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Location-Dependent and Task-Oriented Power Allocation in Holographic MIMO: A Transformer-based Approach
Apurba Adhikary, Avi Deb Raha, Monishanker Halder, Mrityunjoy Gain, Ji Su Yoon, Seong Bae Park, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.1.93
미래의 통신망은 빔포밍을 통해 최소한의 전력으로 향상된 데이터 서비스 처리량을 제공할 것으로 예상된다. 따라서, 효율적인 홀로그램 빔포밍을 위한 위치 의존적이고(location-dependent), 작업 중심적인(task-oriented) 자원 할당 접근법은 홀로그램 그리드 어레이에서 필요한 수의 그리드를 활성화함으로써 사용자에게 채널 용량의 향상을 보장할 수 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자의 위치 및 작업 우선 순위를 고려하여 채널 용량을 최대화하기 위한 최적화 문제를 제안하고, 이 최적화 문제를 해결하기 위해 트랜스포머 기반 접근법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 결과는 제안된 위치 의존적이고 작업 중심적인 트랜스포머 기반 접근법이 홀로그램 빔포밍을 위해 효과적으로 전력을 할당하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있음을 보여준다.
에너지 효율 증대를 위한 강화학습 기반 태양광 패널 장착형 이동 기지국 경로 최적화
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.10.899
5G와 B5G 무선 통신 시스템에서는 사용자의 요구사항을 만족하기 위해 mm-Wave와 같은 높은 주파수를 갖는 대역을 사용한다. 이는 기존의 주파수 대역보다 낮은 회절과 투과율 그리고 강한 직진성으로 인한 제약들이 존재한다. 이 제약을 해결하기 위해 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)의 지원을 받는 셀룰러 통신 패러다임은 기존 지상 기지국 보다 통신 서비스를 보다 유연하게 해준다. 하지만 UAV는 제한된 배터리 용량을 가지고 있어서 통신 서비스의 수명에 영향을 준다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 태양광 패널이 장착된 UAV를 고려한다. UAV의 태양광으로 인한 에너지 생성과 유저 평균 Data rate를 최대화를 위한 UAV의 움직임은 많은 에너지를 소모한다. 에너지 생성 및 유저 평균 Data rate 최대화와 에너지 소모는 트레이드오프 관계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 강화 학습 알고리즘 ‘Proximal Policy Optimization(PPO)’을 사용하여 학습한 에이전트를 이용하여 위 트레이드오프 관계를 최적화하는 UAV의 경로를 찾는 시스템을 제안하고 에너지 소모를 고려하지 않은 것과 본 논문에서 제안한 시스템을 비교하였고 에너지 소모까지 고려한 시스템이 더 UAV의 에너지 제약에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인되었다.
