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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 31 - 38 (8page)
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최근 다양한 형태의 Internet of Things (IoT) 서비스가 확산되고 있으며, 새로운 유형의 IoT 기기들이 등장하고 있다. IoT 기기 수요가 급증하고 있는 도심 지역에서는 수많은 고층 건물이 존재하기 때문에, IoT 사용자에게 저지연 고신뢰 서비스를 제공하기 위해서는 기존 지상 IoT 네트워크와 더불어 유연한 기지국 배치가 가능한 unmanned aerial vehicle (UAV)을 함께 활용한 지상-비지상 기지국 협력 통신 시스템 구축이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 지상 기지국인 macro base station (MBS)와 small-cell base station (SBS)가 배치된 지상 환경에서 비지상 기지국인 UAV base station (UBS)을 함께 활용한 3차원 공간 이종 셀룰러 네트워크에서 사용자 아웃티지 확률을 최소화하면서 시스템 처리량을 최대화하기 위한 계층적 다중 에이전트 강화학습 기반의 자원 관리 기법을 제안한다. 특히, 실제 셀룰러 네트워크 환경에서도 적용할 수 있는 저복잡도 적응형 알고리즘 개발을 위해 계층형 구조에 기반한 다중 에이전트 강화학습을 적용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 연구에서 제안하는 기법이 처리율 및 아웃티지 사용자 수 측면에서 기존 다른 기법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 입증한다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. UAV 기반 이종 네트워크를 위한 계층적 강화학습 기법
Ⅳ. 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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