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다중 안테나 시스템에서 이용되는 프로그레시브 패킷(progressive packet)의 조인트 소스, 채널 및 시공간 코딩을 수행하기 위한 코딩 방법에 있어서,상기 프로그레시브 패킷을 수신하는 단계;상기 프로그레시브 패킷으로부터 왜곡 비율(distortion-rate) 특성을 획득하는 단계;상기 왜곡 비율 특성을 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 프로그레시브 패킷에 대응하는 데이터 전송률(data rate) 및 공간 다중화 비율(spatial multiplexing rate)을 획득하는 단계; 및상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율에 기초하여 상기 프로그레시브 패킷을 코딩하는 단계를 포함하는 코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 왜곡 비율 특성을 획득하는 단계는,상기 프로그레시브 패킷에 대응하는 비트 레이트(bit rate) 및 상기 프로그레시브 패킷의 오류 확률(error rate)에 기초하여 상기 왜곡 비율 특성을 획득하는 단계를 포함하는 코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율을 획득하는 단계는,상기 왜곡 비율 특성, 상기 프로그레시브 패킷이 전송되는 채널의 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 및 라이시안 팩터(rician factor)를 상기 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율을 획득하는 단계를 포함하는 코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 적어도 하나의 레이어는,상기 프로그레시브 패킷의 수에 대응하는 개수의 데이터 전송률 노드 및 상기 프로그레시브 패킷의 수에 대응하는 개수의 공간 다중화 비율 노드를 포함하는코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 히든 레이어(hidden layer)의 활성화 함수는,ReLU 함수를 포함하는코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크의 출력 레이어의 활성화 함수는,소프트맥스(softmax) 함수를 포함하는코딩 방법
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제1항에 있어서,상기 왜곡 비율 특성에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하는 코딩 방법
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제7항에 있어서,상기 학습시키는 단계는,상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율에 기초한 손실 함수(loss function)를 계산하는 단계; 및상기 손실 함수를 최소화하도록 상기 뉴럴 네트워크의 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는 코딩 방법
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제8항에 있어서,상기 손실 함수를 계산하는 단계는,상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율에 기초하여 크로스 엔트로피(cross entropy) 값을 계산하는 단계를 포함하는 코딩 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제9항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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다중 안테나 시스템에서 이용되는 프로그레시브 패킷(progressive packet)의 조인트 소스, 채널 및 시공간 코딩을 수행하기 위한 코딩 장치에 있어서,상기 프로그레시브 패킷을 수신하는 수신기; 및상기 프로그레시브 패킷으로부터 왜곡 비율(distortion-rate) 특성을 획득하고,상기 왜곡 비율 특성을 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 프로그레시브 패킷에 대응하는 데이터 전송률(data rate) 및 공간 다중화 비율(spatial multiplexing rate)을 획득하고,상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율에 기초하여 상기 프로그레시브 패킷을 코딩하는 프로세서를 포함하는 코딩 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 프로그레시브 패킷에 대응하는 비트 레이트(bit rate) 및 상기 프로그레시브 패킷의 오류 확률(error rate)에 기초하여 상기 왜곡 비율 특성을 획득하는코딩 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 왜곡 비율 특성, 상기 프로그레시브 패킷이 전송되는 채널의 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 및 라이시안 팩터(rician factor)를 상기 뉴럴 네트워크에 입력함으로써 상기 데이터 전송률 및 상기 공간 다중화 비율을 획득하는코딩 장치
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제11항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 적어도 하나의 레이어는,상기 프로그레시브 패킷의 수에 대응하는 개수의 데이터 전송률 노드 및 상기 프로그레시브 패킷의 수에 대응하는 개수의 공간 다중화 비율 노드를 포함하는코딩 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 왜곡 비율 특성에 기초하여 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는코딩 장치
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