| 1 |
1
비직교 다중 접속 시스템(Non-Orthogonal Multiple Access)에서 자원을 할당하는 방법에 있어서,(a) 적어도 하나의 디바이스에 전력을 할당하는 단계;(b) 상기 적어도 하나의 디바이스의 우선순위를 결정하는 단계; 및(c) Q-학습(Q-Learning)을 이용하여 채널 할당에 따른 합속도(Data rate)를 학습하고, 학습한 내용에 기초하여 상기 적어도 하나의 디바이스에 채널을 할당하는 단계를 포함하는,자원 할당 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 단계 (c)는,(d) 상기 Q-학습의 상태, 행동 및 보상에 대해, 상기 디바이스의 채널 대 잡음비를 상태로, 상기 채널 할당을 행동으로, 그리고 채널에 대한 합속도를 보상으로 각각 설정하는 단계;(e) 현재 상태를 기반으로 DNN(Deep Neural Network)을 사용하여 채널을 할당하는 단계;(f) 상기 채널에 대한 합속도 및 다음 상태 정보를 획득하는 단계; 및(g) 상기 단계 (e) 및 상기 단계 (f)를 반복 수행하면서 채널 할당 정책을 결정하는 단계를 포함하는,자원 할당 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 단계 (a)는,합속도(sum-rate)에 기초하여 적어도 하나 이상의 디바이스에 전력을 할당하는자원 할당 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 합속도는 채널에 대한 각 장치의 데이터전송률을 합산하여 계산되는 속도인자원 할당 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서, 상기 전력을 할당하는 단계는, 미리 지정되는 임계값 이상으로 전력을 할당하는자원 할당 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 단계 (b)는,상기 적어도 하나의 디바이스에 요구되는 통신 품질 요구사항을 기준으로 우선순위를 결정하는자원 할당 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 단계 (b)는,상기 적어도 하나의 디바이스와 기지국과의 거리를 기준으로 우선순위를 결정하는자원 할당 방법
|
| 8 |
8
제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 디바이스는,향상된 모바일 광대역(eMBB) 장치, 대규모 사물통신(mMTC) 장치 및 초고신뢰·저지연 통신(URLLC) 장치 중 적어도 하나 이상을 포함하는자원 할당 방법
|
| 9 |
9
비직교 다중 접속 시스템(Non-Orthogonal Multiple Access)에서 자원을 할당하는 장치에 있어서,적어도 하나의 디바이스의 우선순위를 결정하고, 전력 및 채널을 할당하는 할당부; 및Q-학습(Q-Learning)을 이용하여 상기 채널 할당에 따른 합속도(Data rate)를 학습하고, 학습한 내용에 기초하여 합속도가 미리 지정되는 값 이상이 되도록하는 채널 할당 정책을 결정하는 Q-학습부를 포함하는,자원 할당 장치
|
| 10 |
10
제9항에 있어서, 상기 Q-학습부는,타겟 DNN에 의해 계산되는 Q*-값과 정책 DNN에 의해 계산되는 Q-값 사이의 차이를 범주형 교차 엔트로피 손실 함수를 이용하여 계산하고 아담 최적화기(Adam optimizer)를 사용하여 정책 DNN을 업데이트하는자원 할당 장치
|
| 11 |
11
제9항에 있어서, 상기 Q-학습부는,상기 Q-학습의 상태, 행동 및 보상에 대해, 상기 디바이스의 채널 대 잡음비를 상태로, 상기 채널 할당을 행동으로, 그리고 채널에 대한 합속도를 보상으로 각각 설정하고, 현재 상태를 기반으로 DNN(Deep Neural Network)을 사용하여 채널을 할당하며, 상기 채널에 대한 합속도 및 다음 상태 정보를 획득하여 채널 할당 정책을 결정하는자원 할당 장치
|
| 12 |
12
컴퓨터 장치로 하여금, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램
|
