 이전 상태정보를 이용하여 천이확률, 출력상태확률, 및 초기상태확률을 추정하여 상기 이전 상태정보의 발생 확률이 최대가 되도록 하는 HMM 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측장치
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제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 가능성 산출수단은,채널의 각 상태에 대해 전향 알고리즘을 적용하여 가능성(likelihood) 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측장치
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채널 상태 예측방법에 있어서,예측하고자 하는 채널의 이전 상태정보를 입력받는 단계;상기 입력받은 이전 상태정보의 발생 확률이 최대가 되도록 하는 모델 파라미터를 산출하는 모델 파라미터 산출단계;상기 산출한 최적의 모델 파라미터를 기반으로 채널의 각 상태에 대해 가능성(likelihood) 값을 산출하는 가능성 산출단계; 및상기 산출한 가능성 값(확률 값) 중 최대값을 갖는 채널의 이전 상태를 채널의 다음 상태로 예측하는 단계를 포함하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측방법
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제 6 항에 있어서,상기 모델 파라미터 산출단계는, 바움-웰치 알고리즘을 이용하여 모델 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측방법
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8
제 7 항에 있어서,상기 모델 파라미터는, HMM(Hidden Markov Model) 파라미터인 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측방법
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제 8 항에 있어서,상기 모델 파라미터 산출단계는, 상기 입력받은 이전 상태정보를 이용하여 천이확률, 출력상태확률, 및 초기상태확률을 추정하여 상기 이전 상태정보의 발생 확률이 최대가 되도록 하는 HMM 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측방법
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제 6 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 가능성 산출단계는,채널의 각 상태에 대해 전향 알고리즘을 적용하여 가능성(likelihood) 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 인식 무선 기반의 채널 상태 예측방법
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