딥러닝을 이용한 주변 무선단말 파악방안

Abstract

최근 단말-대-단말(Device-to-device, D2D) 통신기술이 차세대 무선통신시스템의 핵심기술로 큰 관심을 받고 있다. 이러한 단말간 통신에서는 자신의 주변에 어떠한 단말이 있는지 파악하는 주변단말 탐색(Neighbor discovery)이매우 중요하다. 본 논문에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 딥러닝(Deep learning) 기술을 활용하여 단말간 통신에서 주변단말을 파악하는 방안에 대해서 제안한다. 제안 방안은 기존의 방안과 달리 무선채널의 공간적 연관성을 이용하여단말간의 신호 전송 없이 단말이 기지국으로 전송하는 상향링크 파일럿 신호를 기반으로 주변 단말을 찾고 따라서기존의 방식에 비해 신호전송 복잡도(signaling complexity)를 크게 줄일 수 있다. 또한 제안 방안에서는 떨어져 있는거리에 따라서 주변 단말을 분류 가능하여 기존 방안에 비해서 좀 더 세밀한 단말 탐색이 가능하다. 마지막으로 본 논문에서는 tensorflow를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안 방안의 성능을 검증하였다.