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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김선 (고려대학교) 양찬석 (고려대학교) 강충구 (고려대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2018년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
1,586 - 1,589 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

Deep Q-Learning을 이용한 Enhanced Licensed-Assisted Access (eLAA) 시스템에서의 동적 대역 선택 기법
김선 전기전자공학과 2019.01 학위논문
Enhanced Licensed-Assisted Access (eLAA) 시스템에서의 Deep Q-Learning 기법을 이용한 상향 링크 대역 선택
김선 ,  Fitsum Debebe ,  강충구 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

2018

Enhanced Licensed-Assisted Access (eLAA) 시스템에서의 동적 대역 선택을 위한 Q-learning 접근 기법
김선 ,  양찬석 ,  강충구 한국통신학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료
Enhanced Licensed-Assisted Access (eLAA) 시스템의 동적 대역 선택 기반 상향 링크 성능 향상
김선 ,  이준만 ,  강충구 한국통신학회 학술대회논문집 2018.01 학술대회자료

초록· 키워드

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3GPP Rel-14 Enhanced licensed assisted access (eLAA) 시스템의 상향 링크에서 단말들은 예측이 힘든 간섭원(예를 들어, WiFi 노드)들의 존재로 인해 기지국으로부터 할당 받은 비면허대역 상향 링크 자원 사용의 가능성이 불확실해지며, 이로 인한 비효율성과 성능 열화가 발생할 수 있다. 간섭원의 존재 가능성이 높을 때는 면허 대역을 통해 LTE 시스템으로 접속하는 방안을 고려할 수 있으며, 할당 받은 자원을 점유하지 못할 확률에 따라 동적으로 면허 대역과 비면허 대역을 선택하는 기법을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 할당 받은 자원을 점유하지 못할 확률이 동적으로 변하는 무선 네트워크 환경에서 적응적으로 동작하는 Q-learning 알고리즘을 통해 시스템 전체의 용량을 극대화하는 방식을 제안한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 임계 값 기반 대역 선택 문제의 정식화
Ⅳ. Q-learning 알고리즘을 이용한 임계 값 제어 기법
Ⅴ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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