Główne pojęcia
생성적 적대 신경망을 이용하여 FR3 상위 중간 대역의 다중 주파수 채널 특성을 효과적으로 모델링할 수 있다.
Streszczenie
이 연구에서는 FR3 상위 중간 대역(약 7GHz~24GHz)의 채널 모델링을 위해 생성적 적대 신경망(GAN) 기반 방법을 제안했다. 제안된 모델은 두 단계로 구성되어 있다:
- 링크 상태 예측기 네트워크: 링크 조건 벡터 u를 입력으로 받아 링크 상태(LOS, NLOS, 아웃티지)를 예측한다.
- 경로 생성 네트워크: 링크 조건 벡터 u와 링크 상태 s를 입력으로 받아 다중 주파수 경로 데이터 벡터 x를 생성한다. 이때 CWGAN-GP 기반 생성 모델을 사용한다.
제안된 모델은 레이 트레이싱 시뮬레이션 데이터를 통해 평가되었다. 결과적으로 모델은 경로 손실의 주변 및 결합 분포, 빔포밍 SNR, 각도 스프레드 등 다양한 채널 특성을 효과적으로 포착할 수 있었다. 이를 통해 GAN 기반 방법이 FR3 상위 중간 대역 채널 모델링에 적합함을 보였다.
Statystyki
경로 손실 CDF 비교 결과, 레이 트레이싱 데이터와 모델 생성 데이터 간 매우 유사한 분포를 보였다.
빔포밍 SNR 차이의 CDF는 12GHz, 18GHz, 24GHz에서 레이 트레이싱 데이터와 잘 일치했다.
AoA와 AoD의 RMS 각도 스프레드 CDF도 6GHz와 18GHz에서 유사한 분포를 나타냈다.