효율적인 저전력 제어를 위한 MDP 기반 소형 셀(Small Cell) 자원관리에 관한 연구

Abstract

In this thesis, the purpose of this study is how to effectively perform resource management in a small cell at 5G network environment. As the demand for information transmission with users’ increases, traffic volume through wireless media is rapidly increasing. For this purpose, Massive MIMO, Smart antenna, NOMA, Small Cell, and UDN (Ultra Dense Networks) are emerging as a new technology for high-speed information transmission, and efforts are being made to achieve high speed and reliable information transmission. Among these tendencies, high-speed transmission and capacity control based on small cells is emerging as a promising approach. One of the key issues is to maintain the quality of connections in the 5th generation communication in the future and efficient resource allocation and control to accommodate high-speed large-capacity traffic. Progressively managing resources such as RRH and BBU efficiently in the network to efficiently handle mobile traffic is necessary. So it is essential to allocate and utilize network resources optimally. In this thesis, we propose and evaluate the efficient allocation scheme of network resources by approximating the Q-value. The simulation which is based on the Q-value used the Partially Observable MDP (Markov Decision Process) approximations to consider user's movement and network characteristics. ;본 연구의 목적은 미래에 등장하게 될 5G 네트워크에서 다수의 Small Cell 환 경 하에서 자원관리를 효과적으로 수행할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 함이 다. 사용자와의 정보전달을 위한 요구가 증대되면서 무선매체를 경유한 트래픽이 급속히 증가하고 있다. 이를 위해 고속의 정보전달을 위한 신기술로 Massive MIMO, Smart antenna, NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access), Small Cell, UDN(Ultra Dense Networks) 등이 등장하여 고속화와 신뢰성 있는 정보전달을 이루려 노력하고 있다. 이러한 경향 중에서도 특히 Small Cell에 기반한 고속전송 및 용량 제어는 유망한 방안으로 등장하고 있으며, 향후 5G 통신에 있어서 연결 의 품질을 유지하고, 고속 대용량의 트래픽 수용을 위한 효율적 자원할당 및 제어 가 핵심 이슈 중의 하나이다. 점진적으로 RRH(Remote radio Head)와 BBU(BaseBand process Unit) 등의 자원을 네트워크에서 효율적으로 관리하여 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하되 네트워크 자원을 최적으로 배분하여 활용 하기 위한 방안이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자의 이동특성과 네 트워크의 특성을 고려한 Partially Observable MDP(Markov Decision Process) approximations를 활용하여 Q-value를 시뮬레이션 기반으로 근사화하여 네트워 크 자원을 효율적으로 배분하는 방안을 제안하고 평가하고자 한다.