Q-Learning을 이용한 릴레이 선택 기법

초록

차세대 무선통신 시스템에서 다중 경로 페이딩의 영향을 효율적으로 감소시키기 위한 방법으로 최근 협력통신 시스템이 각광을 받고 있다. 협력통신 시스템은 정보를 전송하기 위해서 다양한 페이딩 계수를 가지고 있는 협력 릴레이를 사용하기 때문에, 모든 릴레이를 협력통신에 참여 시키는 것은 자원의 낭비를 초래한다. 그러므로 무선자원을 효율적으로 사용하기 위해서는최적의 릴레이를 선택적으로 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 무선 협력통신 네트워크에서 발생하는 이러한 문제를 해결하기 위하여 Q-Learning 알고리즘을 이용한 협력 릴레이 선택 기법을 제안한다. Q-Learning에서는 자가 학습을 위해서 상태,행동, 그리고 보상에 대한 파라미터를 정의한다. 이러한 파라미터가 잘 정의 될 때 Q-Learning을 이용하여 우수한 통신 성능을 얻을 수 있다. Q-Learning 알고리즘의 우수성을 보이기 위해서, 수학적인 분석을 통해서 최적의 협력 릴레이를 얻는 기법과 통신 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법에서 Q-Learning 알고리즘 내의 보상을 주는 방식에 따라, 비교 기법과 유사한 심벌오율 성능을 얻으면서 보다 더 적은 협력 릴레이를 선택하는 것을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안된 기법은다수의 릴레이를 사용하는 차세대 무선통신 시스템의 성능 향상을 위한 좋은 접근 방식의 하나로 판단된다.

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