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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신희철 (한국해양과학기술원 UST) 백승재 (한국해양과학기술원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제42권 제2호
발행연도
2025.1
수록면
3 - 8 (6page)

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수중 광 무선 통신 (Underwater Optical Wireless Communication, UOWC)을 수중 센서, 부표, 유인 수상 차량(Manned Surface Vehicle, MSV)과 같은 해양 응용 분야에 적용하기 위해서는 점대점 (Point-to-Point, P2P) UOWC를 위한 송신기 및 수신기 간의 빔 정렬 유지가 필요하며, 장기적인 운용 관점에서 배터리 교체 주기의 장기화가 요구된다. 본고에서는 광 신호의 빔 발산각과 송신 전력 크기를 공동으로 최적화하여 송수신기 간의 빔 정렬 유지 및 전송 전력을 조정하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 두 개의 에이전트(즉, 내부 및 외부 에이전트)가 서로 다른 작업을 수행하는 2단계 심층강화학습 (Two Phase Deep Reinforcement Learning, TPDRL) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, TPDRL 알고리즘의 외부 에이전트는 수중 센서와 MSV 간의 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio, SNR)에 기반하여 송신 전력의 크기를 결정하며, 내부 에이전트는 외부 에이전트가 결정한 송신 전력을 기반으로 SNR 크기에 따른 최적의 빔 발산각을 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 TPDRL 알고리즘이 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 P2P UOWC 링크를 구성하는 것을 확인하였으며, 기존의 알고리즘 또는 내부 에이전트만 사용한 경우보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌

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