• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.134-143
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• 2009

본 논문에서는 양방향 다중 중계기 채널(two-way multiple relay channel)에서의 중계기 선택 기법을 제안한다. 양방향 다중 중계기 채널에서는 2명의 사용자가 다수의 중계기의 도움을 받아 서로 정보를 주고받는다. 단방향 중계 채널에서와 같이 중계기는 복호화 재전송 프로토콜 또는 증폭 재전송 프로토콜을 기반으로 정보를 중계하며, 정보 전송에 필요한 채널 자원을 줄이기 위해 정보의 결합 과정을 추가로 적용한다. 특히, 중계기가 다수인 환경에서는 정보 전송 경로의 수가 증가함으로 인해 다이버시티 이득이 증가한다는 것이 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 중계기 중 채널 조건을 바탕으로 가장 좋은 중계기를 선택하는 기법을 제안하고 이를 통해 다이버시티 이득의 향상을 확인한다. 우선, 중계기들은 핸드셰이킹(handshaking) 과정을 이용하여 채널 정보의 크기를 얻고, 이를 바탕으로 데이터의 전송이 이루어지기 전에 분산된 방식으로 최적의 중계기 선택이 이루어진다. 중계기 선택 기준은 각각의 사용자와 중계기 간 일시적 채널 이득을 바탕으로 사용자-사용자 간(end-to-end) 경로 조건의 최대값을 계산하는 메트릭(metric)을 사용한다. 또한, 전송량을 계산하기 위해 자동반복요구(automatic repeat request, ARQ)를 사용한 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 전송량을 분석한다. 모의실험을 통해, 제안된 중계기 선택 기법은 사용 가능한 중계기의 수가 증가함에 따라 전송량이 증가함을 보이고, 사용 가능한 중계기의 개수에 해당하는 다이버시티 이득을 얻을 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권6호
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• pp.39-47
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• 2012

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 위해서는 최적의 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 기법은 다수의 릴레이를 사용하는 차세대 무선통신 시스템의 성능 향상을 위한 좋은 접근 방식의 하나로 판단된다.