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무선 통신 시스템(WCS; wireless communication system)에서 신경망 기반의 송신전력 제어 장치에 있어서,채널 이득 매트릭스를 입력으로 하며, 심층 신경망(Deep Neural Network), 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) 및 학습 전 초기화과정을 수행하는 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) 중 하나의 모델을 이용하여 최적의 송신전력을 학습하는 신경망; 및채널 상태 정보를 기초로 송신전력을 제어하는 제어부를 포함하며,상기 신경망은, 인접한 사용자들로부터 로컬 채널 상태 정보를 입력 값으로 사용하고, 나머지 사용자들의 채널 상태 정보는 평균 채널값으로 처리하여 상기 최적의 송신전력을 학습하는 신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제1항에 있어서,상기 심층 신경망(Deep Neural Network)은, 완전 연결 층(fully connected layer)를 포함하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제1항에 있어서,상기 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)은, 합성곱 파트, 완전 연결(Fully Connected) 파트 및 시그모이드(sigmoid) 파트를 포함하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제3항에 있어서,상기 신경망은, 반복적 알고리즘 기반의 송신전력 할당 방법을 사전 학습하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제1항에 있어서,상기 무선 통신 시스템(WCS; wireless communication system)은 언더레이 장치간 통신(Underlaid D2D Communication)이고,상기 송신전력 제어 장치는 장치간 사용자 단말(DUE; D2D User Equipment)의 송신전력을 제어하고,상기 신경망의 손실함수는 단말의 전송률 및 간섭을 매개 변수로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제6항에 있어서,상기 신경망은, 셀룰러 사용자 단말(CUE;Cellular User Equipment)의 송신전력에서 발생하는 간섭을 고려해서 학습하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제1항에 있어서,상기 학습 전 초기화과정을 수행하는 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)은, 제1 완전 연결(Fully Connected) 파트, 합성곱 파트, 제2 완전 연결(Fully Connected) 파트 및 시그모이드(sigmoid) 파트를 포함하고,상기 제1 완전 연결(Fully Connected) 파트에서 입력 데이터가 재구성되는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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제8항에 있어서, 상기 제2 완전 연결 파트는, 셀룰러 사용자 단말(CUE) 및 장치간 사용자 단말의 간섭을 모두 고려해서 학습하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 장치
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무선 통신 시스템(WCS; wireless communication system)의 송신전력 제어 장치에 의해 수행되는 신경망 기반의 송신전력 제어 방법에 있어서,신경망(Neural Network)을 통해 채널 이득 매트릭스를 입력으로 하며, 심층 신경망(Deep Neural Network), 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) 및 학습 전 초기화과정을 수행하는 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) 중 하나의 모델을 이용하여 최적의 송신전력을 학습하는 단계;송신 단말로부터 채널 상태 정보를 수신하는 단계; 및상기 채널 상태 정보를 기초로 송신전력을 제어하는 단계를 포함하고,상기 최적의 송신전력을 학습하는 단계는, 인접한 사용자들로부터의 로컬 채널 상태 정보를 입력 값으로 사용하고, 나머지 사용자들의 채널 상태 정보는 평균 채널 값으로 처리하는 신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 심층 신경망(Deep Neural Network)은, 완전 연결 층(fully connected layer)를 포함하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)은, 합성곱 파트, 완전 연결(Fully Connected) 파트 및 시그모이드(sigmoid) 파트를 포함하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 최적의 송신전력을 학습하는 단계는, 반복적 알고리즘 기반의 송신전력 할당 방안을 사전 학습하는 단계를 포함하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 무선 통신 시스템(WCS; wireless communication system)은 언더레이 장치간 통신(Underlaid D2D Communication)이고,상기 송신전력 제어 장치는 장치간 사용자 단말(DUE; D2D User Equipment)의 송신전력을 제어하고,상기 신경망의 손실함수는 단말의 전송률 및 간섭을 매개 변수로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제15항에 있어서,상기 신경망은, 셀룰러 사용자 단말(CUE;Cellular User Equipment)의 송신전력에서 발생하는 간섭을 고려해서 학습하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 전 초기화과정을 수행하는 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network)은, 제1 완전 연결(Fully Connected) 파트, 합성곱 파트, 제2 완전 연결(Fully Connected) 파트 및 시그모이드(sigmoid) 파트를 포함하고,상기 제1 완전 연결(Fully Connected) 파트에서 입력 데이터가 재구성되는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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제17항에 있어서, 상기 제2 완전 연결 파트는, 셀룰러 사용자 단말(CUE) 및 장치간 사용자 단말의 간섭을 모두 고려해서 학습하는 것을 특징으로 하는신경망 기반의 송신전력 제어 방법
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