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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이은화 (한국교통대학교) 김연아 (한국교통대학교) 문철 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제11호(JKIIT, Vol.21, No.11)
발행연도
2023.11
수록면
89 - 94 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.11.89

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

다양한 채널 혼잡도에 적응하는 셀룰러 V2X의 DQN 기반 분산혼잡제어
이은화 ,  김연아 ,  문철 한국정보기술학회논문지 2023.11 학술저널

2022

셀룰러 V2X에서 Deep Q-Network 기반 적응형 분산혼잡제어 연구
이은화 교통에너지융합학과 무선통신 전공 2022.01 학위논문

2021

Cellular V2X에서 DQN 기반의 분산 혼잡 제어
이은화 ,  정구선 ,  최주영 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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3GPP LTE C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything) mode 4에서 SB-SPS(Sensing-Based Semi-Persistent Scheduling) MAC(Medium Access Control)에 의해 차량 단말(VUE, Vehicle User Equipment)은 독립적으로 무선자원을 선택하고 메시지를 전송한다. 따라서, VUE 밀도가 증가할수록 패킷 충돌이 발생할 확률이 높아지고, 이로 인해 PDR(Packet Delivery Ratio)과 IPG(Inter-Packet Gap) 성능이 열화된다. 본 논문은 3GPP LTE C-V2X의 mode 4에서 다양한 차량단말 밀도 환경에서 DQN 에이전트를 학습시켜 차량단말 밀도에 적응적으로 최적 메시지 전송 주기를 결정할 수 있는 개선된 DQN 기반 분산혼잡제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 개선된 기술이 다양한 차량단말 밀도 환경에서 우수한 성능을 보임을 비교 분석하였다.
#cellular vehicle-to-everything mode 4 #decentralized congestion control #reinforcement learning #deep Q-network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차량단말 밀도 기반 분산혼잡제어
Ⅲ. 제안하는 다양한 혼잡도에 적응하는 DQN 분산혼잡제어
Ⅳ. 적응 DQN DCC 성능 분석
Ⅴ. 결론
References

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