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Massive MIMO 시스템에서 고 신뢰도를 위한 딥러닝 기반 신호 검출 기법

  • 기술번호 : KST2022010995
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 딥러닝 알고리즘을 활용한 검출 성능 향상을 massive MIMO 시스템으로 확장하는 것으로 보다 낮은 구현 복잡도와 높은 신뢰도를 만족하는 딥러닝 기반 검출 기법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 검출 정확도를 높을 수 있다. 학습 알고리즘을 통해 SOR 기법에 DNN 기반 비선형 추정기를 결합하는 것으로 높은 정확도로 신호를 검출하는 반복적인 구조의 검출 기법을 제안한다. 본 발명의 제안된 검출기는 선형 추정기로 저 복잡도의 SOR 기법을 사용하며 massive MIMO 시스템에서 OAMPNet 보다 낮은 복잡도로 구현될 수 있다.
Int. CL H04B 7/0452 (2017.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC H04B 7/0452(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210175055 (2021.12.08)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2355383-0000 (2022.01.20)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220208) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.08)
심사청구항수 6

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 장준용 경기도 의정부시 오목로**번길
3 박찬엽 서울특별시 노원구
4 이영롱 서울특별시 광진구 면목로*길 **-*, ***호(군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 안준형 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 청보빌딩)(아인특허법률사무소)
2 이강민 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 청보빌딩)(아인특허법률사무소)
3 남승희 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 청보빌딩)(아인특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1425351-53
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-1430250-68
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2021.12.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.12.20 수리 (Accepted) 9-1-2021-0017220-07
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0027953-51
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.01.13 수리 (Accepted) 1-1-2022-0047199-53
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.01.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0047198-18
8 등록결정서
Decision to grant		 2022.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0051449-69
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번호 청구항
1 1
업링크 Massive MIMO 시스템에서 고 신뢰도를 위한 딥러닝 기반 신호 검출 장치에 있어서,단말기로부터 수신되는 신호를 입력받아 선형 추정(SOR기법)을 통해 추정된 신호를 출력하는 선형 추정 모듈;상기 선형 추정모듈에서 출력된 상기 추정 신호를 입력받아 검출 신호를 비선형 추정하여 출력하는 DNN 모델 기반의 비선형 추정 모듈;상기 비선형 추정 모듈의 출력을 상기 선형 추정 모듈의 입력으로 소정 횟수 귀환하여, 상기 선형 추정 모듈과 상기 비선형 추정 모듈이 연결된, 묶음 구성을 포함하는 신호 검출 블록 모듈에서의 연산이 소정 횟수 반복되도록 구성된 귀환 모듈;을 포함하여 구성되며, 상기 선형 추정모듈은 SOR 기법을 적용한 연산을 반복하는 모듈이고;상기 비선형 추정모듈은 상기 선형 추정모듈의 출력을 입력 받아, 적응적 기계 학습을 수행하는 모듈이며;상기 SOR 기법은 상기 비선형 추정 모듈에 대한 기계 학습 변수를 출력하고 아래의 (수학식 1) 내지 (수학식 3)을 만족하는 연산을 수행하는 것;을 특징으로 하는 신호 검출 장치
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제 1 항에 있어서,상기 비선형 추정 모듈은 단일 입출력 구조를 가지며 아래의 (수학식 4) 내지 (수학식 7)를 만족하는 연산을 수행하는 것;을 특징으로 하는 신호 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 적응적 기계학습은 오프라인 학습으로, 학습 알고리즘은 Adam(Adaptative moment estimation) 최적화 함수를 활용한 Tensor flow로 구현되며 최적화하려는 손실 함수는 아래의 (수학식 8) 을 만족하는 것;을 특징으로 하는 신호 검출 장치
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제 6 항에 있어서,상기 신호 검출장치의 학습 과정은 검증되는 서로 다른 채널 환경에 대해 다시 수행되며 500의 배치 크기로 2만번 학습하며, 0
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업링크 Massive MIMO 시스템에서 고 신뢰도를 위한 딥러닝 기반 신호 검출 방법에 있어서, 단말기로부터 수신되는 신호를 입력받아 선형 추정(SOR기법)을 통해 추정된 신호를 출력하는 선형 추정 단계;상기 선형 추정단계에서 출력된 상기 추정 신호를 입력받아 검출 신호를 비선형 추정하여 출력하는 비선형 추정 단계;상기 비선형 추정 단계의의 출력을 상기 선형 추정 단계의 입력으로 소정 횟수 귀환하여, 상기 선형 추정 단계와 상기 비선형 추정 단계를 결합한 연산을 소정 횟수 반복하는 귀환 단계;를 포함하여 구성되며, 상기 선형 추정단계는 SOR 기법을 적용한 연산을 반복하는 것;이고, 상기 비선형 추정단계는 상기 선형 추정단계의 출력을 입력 받아, 적응적 기계 학습을 수행하는 것이며;상기 SOR 기법은 상기 비선형 추정 단계에 대한 기계 학습 변수를 출력하고 아래의 (수학식 1) 내지 (수학식 3)을 만족하는 연산을 수행하는 것;을 특징으로 하는 신호 검출 방법
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제 8 항에 있어서,상기 비선형 추정 단계는 단일 입출력을 수행하며, 아래의 (수학식 4) 내지 (수학식 7)를 만족하는 연산을 수행하는 것;을 특징으로 하는 신호 검출 방법
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1 과학기술정보통신부 세종대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 메타버스 자율트윈 핵심기술 연구
2 교육부 세종대학교 이공학학술연구기반구축(R＆D) 자율지능무인비행체연구소