IRS 지원 ISAC 시스템에서 딥러닝 기반 채널 추정 기법을 제안하여 감지 및 통신 채널의 성능을 향상시킴
본 논문은 다중 안테나 비동기 SWIPT 수신기를 위한 혼돈 파형 기반 신호 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 각 안테나가 정보 전송과 에너지 수확 모드 사이를 전환할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션의 요구사항에 따라 에너지 수확 또는 정보 전송을 우선적으로 수행할 수 있다.
무작위 ISAC 신호는 기존 결정론적 레이더 신호와 달리 감지 성능 저하를 초래하므로, 이를 보완하기 위한 전용 사전 부호화 기법이 필요하다.
BERT 기반 CSI-BERT 모델을 통해 무선 센싱 환경에서 발생하는 패킷 손실 문제를 해결하고, 복구된 CSI 데이터를 활용하여 다른 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
시간 변동 다중 경로 채널에서 OTFS 기반 공중 연산의 성능을 향상시키기 위해 최적의 송신 전력과 신호 스케일링 계수를 도출하고, 간섭 제거 기법을 제안한다.
무작위 신호를 이용하는 통합 센싱 및 통신 시스템에서 센싱 성능을 최적화하기 위한 하드웨어 제한 과제 기반 양자화기 설계 방법을 제안한다.
무작위 신호를 이용하는 통합 센싱 및 통신 시스템에서 센싱 성능을 최적화하기 위한 하드웨어 제한 과제 기반 양자화기 설계 방법을 제안한다.
근거리 전자기 전파 모델링을 활용하여 무선 네트워크에서 사용자 장비의 위치와 자세를 동시에 추정할 수 있다.