심층강화학습 기반 MCS 결정 알고리즘

이아현, 배형호, 김영기, 김종권

http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.8.663

무선 이동 통신 시스템에서는 채널의 처리량, 주파수 효율 등을 높이기 위해 링크 적응 기법을 적용하여 채널 상태의 변화에 따라 전송 파라미터를 적응적으로 조절한다. 적응적 변조 및 코딩은 채널의 상태에 따라 미리 정의된 변조 및 코딩 방식을 결정하는 링크 적응 기법으로 단말이 보고한 CQI와 패킷 전송에 대한 HARQ 피드백을 기반으로 수행된다. 본 논문에서는 적응적 변조 및 코딩에 심층강화학습을 적용한 MCS 결정 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 동적으로 변화하는 네트워크 망에서 적응적으로 MCS 레벨을 결정하여 단말의 전송 효율을 높인다. 본 논문에서는 제안하는 모델의 성능을 단말 로그 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하였으며, 이를 통해 제안하는 모델이 기존의 외루프 전송률 제어 기법보다 높은 성능을 보인다는 것을 확인하였다.