신호 처리 및 통신

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본 연구는 반사 지능 표면(IRS) 지원 감지 시스템에서 다중 대상 방향 추정 문제를 다룹니다. 제안된 방법은 IRS의 반사 요소와 감지 요소에 내재된 방향 정보를 모두 활용하여 원자 규범 최소화 기법을 통해 방향을 추정합니다.

Zak-OTFS 시스템에서 펄스 성형 필터 설계를 통해 지연-도플러 영역 예측성과 시간/대역폭 확장 간의 상충관계를 해결할 수 있다.

디지털 위상 배열에서 안테나 간 신호 결합을 통해 양자화 잡음이 억제되어, 아날로그 위상 배열 대비 ADC 비트 해상도를 낮출 수 있음을 보여준다.

액체 신경망을 활용하여 도시 환경에서 발생하는 높은 배경 잡음에도 강인한 연속 시간 빔 추적 기법을 제안하였다.

본 연구는 저지연 음성 전송 및 향상을 위해 딥러닝 기반 기술을 통합한 혁신적인 솔루션을 제안한다. 이 시스템은 배경 소음, 음성 코딩, 전송 채널 오류 등 다양한 오류 요인을 동시에 해결할 수 있다.

원형 배열을 이용한 근거리 감지 시스템에서 대역폭과 배열 크기가 각도 및 거리 추정 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

그래프 컨볼루션을 활용하여 미지의 변수 간 상관관계를 효과적으로 모델링하고, 이를 기대 전파 알고리즘에 통합함으로써 대규모 MIMO 검출 성능을 향상시킬 수 있다.

근접장 속도 감지를 통해 이동 목표물의 방사 속도와 횡단 속도를 동시에 추정할 수 있으며, 이를 활용한 예측 빔포밍 기법은 채널 추정과 사전 운동 모델 지식 없이도 원활한 데이터 전송을 가능하게 한다.

본 논문에서는 저비트폭 Cholesky 분해를 사용하는 선형 최소 제곱 문제의 반올림 오차에 대한 확률적 상한을 제안한다. 이 상한은 기존의 수치 분석 기반 상한보다 실제 오차에 훨씬 가깝다.

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