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다중 인덱스 변조를 수행하는 직교 주파수 분할 다중화 (Multi Mode Orthogonal Frequency Division Muliplexing wih Index Modulation, MM-OFDM-IM) 시스템에서 수신기가 메시지 신호를 검출하는 방법에 있어서,채널을 통해 수신된 신호를 블록 단위로 분리하는 단계;각 블록별 데이터를 제1 신경망 모델에 입력하여 상기 각 블록별 부반송파들의 변조 패턴에 기초하여 결정되는 블록별 인덱스 비트를 검출하는 단계;상기 각 블록별 데이터 및 상기 검출된 인덱스 비트를 제2 신경망 모델에 입력하여 상기 블록별 부반송파들에 포함된 블록별 정보 비트를 검출하는 단계; 및상기 검출된 블록별 인덱스 비트 및 상기 검출된 블록별 정보 비트를 병합하여 블록별 메시지 비트를 검출하고, 전체 블록에 대해 검출된 상기 블록별 메시지 비트를 병합하여 전체 메시지 비트를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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제 1항에 있어서,상기 제1 신경망 모델에 입력되는 상기 각 블록별 데이터는,블록 단위로 분리된 수신 신호의 제로포싱 이퀄라이징 값과 에너지 값을 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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제 1항에 있어서,상기 각 블록별 부반송파들은 변조 패턴에 따라 서로 다른 복수의 성상들 (constellations) 중 하나의 성상으로 변조되고,상기 MM-OFDM-IM 시스템이 DM-OFDM-IM (Dual Mode Orthogonal Frequency Division Muliplexing wih Index Modulation) 시스템인 경우, 상기 서로 다른 복수의 성상들은 서로 다른 2개의 성상들인 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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제 3항에 있어서,상기 제1 신경망 모델은 임의로 생성된 랜덤 데이터 샘플들 및 상기 랜덤 데이터 샘플들 중 일부 데이터를 선별한 선별된 데이터 샘플을 일정 비율로 포함한 학습 데이터 세트에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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제 4항에 있어서,상기 선별된 데이터 샘플은,상기 랜덤 데이터 샘플들 중 최소 거리 (minimum distance, MD) 값이 상위 10% 이내인 값을 갖는 제1 선별 데이터 샘플, 및상기 랜덤 데이터 샘플들 중 상기 MD 값과 상기 MD 값 다음으로 짧은 거리 값의 차이 값이 하위 10% 이내인 값을 갖는 제2 선별 데이터 샘플을 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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제 5항에 있어서,상기 제1 신경망 모델은 CNN (Convolution Neural Network)이고, 상기 제2 신경망 모델은 DNN (Deep Neural Network)인 것을 특징으로 하는,수신기의 메시지 신호 검출 방법
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다중 인덱스 변조를 수행하는 직교 주파수 분할 다중화 (Multi Mode Orthogonal Frequency Division Muliplexing wih Index Modulation, MM-OFDM-IM) 시스템의 수신기에 있어서,채널을 통해 수신된 신호를 블록 단위로 분리하는 블록 분리기;각 블록별 데이터를 제1 신경망 모델에 입력하여 상기 각 블록별 부반송파들의 변조 패턴에 기초하여 결정되는 블록별 인덱스 비트를 검출하는 인덱스 비트 검출기;상기 각 블록별 데이터 및 상기 검출된 인덱스 비트를 제2 신경망 모델에 입력하여 상기 블록별 부반송파들에 포함된 블록별 정보 비트를 정보 비트 검출기;상기 검출된 블록별 인덱스 비트 및 상기 검출된 블록별 정보 비트를 병합하여 블록별 메시지 비트를 검출하는 비트 병합기; 및전체 블록에 대해 검출된 상기 블록별 메시지 비트를 병합하여 전체 메시지 비트를 검출하는 메시지 비트 검출기를 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기
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제 7항에 있어서,상기 인덱스 비트 검출기로 블록 단위로 분리된 수신 신호의 제로포싱 이퀄라이징 값과 에너지 값을 포함하는 상기 각 블록별 데이터를 입력하는 전처리기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기
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제 7항에 있어서,상기 각 블록별 부반송파들은 변조 패턴에 따라 서로 다른 복수의 성상들 (constellations) 중 하나의 성상으로 변조되고,상기 MM-OFDM-IM 시스템이 DM-OFDM-IM (Dual Mode Orthogonal Frequency Division Muliplexing wih Index Modulation) 시스템인 경우, 상기 서로 다른 복수의 성상들은 서로 다른 2개의 성상들인 것을 특징으로 하는,수신기
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제 9항에 있어서,상기 제1 신경망 모델은 임의로 생성된 랜덤 데이터 샘플들 및 상기 랜덤 데이터 샘플들 중 일부 데이터를 선별한 선별된 데이터 샘플을 일정 비율로 포함한 학습 데이터 세트에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는,수신기
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제 10항에 있어서,상기 선별된 데이터 샘플은,상기 랜덤 데이터 샘플들 중 최소 거리 (minimum distance, MD) 값이 상위 10% 이내인 값을 갖는 제1 선별 데이터 샘플, 및상기 랜덤 데이터 샘플들 중 상기 MD 값과 상기 MD 값 다음으로 짧은 거리 값의 차이 값이 하위 10% 이내인 값을 갖는 제2 선별 데이터 샘플을 포함하는 것을 특징으로 하는,수신기
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제 11항에 있어서,상기 제1 신경망 모델은 CNN (Convolution Neural Network)이고, 상기 제2 신경망 모델은 DNN (Deep Neural Network)인 것을 특징으로 하는,수신기
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