초밀집 무선 네트워크 환경에서 분산형 실시간 핸드오버 결정 기술

Abstract

마크로 기지국과 소형 기지국이 혼재하는 초밀집, 이기종 무선 네트워크 환경에서 실시간 핸드오버 결정 문제를 고려한다 [1]. 본 연구는 이기종 네트워크 에너지 소비를 최소화를 목표로 하는 분산형 심층 Q-learning 기반의 핸드오버 결정 알고리즘을 제시 한다. 알고리즘 내 에너지 소비 계산 시, 데이터를 전송하는데 발생하는 에너지 소비 뿐만 아니라 핸드오버 실행 시 발생하는 에너지 소비도 고려하여 에너지 효율 관점에서 불필요한 핸드오버 수를 줄여 네트워크 에너지 소비 감소를 이끌어 낸다.