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MIMO 시스템에 있어서,채널행렬 및 전송 신호대 잡음비를 입력으로 하고 블록 오류율을 출력으로 하는 훈련데이터 세트로 기계학습모델을 훈련하고,훈련된 기계학습모델로 입력된 채널행렬 및 전송 신호대 잡음비에 대해 양자화된 블록 오류율의 인덱스를 예측하는 학습장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 MIMO 시스템에서 기계학습 기반의 링크 성능 추정 장치
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제1항에 있어서, 상기 기계학습모델은 랜덤 프레스트 분류기를 포함하고,상기 기계학습모델의 훈련데이터 세트의 복수의 특징 중 V개의 특징을 무작위로 선택하고, 선택된 V개의 특징 중 가장 중요한 특징으로부터 결정 트리를 생성하며, 각 트리가 생성하는 클래스 레이블 중 과반수가 넘는 레이블을 도출하고, 상기 도출된 과반수가 넘는 클래스 레이블을 최종 클래스로 할당하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 MIMO 시스템에서 기계학습 기반의 링크 성능 추정 장치
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제2항에 있어서, 상기 학습장치는,훈련된 기계학습모델의 랜덤 프레스트 분류기로 입력된 채널행렬 및 전송 신호대 잡음비를 입력으로 양자화된 블록 오류율을 예측하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 MIMO 시스템에서 기계학습 기반의 링크 성능 추정 장치
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제3항에 있어서, 상기 학습장치는,예측된 양자화된 블록 오류율 은 다음 식 11로 정의되는 것을 특징으로 하는 MIMO 시스템에서 기계학습 기반의 링크 성능 추정 장치
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제4항에 있어서, 상기 랜덤 포레스트 분류기는, 양자화된 블록 오류율 값의 인덱스를 다음 식 12의 해로 도출되도록 구비되는 것을 특징으로 하는 MIMO 시스템에서 기계학습 기반의 링크 성능 추정 장치
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