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영어

The millimeter wave that uses the spectrum in the 30GHz~300GHz band has a shorter wavelength due to its high carrier frequency, so it is suitable for Massive MIMO systems because more antennas can be equipped in the base station. However, since an RF chain is required per antenna, hardware cost and power consumption increase as the number of antennas increases. Therefore, in this paper, we investigate antenna selection schemes to solve this problem. In order to solve the problem of high computational complexity in the exhaustive search based antenna selection scheme, we propose a approach of applying deep learning technology. An best antenna combination is predicted using a DNN model capable of classifying multi-classes. By simulation tests, we compare and evaluate the existing antenna selection schemes and the proposed deep learning-based antenna selection scheme.

한국어

30GHz~300GHz 대역의 스펙트럼을 사용하는 밀리미터파는 높은 주파수로 인해 파장이 짧아서 기지국에 더 많은 안테나를 장착할 수 있어 Massive MIMO 시스템에 적합하다. 하지만 안테나 당 RF chain이 요구되기 때문에 안테나의 수가 증가되면 하드웨어 비용 및 전력 소비가 증가하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점 을 해결하기 위해 안테나 선택 기법을 조사한다. 기존 철저한 조사 기반 안테나 선택 기법에서 높은 계산 복잡도를 가지 는 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 적용하는 방안을 제안한다. 멀티 클래스를 분류할 수 있는 DNN 모델을 사용하 여 최적의 안테나 조합을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 기존 안테나 선택 기법들과 제안하는 딥러닝 기반 안테나 선택 기법을 비교하여 평가한다.