수중 동시 광파 정보 및 전력 전송을 위한 적응형 제어: 계층적 심층 강화 학습 접근법

고원걸; 김형걸; 송유재

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고원걸 (영남대학교) 김형걸 (영남대학교) 송유재 (영남대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제42권 제2호

발행연도: 2025.1

수록면: 17 - 24 (8page)

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본 연구에서는 수중 센서(US)가 원격 조작 차량(ROV)으로 감지 데이터를 전송하는 점대점(point-to-point) 수중 광 무선 통신 시나리오를 고려한다. US가 ROV로 데이터를 전송하기 이전에, ROV는 동시에 광파 정보 및 전력 전송(SLIPT, simultaneous lightwave information and power transfer)을 수행하여 제어 데이터와 광파 전력을 모두 US에 전달한다. 이 시나리오에서 우리의 목표는 두 노드 간에 사전에 정해진 통신 성능을 지원하면서, US에서의 에너지 수확을 최대화하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해, 우리는 계층적 딥 Q-네트워크(DQN)–딥 결정론적 정책 그라디언트(DDPG)를 기반으로 한 온라인 알고리즘을 개발한다. 이 알고리즘은 강화학습 에이전트 두 개를 포함하는데, 각각 ROV와 US에 해당한다. ROV 에이전트의 역할은 안정적인 광 링크를 보장하면서 US에서 수신되는 광 신호세기를 최대화하는 최적의 빔 발산각(beam-divergence angle)을 결정하는 것이다. 한편, ROV 에이전트의 결정에 영향을 받는 US 에이전트는 필요한 통신 성능을 손상시키지 않으면서, 에너지 수확을 최대화하기 위해 시간 분할(time-switching) 및 전력 분할(power-splitting) 비율을 결정한다. 기존 연구들은 수중 SLIPT 환경에서 적응형 매개변수 제어를 고려하지 않았지만, 제안된 알고리즘은 수중 환경 조건이 변화하거나 사용자 요구 사항이 다양해질 때, 최적화 매개변수를 동적으로 미세 조정할 수 있는 적응형 특성을 갖춘다는 점에서 차별화된다.

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