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심층 신경망을 이용한 활성 단말 검출과 채널 추정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022007585
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 비승인 상향링크 전송 기반의 무선통신시스템에서 기지국의 활성 단말 검출과 채널 추정 방법이 제공된다. 실시예에 따른 방법은 k개의 활성 단말로부터 중첩된 신호()를 수신하는 단계; 및 제1 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()를 입력으로 하여 상기 기지국의 셀 내의 모든 단말이 각각 활성 단말일 추정 확률()을 산출하는 단계; 및 제2 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()와 활성 단말 검출 결과 값을 입력으로 하여 활성 단말의 채널을 추정하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04L 25/02 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC H04L 25/0254(2013.01) G06N 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020200162482 (2020.11.27)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0074228 (2022.06.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.27)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 심병효 서울특별시 강남구
2 안용준 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김 순 영 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)
2 김영철 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 (수송동, 석탄회관빌딩)(케이씨엘특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-1283006-95
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.02.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.04.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0181191-89
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.01.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0002197-10
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.03.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0230699-18
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.03.02 수리 (Accepted) 1-1-2022-0230700-88
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.03.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0192861-85
9 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.05.02 수리 (Accepted) 1-1-2022-0469561-65
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.05.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0469562-11
12 등록결정서
Decision to grant		 2022.05.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0397896-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
비승인 상향링크 전송 기반의 무선통신시스템에서 기지국의 활성 단말 검출과 채널 추정 방법으로서,k개의 활성 단말로부터 중첩된 신호()를 수신하는 단계;제1 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()를 입력으로 하여 상기 기지국의 셀 내의 모든 단말이 각각 활성 단말일 추정 확률()을 산출하는 단계; 및제2 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()와 활성 단말 검출 결과 값을 입력으로 하여 활성 단말의 채널을 추정하는 단계를 포함하는, 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 인공 신경망과 상기 제2 인공 신경망은 각각 장단기 메모리 네트워크 기반 인공 신경망인 것을 특징으로 하는 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 인공 신경망은 다음의 수학식 5와 같은 직접 사상을 학습하여 구축되고, 상기 제2 인공 신경망은 다음의 수학식 8과 같은 직접 사상을 학습하여 구축된 것을 특징으로 하는, 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 제1 인공 신경망에 입력된 상기 수신된 신호()는 완전 연결 계층(fully-connected layer)를 통과하여 히든 레이어 표현()으로 변경되고, 상기 변경된 히든 레이어 표현()은 복수의 LSTM 셀을 순차적으로 연산되어 활성 단말 검출 결과의 히든 레이어 표현()을 산출하며, 상기 활성 단말 검출 결과의 히든 레이어 표현()은 시그모이드 함수를 통해 상기 추정 확률()로 변환되는 것을 특징으로 하는, 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 복수의 LSTM 셀 각각은 하기 수학식 6과 같은 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는, 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 제2 인공 신경망은 입력 게이트로 특정 단말의 채널 특징을 활성화하고, 망각 게이트로 나머지 단말의 채널 특징을 비활성화하도록 학습된 것을 특징으로 하는, 활성 단말 검출과 채널 추정 방법
7 7
비승인 상향링크 전송 기반의 무선통신시스템에서 활성 단말 검출과 채널 추정을 위한 기지국 장치로서,k개의 활성 단말로부터 중첩된 신호()를 수신하는 수신기; 및상기 수신기의 동작을 제어하는 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 제1 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()를 입력으로 하여 상기 기지국의 셀 내의 모든 단말이 각각 활성 단말일 추정 확률()을 산출하고, 제2 인공 신경망을 이용하여 상기 수신된 신호()와 활성 단말 검출 결과 값을 입력으로 하여 활성 단말의 채널을 추정하는, 기지국 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 제1 인공 신경망과 상기 제2 인공 신경망은 각각 장단기 메모리 네트워크 기반 인공 신경망인 것을 특징으로 하는 기지국 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 제1 인공 신경망은 다음의 수학식 5와 같은 직접 사상을 학습하여 구축되고, 상기 제2 인공 신경망은 다음의 수학식 8과 같은 직접 사상을 학습하여 구축된 것을 특징으로 하는 기지국 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 제1 인공 신경망에 입력된 상기 수신된 신호()는 완전 연결 계층(fully-connected layer)를 통과하여 히든 레이어 표현()으로 변경되고, 상기 변경된 히든 레이어 표현()은 복수의 LSTM 셀을 순차적으로 연산되어 활성 단말 검출 결과의 히든 레이어 표현()을 산출하며, 상기 활성 단말 검출 결과의 히든 레이어 표현()은 시그모이드 함수를 통해 상기 추정 확률()로 변환되는 것을 특징으로 하는, 기지국 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 복수의 LSTM 셀 각각은 하기 수학식 6과 같은 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 기지국 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 제2 인공 신경망은 입력 게이트로 특정 단말의 채널 특징을 활성화하고, 망각 게이트로 나머지 단말의 채널 특징을 비활성화하도록 학습된 것을 특징으로 하는, 기지국 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한양대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 5G와 무인이동체(자율주행차, 드론 등) 산업 융합을 위한 핵심 인력양성