머신러닝 기반 파일럿 신호 동적 전송 기법
Machine Learning-based Dynamic Pilot Transmission Scheme
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 소재우
- 발행년도 2019
- 학위수여년월 2019. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000064401
- UCI I804:11029-000000064401
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 머신러닝 기반 파일럿 신호 동적 전송 기법을 제안한다. 기존의 이동통신 시스템에서는 기지국이 단말의 채널 정보를 얻기 위해 파일럿 신호를 일정한 주기로 전송한다. 기존 기법에서는 채널 상태가 좋을 때는 불필요하게 파일럿을 자주 전송하게 되어 파일럿 오버헤드가 증가한다. 반면, 채널 상태가 좋지 않을 때는 급변하는 채널 상태를 추정하기 어려워 통신 성능이 저하된다. 이에 본 논문은 채널 상태에 따라 동적으로 파일럿 신호를 전송하는 기법을 제안한다. 첫째, 신경망 기반 파일럿 신호 동적 전송 기법을 제안한다. 먼저 신경망을 이용하여 과거 채널 상태로부터 미래 채널 상태를 예측한다. 그리고 신경망을 통해 예측한 미래 채널 상태와 현재 알고 있는 채널 상태와의 신호 세기 차이를 기반으로 동적으로 파일럿을 전송하는 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 둘째, 강화학습 기반 파일럿 신호 동적 전송 기법을 제안한다. 강화학습의 대표적인 기법 Q-러닝을 적용한다. 효율적인 파일럿 전송 학습을 위한 상태와 행동, 보상 모델을 제안하고 성능을 평가한다. 그리고 제안한 두 기법의 특징과 성능을 비교한다.
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