통합 채널 사운딩과 소스 채널 코딩을 위한 딥 유니파이드 인코더와 병렬 흐름 매칭 디코더

초록

본 논문은 파일럿과 데이터가 구분되지 않은 MIMO‑OFDM 시스템에서, 소스 정보를 직접 채널 입력으로 매핑하는 딥 유니파이드(DU) 인코더와, 흐름 기반 생성 모델을 활용해 채널과 소스를 동시에 추정하는 병렬 흐름 매칭(PFM) 디코더를 제안한다. 베이지안 크래머‑라오 바운드(BCRB)를 도입해 이론적 한계를 분석하고, 3GPP UMa‑NLOS 채널 환경에서 시뮬레이션을 수행해 기존 확산 기반 방법보다 채널 추정 정확도와 복원 품질이 크게 향상됨을 입증한다.

상세 분석

이 연구는 기존 DJSCC(Deep Joint Source‑Channel Coding) 방식이 채널 상태 정보를 별도로 획득한다는 전제에 도전한다. 저자는 파일럿 전송 없이도 충분한 레드던시를 내재한 코드워드를 생성하도록 딥 유니파이드 인코더를 설계한다. 인코더는 Swin Transformer 기반의 백본을 사용해 소스 데이터를 고차원 복소수 텐서 X 로 변환하고, 전력 제약 ‖X‖₂² ≤ N_f T_s P 를 만족하도록 정규화한다. 중요한 점은 코드워드 내에 파일럿과 데이터가 혼합돼 있어 전통적인 파일럿‑데이터 구분이 불가능하다는 점이다.

수신 측에서는 병렬 흐름 매칭 디코더를 도입한다. 여기서는 최적 수송(Optimal Transport) 흐름 모델을 활용해 채널 H와 소스 S_k 의 사전 분포를 학습한다. 흐름은 τ∈