5G 네트워크에서의 무선자원 할당: 신경망을 이용한 접근법

마디안 알센위; 김기태; 홍충선; Madyan Alsenwi; Kitae Kim; Choong Seon Hong

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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title)	5G 네트워크에서의 무선자원 할당: 신경망을 이용한 접근법
영문제목(English Title)	Radio Resource Allocation in 5G New Radio: A Neural Networks Approach
저자(Author)	마디안 알센위 김기태 홍충선 Madyan Alsenwi Kitae Kim Choong Seon Hong
원문수록처(Citation)	VOL 46 NO. 09 PP. 0961 ~ 0967 (2019. 09)
한글내용 (Korean Abstract)	리소스 블록(RB)은 5G 네트워크에서 사용자 장비(UE)에 할당 될 수 있는 최소 주파수-시간단위이며 한 타임 슬롯 동안의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 부반송파 (subcarrier)로 구성된 채널이다. 이러한 리소스 블록은 15kHz에서 480kHz까지 다양한 크기로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 5G 네트워크에서 사용자 장비에 리소스 블록 할당 문제를 GPF(Generalized Proportional Fair) 스케줄링 공식화 한 후 2차원 Hopfield 신경망(2D-HNN)으로 모델링하여 해결하는 새로운 방법을 제시한다. 마지막으로 2D-HNN의 에너지 함수 연구를 통하여 문제를 해결한다. 시뮬레이션결과 제안된 기법의 효율성을 확인할 수 있었으며 사용자 장비들간 90% 이상의 공평성(Fairness)를 보장함을 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)	The minimum frequency-time unit that can be allocated to User Equipments (UEs) in the fifth generation (5G) cellular networks is a Resource Block (RB). A RB is a channel composed of a set of OFDM subcarriers for a given time slot duration. 5G New Radio (NR) allows for a large number of block shapes ranging from 15 kHz to 480 kHz. In this paper, we address the problem of RBs allocation to UEs. The RBs are allocated at the beginning of each time slot based on the channel state of each UE. The problem is formulated based on the Generalized Proportional Fair (GPF) scheduling. Then, we model the problem as a 2-Dimension Hopfield Neural Networks (2D-HNN). Finally, in an attempt to solve the problem, the energy function of 2D-HNN is investigated. Simulation results show the efficiency of the proposed approach.
키워드(Keyword)	5세대 통신 자원할당 신경망 proportional fair 5G new radio resource allocation neural networks generalized proportional fair
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