Intelligent Radio Resource Management for NOMA and Edge Computing
연구 내용
MC-NOMA 및 D2D·액세스 상황에서 지연과 에너지 또는 합산 처리율을 목표로 무선자원과 빔포밍을 최적화하는 프레임을 연구하는
무선 네트워크 설계 관점에서 NOMA 기반 전송과 엣지컴퓨팅을 결합한 자원관리 문제를 다룹니다. 지연과 에너지 요구를 동시에 만족시키기 위해 컴퓨팅 오프로딩과 전송 자원을 함께 최적화하는 방식을 고려하고, full-duplex random access처럼 자가간섭이 불완전한 환경에서는 에너지 소모를 비트 단위로 최소화하는 모델링과 탐색을 수행합니다. 또한 액세스포인트 스티어링에서는 신호강도와 채널 점유를 함께 반영하는 로드 추정 기반 지표를 설계해 ping-pong을 줄입니다. 토폴로지 변화가 있는 D2D에서는 그래프 신경망과 메타러닝을 이용해 빠른 적응을 지원하는 빔포밍 전략을 구성합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
5건
연구 흐름
2022년에는 MC-NOMA 기반 멀티액세스 엣지 컴퓨팅에서 지연과 에너지 관점의 rate maximization을 딥러닝 기반 두 단계 학습으로 접근했습니다. 이후 2024년에는 self-interference cancellation이 불완전한 full-duplex random access에서 에너지 소비를 줄이기 위한 자원 결정 문제를 비트 단위 최적화로 확장했습니다. 2025년에는 Wi-Fi 네트워크에서 seamless steering을 위한 비(非)중단 로드 추정 지표를 적용하고, D2D 환경의 토폴로지 변화에 대응해 메타러닝 기반 GNN으로 빔포밍 적응을 빠르게 수행하는 방향으로 연구를 진행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Latency and energy aware rate maximization in MC-NOMA-based multi-access edge computing: A two-stage deep reinforcement learning approach
Coordinated Link Adaptation for an Energy-Efficient Full-Duplex Random Access Network
Practical Design of Load-Aware Seamless Steering in Wi-Fi Networks
Fast Beamforming Adaptation for Distributed NOMA in D2D Communication Using MetaGNN
관련 프로젝트
구분
제목
엣지컴퓨팅 기반 인터랙티브 가상현실 서비스를 위한 동적 컨텐츠 생성 및 무선자원관리 최적 밀결합 연구
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저지연 및 커버리지 확장을 위한 5G Advanced 사이드링크 및 듀플렉스 핵심 기술개발
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