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과제명(국문)	무선 통신 시스템에서 머신러닝을 활용한 빔형성 기법
과제명(영문)	Machine Learning based Beamforming Schemes in Wireless Communication Systems
학문분야	정보기술	선정년도	2021
연구기관	한국외국어대학교	연구책임자	이정훈
당해연도 연구비(원)	31,440,000 원	연구기간	2021.03.01 ~ 2022.02.28
본 연구에서는 무선 통신 시스템의 핵심 요소 기술 중 하나인 빔포밍 기법을 기계학습을 이용하여 구현하는 것을 목표로 한다. 특히 최적의 빔포밍 기법을 구하기 힘든 통신 모델 혹은 최적의 빔포밍 벡터를 찾기에 복잡도가 높은 환경에서 기계학습을 이용하여 빔포밍의 성능을 높이고, 복잡도를 낮추는 방안에 대해 연구한다. 제안하는 기계학습 기반 빔포밍 기법은, K-사용자 multiple-input and single-output (MISO) 간섭채널, multiple-input multiple-out (MIMO) 브로드캐스트 채널, 릴레이 채널, massive MIMO 등 다양한 구조의 통신 모델에서, 좋은 성능을 가지지만 높은 복잡도로 사용이 힘든 빔포밍 기법을 기계학습을 활용하여 구현하는 연구를 수행한다. 또한 송신단에서 불완전한 채널 정보를 가지고 있을 때, 불완전한 채널 정보를 활용하여 효율적으로 빔포밍 벡터를 찾아내는 기계학습 기반 빔포밍 기법에 대해 연구한다.
키워드(국문)	#빔포밍 #기계학습 #간섭채널 #제한된 채널 피드백 #5G 통신 시스템
키워드(영문)	#Beamforming #Machine Learning #Interference Channels #Limited Channel Feedback #5G Wireless Communication Systems
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