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저자정보
Madyan Alsenwi (Kyung Hee University) Kitae Kim (Kyung Hee University) Choong Seon Hong (Kyung Hee University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.9
발행연도
2019.9
수록면
961 - 967 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.9.961

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리소스 블록(RB)은 5G 네트워크에서 사용자 장비(UE)에 할당 될 수 있는 최소 주파수-시간단위이며 한 타임 슬롯 동안의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 부반송파(subcarrier)로 구성된 채널이다. 이러한 리소스 블록은 15kHz에서 480kHz까지 다양한 크기로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 5G 네트워크에서 사용자 장비에 리소스 블록 할당 문제를 GPF(Generalized Proportional Fair) 스케줄링 공식화 한 후 2차원 Hopfield 신경망(2D-HNN)으로 모델링하여 해결하는 새로운 방법을 제시한다. 마지막으로 2D-HNN의 에너지 함수 연구를 통하여 문제를 해결한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법의 효율성을 확인할 수 있었으며 사용자 장비들간 90% 이상의 공평성(Fairness)를 보장함을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. System Model and Problem Formulation
3. Proposed 2D-Hopfield Neural Networks Based Approach
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
References

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