다차원 색인 변조를 위한 신경망 기반 활성 안테나 추정을 통한 저복잡도 제로-포싱 검파기 (Low Complexity Zero-Forcing Detector through Neural Network Based Active Antenna Estimation for Multi-Dimensional Index Modulation)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 46권 / 1호 / 11 ~ 17페이지
· 저자명 : 서정빈, 김석찬

초록

다차원 색인 변조는 우수한 스펙트럼 효율성으로 인해 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 다차원 색인 변조의기술 중 하나인 일반화된 공간-주파수 색인 변조(Generalized space-frequency index modulation, GSFIM)에 적용가능한 활성 요소 선택 방식과 저복잡도 검파기를 제안한다. 제안하는 활성 요소 선택 방식은 GSFIM의submatirx마다 공간 차원의 색인 변조를 수행하여 데이터 전송률을 증가시킨다. 제안하는 활성 요소 선택 방식을사용할 경우 기존의 방식보다 높은 데이터 전송률을 제공하지만, 동일한 비트 오류율 성능을 보인다. 제안하는 검파기는 제로-포싱(Zero-forcing, ZF)기법이 적용된 GSFIM의 수신 신호에서 활성 안테나의 색인을 인공신경망으로추정함으로써 수신기의 계산 복잡도를 감소시킨다. 제안하는 검파기는 제로-포싱 기법만을 사용했을 때에 비해 낮은 계산 복잡도를 요구하지만, 동일한 비트 오류율 성능을 보인다.

영어초록

Multi-dimensional index modulation is actively studied due to its superior spectral efficiency. This paper proposes an active element selection method and a low-complexity detector applicable to generalized space-frequency index modulation (GSFIM), one of multidimensional index modulation scheme. The proposed active element selection scheme increases data rate by performing spatial index modulation for each submatirx of GSFIM. When the proposed active element selection method is used, the data transmission amount is higher than that of the conventional method, but the same bit error rate performance is shown. The proposed detector reduces the computational complexity of the detector by estimating the index of the active antennas using neural network in the received signal of the GSFIM to which the zero-forcing (ZF) technique is applied. The proposed detector requires lower computational complexity than when only the zero-forcing technique is used, but shows the same bit error rate performance.

참고자료

· 없음