KCI등재
다양한 채널 혼잡도에 적응하는 셀룰러 V2X의 DQN 기반 분산혼잡제어 = DQN-based Adaptive Decentralized Congestion Control in Cellular-V2X Networks
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발행기관
학술지명
한국정보기술학회논문지(Journal of Korean Institute of Information Technology)
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발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
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89-94(6쪽)
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3GPP LTE C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything) mode 4에서 SB-SPS(Sensing-Based Semi-Persistent Scheduling) MAC(Medium Access Control)에 의해 차량 단말(VUE, Vehicle User Equipment)은 독립적으로 무선자원을 선택하고 메시지를 전송한다. 따라서, VUE 밀도가 증가할수록 패킷 충돌이 발생할 확률이 높아지고, 이로 인해 PDR(Packet Delivery Ratio)과 IPG(Inter-Packet Gap) 성능이 열화된다. 본 논문은 3GPP LTE C-V2X의 mode 4에서 다양한 차량단말 밀도 환경에서 DQN 에이전트를 학습시켜 차량단말 밀도에 적응적으로 최적 메시지 전송 주기를 결정할 수 있는 개선된 DQN 기반 분산혼잡제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 개선된 기술이 다양한 차량단말 밀도 환경에서 우수한 성능을 보임을 비교 분석하였다.
더보기In a 3GPP LTE cellular vehicle-to-everything(C-V2X) mode 4, each vehicle user equipment(VUE) independently selects available radio resources using the sensing-based semi-persistent scheduling(SB-SPS) algorithm. As the density of VUEs increases, packet collisions increase, which leads to performance deterioration. This paper has proposed an enhanced DQN(Deep Q-Network)-based distributed congestion control(DCC) to adaptively control the transmission time interval according to densities of VUE(Vehicle User Equipment)s by training a DQN agent for various densities of VUE. Simulation results show that the enhanced DQN based DCC outperforms in environments of various VUE densities.
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