본 논문에서는 차세대 무선 네트워크에서 중요한 기술로 여겨지는 통합 감지 및 통신 (ISAC) 시스템의 채널 추정 성능을 분석하기 위해, 특히 블록 현상이 있는 페이딩 MIMO AWGN 채널에서 MMSE (Minimum Mean Square Error) 채널 추정의 새로운 하한을 푸앵카레 부등식을 사용하여 제시합니다.
본 논문에서는 대규모 MIMO 시스템에서 채널 추정의 계산 복잡성을 줄이기 위해 새로운 심층 신경망(DNN) 구조인 ISDNN(Iterative Sequential DNN)을 제안하고, 기존 DetNet 기반 채널 추정 방식보다 훈련 시간, 실행 시간 및 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 입증했습니다. 또한, 구조화된 채널 모델에 적합하도록 S-ISDNN(Structured channel ISDNN)을 설계하여 채널 정보를 활용한 효율적인 추정 방법을 제시했습니다.
본 논문에서는 셀룰러 네트워크에서 채널 품질(RSRP 및 SINR)을 정확하게 예측하기 위해 물리적 지식을 딥러닝 모델에 통합하는 새로운 물리 기반 확산 모델을 제안합니다.
SIM 지원 다중 사용자 HMIMO 통신 시스템에서 채널 추정 문제를 조사하고 효과적인 채널 추정 기술을 제안합니다.
RIS 지원 THz 시스템의 채널 추정 방법 소개