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제 1 항에 있어서, 상기 채널 특성 정보를 추출하는 단계는상기 수신한 IQ 샘플의 샘플링 레이트를 수신 장치의 샘플링 레이트와 동일하게 다운 샘플링하여 샘플링 데이터를 생성하는 단계;상기 샘플링 데이터로부터 프리엠블 필드, 시그널 필드 및 데이터 필드를 포함하는 프레임을 검출하는 단계;상기 검출된 프레임으로부터 심볼의 시작위치를 결정하는 심볼 정렬 단계; 및 송신기와 수신기간에 발생하는 불일치를 보정하는 반송파 주파수 오프셋 보정 단계;를 포함하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 프리엠블 필드는, 짧은 트레이닝 시퀀스(STS, Short training sequence)와 긴 트레이닝 시퀀스(LTS, long training sequence)를 포함하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 프레임을 검출하는 단계는,동일한 패턴이 반복되는 짧은 트레이닝 시퀸스(STS)를 자기 상관 기능을 통해 검출하되, 자기 상관 기능은 아래 수식에 따라 계산하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 심볼 정렬 단계는,수신된 IQ 샘플과 긴 트레이닝 시퀀스의 전체 패턴을 상호 상관(cross-correlation)을 통해 추출된 피크(peak)에 의해 시작 위치를 식별하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 3 항에 있어서, 반송파 주파수 오프셋 단계는,대략적인 반송파 주파수 오프셋 보정(Coarse Carrier Frequency Offset Correction)과 정밀한 반송파 주파수 오프셋 보정(Fine Carrier Frequency Offset Correction)을 수행하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 대략적인 반송파 주파수 오프셋 보정은,짧은 트레이닝 시퀀스의 마지막 5개의 심볼을 이용하여 아래 수식에 따라 계산하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 정밀한 반송파 주파수 오프셋 보정은,아래 수식에 따라 계산하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 순환 신경망(RNN)은,장단기 메모리(LSTM, Long Short Term Memory)를 이용하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 장단기 메모리(LSTM)는, 복수개의 은닉 유닛을 가지는 복수 개의 장단기 메모리(LSTM) 레이어를 이용하는, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 학습 데이터 집합은,상기 현재 시점의 채널 특성 정보에서 미리 정해둔 비율만큼 분류한 것인, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 예측 데이터 집합은,상기 현재 시점의 채널 특성 정보 중 학습 데이터 집합으로 분류된 부분을 제외한 나머지 부분인, 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법
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제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 하나의 항에 따른 심층 학습을 이용한 무선 통신 환경 적응 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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