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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한밭대학교 Hanbat University |
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연구책임자 | 김태훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011063 |
과제고유번호 | 1711166899 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 강화학습.다중 프리앰블.임의접속.이동통신 네트워크.Reinforcement Learning.Multi-Preamble.Random Access.Cellular Networks. |
□ 연구개요
본 연구에서는 다중 프리앰블 기반의 임의접속 기법과 관련된 원천기술을 획득하며, 최적의 임의접속 전략(예: 동시 전송 프리앰블 수, 프리앰블 전송 전력, 프리앰블 전송 확률 등)을 분산 방식으로 결정하는 강화학습 기반의 다중 프리앰블을 활용한 임의접속 프레임워크를 제안하고, 무선 자원 효율을 극대화하며 극다수의 사물인터넷용 단말을 수용할 수 있는 통신 원천기술을 개발함.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 강화학습을 통한 다중 프리앰블 기반 셀룰러 임의접속 프레임워크 개발을 최종 목표로 하여
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