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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오선애 (Soongsil University) 권민혜 (Soongsil University) 김진영 (Kwangwoon University) 신요안 (Soongsil University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
246 - 256 (11page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.2.246

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2021

RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 DQN 기반 성능 향상 방안
오선애 ,  신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료
RF 충전 후방산란 인지 무선 네트워크에서 심층 강화학습 기반 모드 최적화 기법
오선애 ,  권민혜 ,  김진영 외 1명 한국통신학회논문지 2021.02 학술저널

2020

RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 학습 기반 모드 선택 기법
오선애 ,  신요안 대한전자공학회 학술대회 2020.11 학술대회자료

2019

RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 2차 시스템의 전송 성능 향상 방안
오선애 ,  김진영 ,  김동인 외 1명 한국통신학회논문지 2019.09 학술저널
RF 충전 후방산란 CR 네트워크를 위한 LDQBD 기반 에너지 축적 모델
오선애 ,  신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료
RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 Secondary 시스템의 성능 향상 방안
오선애 ,  신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료
RF 충전 후방산란 인지 라디오 네트워크를 위한 QBD 기반 에너지 모델
오선애 ,  김진영 ,  김동인 외 1명 한국통신학회논문지 2019.01 학술저널

2018

RF 충전 후방산란 인지 라디오 네트워크를 위한 QBD 기반 에너지 모델
오선애 ,  신요안 한국통신학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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RF 충전 후방산란 인지 무선 (Cognitive Radio) 네트워크에서 2차 송신단말 (Secondary Transmitter; ST)은 점유된 1차 채널에 접근하여 에너지를 수집하거나 주변 후방산란을 수행하여 정보를 전송할 수 있으며, 주사용자가 사용하지 않고 비어 있는 1차 채널에 접근하면 수집한 에너지를 사용하여 Active 모드로 데이터를 전송하게 된다. 랜덤하게 변화하는 1차 채널의 점유 상태에 적합한 동작 모드를 수행하면서 전송 성능을 최대화하기 위해, 본 논문에서는 ST가 임의 상태에서 최적의 동작 모드를 학습하는 방안을 제안한다. 또한 에너지 수집 모드를 통해 1차 채널의 점유 상태를 관찰하는 방안을 제안하여 부가적인 에너지 소모를 최소화하며, ST가 순차적으로 동작 모드를 결정하는 문제에 접근할 수 있도록 마르코프 결정 과정을 사용하여 제안하는 기법을 수학적으로 정의한다. ST가 1차 채널과 상호작용 하면서 스스로 최적의 정책을 학습할 수 있는 강화학습을 적용하며, 안정적인 학습을 위해 Deep Q-network 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 Energy Outage 패널티 (Penalty)를 할당하는 방안을 고려하여 ST가 효율적으로 최적의 정책을 학습하도록 하였다. 학습된 인공신경망을 통해 탐욕 정책으로 동작 모드를 선택하여 수행하는 모의실험을 진행하여 ST가 제안 기법을 통해 달성할 수 있는 전송 성능을 비교 및 분석하였다.
#RF 에너지 수집 #인지 무선 #주변 후방산란 통신 #마르코프 결정 과정 #심층 강화학습 #심층 Q-네트워크 #RF energy harvesting #cognitive radio #ambient backscatter communication #Markov decision process #deep reinforcement learning #deep Q-network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RF 충전 후방산란 CR 네트워크
Ⅲ. 제안하는 강화학습 기반 모드 최적화
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
S. Lee, R. Zhang, and K. Huang, “Opportunistic wireless energy harvesting in cognitive radio networks,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 12, no. 9, pp. 4788-4799, Sep. 2013. google schola D. Hoang, D. Niyato, P. Wang, D. I. Kim, and Z. Han, “Ambient backscatter: A new approach to improve network performance for RF-powered cognitive radio networks,” IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 9, pp. 3659-3674, Sep. 2017. google schola S. Choi and D. I. Kim, “Backscatter communication for wireless-powered communication networks,” J. KICS, vol. 40, no. 10, pp. 1900-1911, Oct. 2015. google schola V. Liu, A. Parks, V. Talla, S. Gollakota, D. Wetherall, and J. R. Smith, “Ambient backscatter; Wireless communication out of thin air,” in Proc. ACM SIGCOMM 2013, Hong Kong, China, Aug. 2013. google schola ADG902 RF Switch Datasheet, available online at https://www.analog.com/media/entechnical-documentation/data-sheets/ADG901_902.pdf google schola

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