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기지국이 채널을 추정하는 방법에 있어서,기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하는 외재적 정보 산출 단계; 상기 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서, 상기 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 상기 선험적 파라미터를 결정하는 파라미터 결정 단계; 및상기 복수의 안테나 각각에 대한 상기 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 상기 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 활성 단말 추정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 외재적 정보 산출 단계는,상기 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트하고, 업데이트된 상기 그래디언트 정보에 기초하여 상기 외재적 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 파라미터 결정 단계는,상기 외재적 정보의 총합과 상기 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 상기 선험적 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 3 항에 있어서,상기 활성 단말 추정 단계는,업데이트된 상기 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 활성 단말 추정 단계는,미리 설정된 반복 횟수만큼 상기 외재적 정보, 상기 선험적 파라미터 및 상기 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 상기 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 선험적 정보는,상기 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출되고, 상기 우도 정보는,표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법
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채널을 추정하는 기지국에 있어서,기지국에 포함된 복수의 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 산출하고, 상기 복수의 안테나 각각에 대한 선험적 파라미터를 결정함에 있어서, 상기 복수의 안테나 중 선험적 파라미터를 결정하는 안테나를 제외한 나머지 안테나 각각에 대한 외재적 정보를 이용하여 상기 선험적 파라미터를 결정하고, 상기 복수의 안테나 각각에 대한 상기 선험적 파라미터에 기초하여 산출된 선험적 정보와 우도 정보를 기반으로 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하고, 상기 희소 벡터에 기초하여 활성 단말을 추정하는 제어부; 및 상기 활성 단말의 추정으로부터 산출되는 채널 추정 정보에 기초하여 단말과 데이터를 송수신하는 송수신부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 기지국
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제 7 항에 있어서,상기 제어부는,상기 희소 벡터의 초기 값 또는 이전 값에 경사하강법(gradient descent method)을 적용하여 그래디언트 정보를 업데이트하고, 업데이트된 상기 그래디언트 정보에 기초하여 상기 외재적 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 기지국
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제 7 항에 있어서,상기 제어부는,상기 외재적 정보의 총합과 상기 선험적 파라미터의 임계값에 기초하여 상기 선험적 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 기지국
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제 9 항에 있어서,상기 제어부는,업데이트된 상기 선험적 파라미터에 소프트 임계값 연산(soft thresholding operation)을 수행하여 상기 복수의 안테나 각각에 대한 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 기지국
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제 7 항에 있어서,상기 제어부는,미리 설정된 반복 횟수만큼 상기 외재적 정보, 상기 선험적 파라미터 및 상기 희소 벡터의 업데이트를 반복하여 최종적으로 상기 희소 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 기지국
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12
제 7 항에 있어서,상기 선험적 정보는,상기 선험적 파라미터를 변수로 하여 라플라스 사전 확률에 의해 산출되고, 상기 우도 정보는,표준 가우스 분포의 누적 분포 함수를 사용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 기지국
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