본 논문은 무선 통신에서 채널 추정의 중요성을 강조하며, 기존 신경망 기반 채널 추정 방법들이 특정 채널 또는 유사한 채널에 대해서만 학습 및 테스트되어 실제 다양한 채널 환경에서의 일반화 성능이 떨어지는 문제점을 지적합니다. 저지연 및 제한된 연산 자원으로 인해 온라인 학습이 어려운 점을 고려하여, 사전 채널 정보 없이 오프라인 학습만으로 다양한 무선 채널에 대해 강건한 성능을 보이는 신경망 설계 기준을 제시합니다. 제안된 기준을 바탕으로 새로운 미지의 채널에서 특정 평균 제곱 오차(MSE)를 달성하도록 보장하는 합성 데이터셋 생성 방법 및 벤치마크 설계를 제안하고, 다양한 복잡도의 신경망을 통해 제안된 방법의 일반화 성능이 신경망 구조에 독립적임을 보여줍니다. 실험 결과, 고정 채널 프로파일 및 가변 지연 확산을 갖는 무선 채널에 대해 강건한 일반화 성능을 달성함을 확인합니다.
