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MIMO 시스템 기반의 앙상블 기계 학습을 이용한 신호 검출 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2020003439
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 MIMO 시스템 기반의 앙상블 기계 학습을 이용한 신호 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, MIMO 시스템 기반의 앙상블 기계 학습을 이용한 신호 검출 방법에 있어서, Nt개의 송신 안테나를 가진 송신기가 전송한 Nt개의 훈련 신호에 대응하여 Nr개의 수신 안테나를 가진 수신기가 수신한 Nr개 수신 신호 및 송수신기 간 채널 계수를 각각 입력 값으로 하고 상기 Nt개의 훈련 신호의 조합에 대응된 레이블을 출력 값으로 하는 복수의 학습 데이터들을 사용하여, 독립된 복수의 신호 검출 모델을 학습시키는 단계와, 상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호에 대응하여 수신되는 상기 수신기의 Nr개 수신 신호로부터 채널 계수를 추정하고, Nr개의 수신 신호 및 추정한 채널 계수를 상기 복수의 신호 검출 모델에 개별 입력시키는 단계, 및 상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력되는 레이블을 기초로 상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호를 예측하는 단계를 포함하는 신호 검출 방법을 제공한다. 이에 따르면, MIMO 시스템 내 수신기에서 수신 신호를 검출함에 있어 기계 학습 기반의 복수의 MIMO 신호 검출기를 활용함으로써, 수신 신호의 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 기존의 MIMO 검출 기법보다 수신기의 오류 성능을 향상시킬 수 있다.
Int. CL H04B 7/0413 (2017.01.01) H04B 7/06 (2017.01.01) H04B 7/08 (2017.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01)
CPC H04B 7/0413(2013.01) H04B 7/0413(2013.01) H04B 7/0413(2013.01) H04B 7/0413(2013.01)
출원번호/일자 1020190105977 (2019.08.28)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2064301-0000 (2020.01.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200109) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.28)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송형규 경기도 성남시 분당구
2 하종규 서울특별시 광진구
3 이운상 경기도 김포시 김포한강

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교 산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0886773-69
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2019-0921659-28
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2019.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2019.09.16 수리 (Accepted) 9-1-2019-0043387-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.10.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0709727-64
6 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2019.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-1211064-98
7 [출원서 등 보완]보정서
2019.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-1211065-33
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.11.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1211063-42
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-1211062-07
10 등록결정서
Decision to grant
2020.01.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0002344-67
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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MIMO 시스템 기반의 앙상블 기계 학습을 이용한 신호 검출 방법에 있어서,Nt개의 송신 안테나를 가진 송신기가 전송한 Nt개의 훈련 신호에 대응하여 Nr개의 수신 안테나를 가진 수신기가 수신한 Nr개 수신 신호 및 송수신기 간 채널 계수를 각각 입력 값으로 하고 상기 Nt개의 훈련 신호의 조합에 대응된 레이블을 출력 값으로 하는 학습 데이터들을 사용하여, 독립된 복수의 신호 검출 모델을 개별 학습시키는 단계;상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호에 대응하여 수신되는 상기 수신기의 Nr개 수신 신호로부터 채널 계수를 추정하고, Nr개의 수신 신호 및 추정한 채널 계수를 상기 복수의 신호 검출 모델에 개별 입력시키는 단계; 및상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력되는 레이블을 기초로 상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호를 예측하는 단계를 포함하며,상기 레이블은,상기 송신기의 변조 차수(M)와 상기 송신 안테나의 개수(Nt)에 따라 가지의 레이블로 구분되고,상기 학습 데이터는,실수부와 허수부로 구분하여 구성한 2Nr개의 수신 신호 성분, 실수부와 허수부로 구분하여 구성한 2Nr·Nt 개의 채널 계수, 그리고 상기 Nt개의 훈련 신호의 조합에 대응되는 1개의 레이블을 포함하는 신호 검출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 신호 검출 모델의 입력 데이터는,상기 2Nr개의 수신 신호 성분, 그리고 2Nr·Nt 개의 채널 계수를 포함하는 2Nr(1+ Nt) 차원의 특징을 가지는 신호 검출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 복수의 신호 검출 모델을 학습시키는 단계는,상기 복수의 신호 검출 모델에 대해 서로 다른 학습 데이터를 적용하여 개별 학습시키는 신호 검출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력된 레이블 중 최다 빈도로 도출된 레이블을 최종 선택하여 상기 Nt개의 송신 신호를 예측하는 신호 검출 방법
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청구항 1에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력된 레이블에 대해 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 상기 Nt개의 송신 신호를 예측하는 신호 검출 방법
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MIMO 시스템 기반의 앙상블 기계 학습을 이용한 신호 검출 장치에 있어서,Nt개의 송신 안테나를 가진 송신기가 전송한 Nt개의 훈련 신호에 대응하여 Nr개의 수신 안테나를 가진 수신기가 수신한 Nr개 수신 신호 및 송수신기 간 채널 계수를 각각 입력 값으로 하고 상기 Nt개의 훈련 신호의 조합에 대응된 레이블을 출력 값으로 하는 학습 데이터들을 사용하여, 독립된 복수의 신호 검출 모델을 개별 학습시키는 학습부;상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호에 대응하여 수신되는 상기 수신기의 Nr개 수신 신호로부터 채널 계수를 추정하고, Nr개의 수신 신호 및 추정한 채널 계수를 상기 복수의 신호 검출 모델에 개별 입력시키는 추정부; 및상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력되는 레이블을 기초로 상기 송신기에서 전송한 Nt개의 송신 신호를 예측하는 검출부를 포함하며,상기 레이블은,상기 송신기의 변조 차수(M)와 상기 송신 안테나의 개수(Nt)에 따라 가지의 레이블로 구분되고,상기 학습 데이터는,실수부와 허수부로 구분하여 구성한 2Nr개의 수신 신호 성분, 실수부와 허수부로 구분하여 구성한 2Nr·Nt 개의 채널 계수, 그리고 상기 Nt개의 훈련 신호의 조합에 대응되는 1개의 레이블을 포함하는 신호 검출 장치
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청구항 8에 있어서,상기 신호 검출 모델의 입력 데이터는,상기 2Nr개의 수신 신호 성분, 그리고 2Nr·Nt 개의 채널 계수를 포함하는 2Nr(1+ Nt) 차원의 특징을 가지는 신호 검출 장치
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청구항 8에 있어서,상기 학습부는,상기 복수의 신호 검출 모델에 대해 서로 다른 학습 데이터를 적용하여 개별 학습시키는 신호 검출 장치
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청구항 8에 있어서,상기 검출부는,상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력된 레이블 중에서 최다 빈도로 도출된 레이블을 최종 선택하여 상기 Nt개의 송신 신호를 예측하는 신호 검출 장치
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청구항 8에 있어서,상기 검출부는,상기 복수의 신호 검출 모델에서 각각 출력된 레이블에 대해 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 상기 Nt개의 송신 신호를 예측하는 신호 검출 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 세종대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 지능형 비행로봇 융합기술 연구