| 표준종류 |
정보통신기술보고서(TTAR) |
| 표준번호 |
TTAR-06.0304
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구 표준번호 |
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| 제개정일 |
2025-10-22 |
총 페이지 |
25 |
| 한글 표준명 |
다중 안테나 간섭 채널을 위한 딥러닝 기반 분산 빔포밍 기법 (기술보고서) |
| 영문 표준명 |
Decentralized Beamforming Methods Based on Deep Learning for Multi-Antenna Interference Channels (Technical Report) |
| 한글 내용요약 |
이 기술보고서는 무선 네트워크 최적화 위한 인공지능의 새로운 활용 사례로 분산형 빔포밍 최적화를 수행하는 분산형 인공지능 모델의 훈련 및 추론 방법을 제시한다. 무선 네트워크의 모든 base station (BS)들이 무선 자원을 공유하는 환경 및 백홀 협력 링크로 연결되어 서로 협력 통신 메시지를 교환할 수 있는 환경에서, BS 본인의 지역 채널 정보와 협력 통신 메시지를 기반으로 무선 네트워크 성능을 최대화하는 분산형 빔포밍 최적화 방법을 제시한다. 제시하는 기법은 분산형 훈련 프로세스를 통해 대규모 BS들을 동시에 처리할 수 있으며, 이는 고효율 및 적은 연산 비용을 요구하는 차세대 통신 환경에서 활용될 수 있다. |
| 영문 내용요약 |
This technical report presents a novel application of artificial intelligence (AI) for wireless network optimization, focusing on the training and inference of a decentralized AI model for distributed beamforming optimization. In a wireless network environment where all base stations (BSs) share radio resources and are interconnected via backhaul cooperation links, enabling the exchange of coordination messages, each BS determines its beamforming strategy based on its own local channel information and the received cooperative messages to maximize overall network performance. The proposed method supports large-scale BS deployments through a decentralized training process, making it suitable for next-generation wireless networks that demand high efficiency and low computational complexity.
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| 관련 IPR 확약서 |
접수된 IPR 확약서 없음
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| 관련파일 |
 TTAR-06.0304.pdf
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| 표준이력 |
| 표준명 |
표준번호 |
제개정일 |
구분 |
유효
여부 |
IPR
확약서 |
파일 |
| 다중 안테나 간섭 채널을 위한 딥러닝 기반 분산 빔포밍 기법 (기술보고서) |
TTAR-06.0304
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2025-10-22 |
제정
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유효
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없음
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