두 유저 MISO 간섭채널에서 머신러닝을 활용한 빔포밍 기술

Abstract

데이터 전송속도에 대한 요구가 증가함에 따라 소형화되는 셀 크기로 인해 발생하는 간섭 문제는 향후 무선 통신 기술의 발전을 위해 극복해야 할 주요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 두 사용자 MISO 간섭채널에서머신러닝 모델을 활용하여 빔포밍 조합을 구하고 그 성능을 보인다. 특히 maximum ratio transmission (MRT) 빔포밍 기법과 zero-forcing (ZF) 빔포밍 기법 중 하나를 선택하여 사용하는 간단한 빔포밍 기법에 머신러닝을 적용함으로써, 차후 다양한 간섭채널에서 머신러닝 빔포밍 기법의 적용 가능성을 연구한다. 본 논문에서는 머신러닝모델을 이용하여 전력과 채널 상태에 따른 빔포밍 조합을 구하고 직접 계산한 최적의 빔포밍 조합과 비교하여 모델의 정확도를 측정한다. 또한 송신단들의 전송률 합을 비교하여 성능을 검증한다.