| 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-... |
| 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, |