본 논문은 인지 무선 통신에서 채널 추정의 중요성을 강조하며, 기존 신경망 기반 채널 추정 방법의 한계점을 지적합니다. 기존 방법들은 특정 채널 또는 유사한 채널에서만 학습 및 테스트되므로, 새로운 채널에 대한 일반화 성능이 떨어지는 문제점을 가지고 있습니다. 본 논문은 실시간 학습이 어려운 환경에서도 강건한 성능을 보이는 오프라인 학습 기반 신경망 설계를 제안합니다. 이는 사전에 채널 정보 없이 특정 MSE(평균 제곱 오차)를 보장하는 합성 데이터셋을 생성하는 설계 기준을 제시하고, 이를 바탕으로 다양한 채널 프로파일에서 지능적인 동작을 보장하는 벤치마크 설계를 제안합니다. 다양한 복잡도의 신경망을 사용한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 일반화 성능이 신경망 구조에 독립적임을 보여줍니다.
