무선망 간섭과 피드백 부담을 줄이는 AI 기반 MIMO 제어 기술

다중 안테나 기지국 장비는 사용자 수와 셀 간 간섭이 변하는 상황에서 빔을 빠르게 조정하면서도 장비 내부의 연산 부담을 관리해야 합니다. 본 기술을 분산형 빔포밍·학습형 프리코딩 제어 모듈로 적용해 로컬 채널 정보와 간섭 정보를 바탕으로 송신 빔과 프리코더를 결정할 수 있습니다. 기존 기지국 제어 구조를 전면 교체하지 않고, 시뮬레이션과 시제품 검증을 거쳐 빔포밍 제어 기능부터 단계적으로 결합할 수 있습니다.

모뎀과 무선 칩은 제한된 처리 자원 안에서 채널 피드백을 해석하고 빔포밍 및 자원 배분을 수행해야 하므로, 복잡한 반복 최적화는 구현 부담이 될 수 있습니다. 채널 정보를 학습형 벡터 양자화와 프리코더 산출 과정에 연결해 코드북 기반 피드백과 송신 빔 선택을 지원할 수 있습니다. 오프라인 학습 후 온라인에서는 코드워드 인덱스와 룩업 기반 선택을 활용하는 방식으로, 기존 신호처리 체인에 모듈 단위로 적용할 수 있습니다.

무선망 운영 환경에서는 트래픽과 채널 조건 변화에 따라 기지국·단말·시간·주파수 자원을 효율적으로 배정하고, 서비스 품질 저하 가능성을 관리해야 합니다. 본 기술은 채널 및 연결 상태를 입력받아 자원 할당 행렬을 생성하는 학습 기반 제어 방식으로 활용할 수 있으며, 빔포밍 제어 기법과 함께 검토할 수 있습니다. 현장망 전체에 바로 적용하기보다 가상 환경과 시험망에서 적용 조건을 확인한 뒤, 자원 배분 기능 중심으로 단계적 검증을 진행할 수 있습니다.