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분산 MIMO 시스템에서 빔포밍 및 프론트홀 양자화 최적화 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2023001720
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 분산 MIMO 시스템에서 빔포밍 및 프론트홀 양자화를 최적화하는 방법은: 합계-전송률 성능 또는 최소-전송률 성능을 최대화하기 위한 non-convex 목적 함수를 생성하는 단계; 상기 목적 함수를 복수의 DU들과 단말들 간의 채널 상태, 복수의 DU들의 전송 전력 제약 및 복수의 DU들의 프론트홀 용량 제약를 입력으로 하고 단말들 각각에 대한 빔포밍 벡터와 DU들 각각에 대한 프론트홀 링크의 양자화 잡음 전력을 출력으로 하는 함수적 최적화 문제로 변환하는 단계; 및 상기 함수적 최적화 문제를 근사화하는 심층 신경망을 설계하고 훈련시키는 단계를 포함하는 훈련 과정과, 훈련된 심층 신경망을 이용하여 상기 채널 상태, 상기 전송 전력 제약, 및 상기 프론트홀 용량 제약에 따른 단말들 각각을 위한 빔포밍 벡터와 복수의 DU들 각각에 대한 프론트홀 링크의 양자화 잡음 전력을 도출하는 적용 과정을 포함할 수 있다.
Int. CL H04W 24/02 (2009.01.01) H04B 7/024 (2017.01.01) H04B 7/06 (2017.01.01) H04B 7/0426 (2017.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC H04W 24/02(2013.01) H04B 7/024(2013.01) H04B 7/0617(2013.01) H04B 7/0634(2013.01) H04B 7/0426(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220082844 (2022.07.06)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0007966 (2023.01.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210088680   |   2021.07.06
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍승은 대전광역시 유성구
2 박석환 전라북도 전주시 완산구
3 유대성 전라북도 전주시 덕진구
4 이훈 부산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2022-0702530-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
중앙 유닛(CU)과 복수의 분산 유닛(DU)들로 구성되는 분산 MIMO 시스템에서 빔포밍 및 프론트홀 양자화를 최적화하는 방법으로서,상기 복수의 DU들의 전송 전력 제약과 상기 CU와 상기 복수의 DU들을 연결하는 프론트홀 용량 제약을 만족하고, 합계-전송률 성능 또는 최소 전송률 성능을 최대화하기 위한, 상기 복수의 DU들에 의해 서비스되는 단말들 각각을 위한 빔포밍 벡터와 상기 복수의 DU들 각각을 위한 프론트홀 링크의 양자화 잡음 전력을 최적화하는 목적 함수를 생성하는 단계;상기 목적 함수를 상기 복수의 DU들과 상기 단말들 간의 채널 상태, 상기 전송 전력 제약 및 상기 프론트홀 용량 제약를 입력으로 하고 상기 빔포밍 벡터와 상기 프론트홀 링크의 양자화 잡음 전력을 출력으로 하는 함수적 최적화(functional optimization) 문제로 변환하는 단계;상기 함수적 최적화 문제의 풀이를 근사화하는 심층 신경망(deep neural network)를 설계하고, 상기 심층 신경망을 훈련시키는 단계; 및상기 훈련된 심층 신경망 및 후처리기(post-processor)을 이용하여 상기 채널 상태, 상기 전송 전력 제약, 및 상기 프론트홀 용량 제약에 따른 상기 단말들 각각을 위한 빔포밍 벡터와 상기 복수의 DU들 각각에 대한 프론트홀 링크의 양자화 잡음 전력을 도출하는 단계를 포함하는, 빔포밍 및 프론트홀 양자화를 최적화하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 방송통신산업기술개발사업 [통합과제] 5G NR 기반 지능형 오픈 스몰셀 기술 개발