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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.8
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 663 - 668 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.8.663
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무선 이동 통신 시스템에서는 채널의 처리량, 주파수 효율 등을 높이기 위해 링크 적응 기법을 적용하여 채널 상태의 변화에 따라 전송 파라미터를 적응적으로 조절한다. 적응적 변조 및 코딩은 채널의 상태에 따라 미리 정의된 변조 및 코딩 방식을 결정하는 링크 적응 기법으로 단말이 보고한 CQI와 패킷 전송에 대한 HARQ 피드백을 기반으로 수행된다. 본 논문에서는 적응적 변조 및 코딩에 심층강화학습을 적용한 MCS 결정 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 동적으로 변화하는 네트워크 망에서 적응적으로 MCS 레벨을 결정하여 단말의 전송 효율을 높인다. 본 논문에서는 제안하는 모델의 성능을 단말 로그 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하였으며, 이를 통해 제안하는 모델이 기존의 외루프 전송률 제어 기법보다 높은 성능을 보인다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 심층강화학습 기반 MCS 결정 모델
4. 성능 평가 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement learning: An introduction, MIT press, 2018.
V. Mnih, et al., "Human-level control through deep reinforcement learning," Nature, Vol. 518, No. 7540, pp. 529-533, 2015.
V. Mnih, et al., "Asynchronous methods for deep reinforcement learning," International Conference on Machine Learning, pp. 1928-1937, 2016.
J. Schulman, F. Wolski, P. Dhariwal, A. Radford, and O. Klimov, "Proximal policy optimization algorithms," arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.
T. Haarnoja, A. Zhou, P. Abbeel, and S. Levine, "Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor," International Conference on Machine Learning, pp. 1861-1870, 2018.
V. Mnih, et al., "Human-level control through deep reinforcement learning," Nature, Vol. 518, No. 7540, pp. 529-533, 2015.
V. Mnih, et al., "Asynchronous methods for deep reinforcement learning," International Conference on Machine Learning, pp. 1928-1937, 2016.
J. Schulman, F. Wolski, P. Dhariwal, A. Radford, and O. Klimov, "Proximal policy optimization algorithms," arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.
T. Haarnoja, A. Zhou, P. Abbeel, and S. Levine, "Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor," International Conference on Machine Learning, pp. 1861-1870, 2018.
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