원문정보
Blind Channel Estimation through Clustering in Backscatter Communication Systems
초록
영어
Ambient backscatter communication has a drawback in which the transmission power is limited because the data is transmitted using the ambient RF signal. In order to improve transmission efficiency between transceiver, a channel estimator capable of estimating channel state at a receiver is needed. In this paper, we consider the K-means algorithm to improve the performance of the channel estimator based on EM algorithm. The simulation uses MSE as a performance parameter to verify the performance of the proposed channel estimator. The initial value setting through K-means shows improved performance compared to the channel estimation method using the general EM algorithm.
한국어
주변 후방산란 통신 (Ambient Backsactter Communication, AmBC)은 주변의 RF 신호를 활용해 데이터를 전송하기 때문에 송신 전력이 제한되는 단점을 가지고 있다. 이를 위해, 송수신기 간 전송 효율을 높이 위한 방법으로 수신단에서 채널 상태를 추정할 수 있는 채널 추정기가 필요하다. 본 논문에서는 주변 후방산란 통신에서 기댓값-최대화 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm, EM algorithm) 기반의 채널 추정기의 성능 개선을 위해 K-means 알고리즘 도입 방안을 고려하였다. 모의실험은 제안한 채널 추정기의 성능 확인을 위해 성능 지표로 평균 제곱 오차 (Mean Square Error, MSE)를 사용한다. 모의실험을 통해 K-means을 통한 초깃값 설정 시, 기존 EM 알고 리즘을 통한 채널 추정 방식 대비 개선된 성능을 보인다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
1. 주변 후방산란 통신 시스템
2. 에너지 하비스팅 및 백스케터 모드
Ⅲ. 채널 추정 알고리즘
1. 기댓값-최대화 알고리즘
2. K-means 알고리즘
Ⅳ. 모의실험
Ⅴ. 결론
References