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2024-05-22
내역사업 | (유형1-2)중견연구 |
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과제명 | 멀티 에이전트 심층강화학습을 이용한 무인이동체 무선전송 및 자원할당 통합최적화 연구 | ||||
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과제고유번호 | 1711156439 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2026-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
연구목표 | ○ 본 과제의 최종목표는 지상/공중 무인이동체의 고용량/저지연 통신을 지원하기 위한 CFmMIMO무선전송 및 자원할당의 통합 최적화 및 심층강화학습 알고리즘 개발이다. 개발할 무선전송(채널추정 및 송수신 결합송신 빔형성) 및 무선자원할당(전력/채널/메세지전송주기)의 통합 최적화 문제의 경우, 강화학습 에이전트의 행동집합(action space)이 high-... | ||
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연구내용 | 본 과제는 다음의 세부 연구를 진행하며, 연차별 목표 및 연구내용은 아래 표와 같다.- 멀티에이전트-DDPG 강화학습을 활용하여 다음 3개 연구를 단계적으로 수행I) CFmMIMO 송신 노드간 협력자원할당(전력/채널/메세지전송주기) 최적화 및 알고리즘II) CFmMIMO 송수신 노드간 협력무선전송(채널추정 및 송수신 빔형성) 최적화 및 알고리즘III) CF... | ||
기대효과 | ● 활용방안- 무인이동체 지원 무선전송 최적화 기술: 자율주행차 및 UAV에서 고려할 수 있는 다양한 기술의 이론적 분석을 위한 기반 기술로 활용, 위성망까지 포함하는 우주-대기-지상 통합망으로의 확장 가능- 심층강화학습기반 무선전송 및 자원할당 통합 알고리즘: 심층강화학습(deep reinforcementlearning) 분야와 무선자원최적화, 무선전송 ... | ||
키워드 | 멀티 에이전트 심층강화학습,고차원 연속 행동 공간,심층 확정적 정책 경사,무인이동체,셀자유 거대 다중안테나, |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 정보/통신 > 무선 통신・네트워크 > 무선·이동통신 시스템 |
주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(전자부품,컴퓨터,영상,음향및통신장비) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한밭대학 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한밭대학 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 202,525,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |