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초록
본 논문은 홀로그램 기술을 이용하여 다양한 형태의 사용자를 위한 사용자 지향 통신 리소스 할당을 수행하는 단일 셀 대규모 다중 입력 다중 출력(mMIMO) 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 목표 지향 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 빔 포밍의 저전력 요구 사항을 확인하기 위해 홀로그램 그리드 어레이(HGA)에서 활성 그리드의 수를 최소화할 수 있는 기술을 제안한다. 이를 위해 신호 대 간섭 잡음 비율(SINR)을 최대화하여 문제를 공식화하였다. 이는 효과적인 빔포밍 및 총 전력 규칙을 생성하여 자원 할당을 최대화한다. 또한, 홀로그램 mMIMO 시스템은 더 적은 전력으로 다양한 사용자들의 장비에 서비스를 동시에 제공할 수 있다. 인공지능(AI) 기반 솔루션을 고안하기 위해 전력 제약을 최소화한 그리드 활성화 결정을 위한 순차 신경망 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 및 성능 평가 결과에서 전력이 효율적으로 할당되고 0.01의 낮은 RMSE 점수로 효과적인 빔이 형성됨을 보여주었다.
키워드
target-oriented; communication resource allocation; holographic MIMO; beamforming; sequential neural network; 목표 지향; 통신 자원 할당; 홀로그래픽 MIMO; 빔포밍; 순차 신경망
- 제목
- 홀로그래픽 MIMO환경에서 사용자 지향 통신자원 할당을 위한 딥러닝 접근법
- 제목 (타언어)
- A Deep Learning Approach for Target-oriented Communication Resource Allocation in Holographic MIMO
- 저자
- 아푸르보 아디히카리; 엠디 시라줌 무니르; 아비 데브 라하; 김민석; 최종원; 홍충선
- 발행일
- 2023-05
- 저널명
- 정보과학회논문지
- 권
- 50
- 호
- 5
- 페이지
- 441 ~ 450