KR102568492B1 - D2d communication system based on neural network using binary feedback - Google Patents

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KR102568492B1 KR1020220033059A KR20220033059A KR102568492B1 KR 102568492 B1 KR102568492 B1 KR 102568492B1 KR 1020220033059 A KR1020220033059 A KR 1020220033059A KR 20220033059 A KR20220033059 A KR 20220033059A KR 102568492 B1 KR102568492 B1 KR 102568492B1
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Abstract

전송 장치가 기지국 등을 경유하지 않고 수신 장치로 데이터를 직접 전송하는 D2D 통신 시스템의 스케쥴링 기법이 개시된다. 개시된 스케쥴링 기법에 따르면, 수신 장치와 전송 장치 사이의 채널을 완벽하게 파악하지 못한 상황에서도 인공 신경망을 이용한 스케쥴링을 이용해 효율적으로 데이터를 전송할 수 있으며, 채널 상태를 피드백하기 위한 오버헤드를 최소화할 수 있다.A scheduling technique for a D2D communication system in which a transmitting device directly transmits data to a receiving device without passing through a base station or the like is disclosed. According to the disclosed scheduling technique, even in a situation where a channel between a receiving device and a transmitting device is not completely identified, data can be efficiently transmitted using scheduling using an artificial neural network, and overhead for feedback of a channel state can be minimized. .

Description

이진 피드백을 이용한 인공 신경망 기반의 통신 시스템{D2D COMMUNICATION SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK USING BINARY FEEDBACK}Communication system based on artificial neural network using binary feedback {D2D COMMUNICATION SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK USING BINARY FEEDBACK}

하기의 실시예들은 인공 신경망 기반의 통신 시스템에 관한 것으로, 구체적으로는 수신 장치가 생성한 복수의 채널 상태 정보들 중에서 일부 채널 상태 정보를 이진화하여 전송함으로서 피드백 정보의 양을 크게 감소시킨 통신 시스템에 관한 것이다.The following embodiments relate to a communication system based on an artificial neural network, and specifically, to a communication system in which the amount of feedback information is greatly reduced by binarizing and transmitting some channel state information among a plurality of channel state information generated by a receiving device. it's about

최근 무선 인터넷이 대중화됨에 따라, 무선 통신 네트워크를 이용한 데이터 트래픽이 급증하고 있다. 음악, 동영상의 스트리밍 수요가 증가하고 있는 것이 주된 원인이다.Recently, as wireless Internet has become popular, data traffic using a wireless communication network is rapidly increasing. The main reason is the increasing demand for music and video streaming.

통신 시스템은 데이터를 전송하는 복수의 전송 장치를 포함할 수 있다. 각 전송 장치들은 서로 간의 데이터 전송을 방해하지 않는 범위 내에서 동일한 주파수를 사용하거나, 서로 다른 시간 구간에 데이터를 전송함으로써 주파수 효율을 극대화할 수 있다.A communication system may include a plurality of transmission devices that transmit data. Each transmission device can maximize frequency efficiency by using the same frequency or transmitting data in different time intervals within a range that does not interfere with data transmission between them.

다만, 각 전송 장치가 데이터를 전송하는 시간을 잘 선택하기 위해서는 각 전송 장치와 각 수신 장치 사이의 채널 상태를 완벽하게 파악해야 하나, 이것은 실질적으로 불가능하여 채널 상태를 완벽하게 파악하지 못하는 상황에서의 스케쥴링 기법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다.However, in order to properly select the time at which each transmitting device transmits data, it is necessary to perfectly grasp the channel state between each transmitting device and each receiving device. A lot of research on scheduling techniques is being conducted.

하기 실시예들의 목적은 수신 장치가 생성한 복수의 채널 상태 정보들 중에서 일부 채널 상태 정보를 이진화하여 전송함으로서 피드백 정보의 양을 크게 감소시키는 것을 목적으로 한다.An object of the following embodiments is to significantly reduce the amount of feedback information by binarizing and transmitting some channel state information among a plurality of channel state information generated by a receiving device.

하기 실시예들의 목적은 피드백 정보의 양이 크게 감소한 경우의 데이터 전송 속도의 합이 모든 피드백 정보를 피드백한 경우의 데이터 전송 속도의 합과 유사한 스케쥴링 기법을 제공하는 것이다.An object of the following embodiments is to provide a scheduling technique in which the sum of data transmission rates when the amount of feedback information is greatly reduced is similar to the sum of data transmission rates when all feedback information is fed back.

예시적 실시예에 따르면, 수신 장치와 함께 D2D 페어(pair)에 포함되고, 상기 수신 장치로 데이터를 직접 전송하는 전송 장치에 있어서, 복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 수신부, 상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 입력 데이터 구성부 및 상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 스케쥴링부를 포함하는 전송 장치가 개시된다.According to an exemplary embodiment, in a transmitting device that is included in a D2D pair together with a receiving device and directly transmits data to the receiving device, among second channels between a plurality of other transmitting devices and the receiving device. A receiving unit for receiving an identifier of another transmitting device corresponding to a third channel having a size larger than that of the first channel from the transmitting device to the receiving device, and input data of the artificial neural network based on the identifier of the other transmitting device. Disclosed is a transmission device including a configuring input data configuration unit and a scheduling unit inputting the configured input data to an artificial neural network and determining whether or not to transmit data to the receiving device during the next time period.

여기서, 상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 전송부를 더 포함하고, 상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것일 수 있다.Here, a transmission unit for transmitting a reference signal to the receiving device is further included, the reference signal is used to estimate a state of the first channel, and size information of the first channel corresponds to the estimated state of the first channel. may have been created based on

그리고, 상기 스케쥴링부는 상기 입력 데이터를 입력 받는 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 스칼라인 제1 출력값을 출력하는 제2 레이어로 구성된 제1 스트림부, 상기 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 어레이인 제2 출력값을 출력하는 제3 레이어로 구성된 제2 스트림부 및 상기 제1 출력값과 상기 제2 출력값을 결합한 액션 밸류값에 기초하여 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 결정부를 포함할 수 있다.The scheduling unit includes a first layer that receives the input data and a second layer that receives an output value of the first layer and outputs a scalar first output value, the first layer, and the first layer. Whether to transmit data to the receiving device based on a second stream unit composed of a third layer that receives the output value of the layer and outputs a second output value that is an array and an action value obtained by combining the first output value and the second output value It may include a decision unit for determining.

또한, 상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 데이터 전송률 산출부를 더 포함할 수 있다.The receiver may further include a data transmission rate calculation unit that calculates a sum of data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices according to whether or not to transmit data to the reception device.

여기서, 상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다.Here, it may further include a memory for storing the input data, whether to transmit data to the receiving device during the next time period, and the total sum of the data transmission rate.

그리고, 상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 상기 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 업데이트하는 가중치 업데이트부를 더 포함할 수 있다.The method may further include a weight updater configured to update weights of the first layer, the second layer, and the third layer so that the action value approaches a target value.

또한, 상기 가중치 업데이트부는 상기 메모리에 저장된 값들을 임의로 선택하여 상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 업데이트할 수 있다.Also, the weight updater may randomly select values stored in the memory to update the weights of the first layer, the second layer, and the third layer.

여기서, 상기 목표값은 데이터 전송률의 총합일 수 있다.Here, the target value may be the sum of data transmission rates.

또 다른 예시적 실시예에 따르면, 전송 장치와 함께 D2D 페어에 포함되고, 상기 전송 장치로부터 데이터를 직접 수신하는 수신 장치에 있어서, 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 복수의 다른 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제2 채널들의 크기 정보를 산출하는 채널 크기 산출부 및 상기 제2 채널들 중에서 상기 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응되는 다른 전송 장치의 식별자를 상기 전송 장치로 전송하는 전송부를 포함하고, 상기 제3 채널의 크기 정보가 인공 신경망에 입력되어 다음 시간 구간 동안에 상기 전송 장치로부터 데이터를 수신할지 여부가 결정되는 수신 장치가 개시된다.According to another exemplary embodiment, in a receiving device included in a D2D pair together with a transmitting device and directly receiving data from the transmitting device, size information of a first channel from the transmitting device to the receiving device is calculated. And a channel size calculation unit for calculating size information of second channels from a plurality of other transmitting devices to the receiving device, and corresponding to a third channel having a larger size than the first channel among the second channels. A receiving device comprising a transmission unit for transmitting an identifier of another transmission device to the transmission device, and determining whether or not to receive data from the transmission device during the next time interval by inputting the size information of the third channel to an artificial neural network do.

여기서, 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들로부터 각각 레퍼런스 신호를 수신하는 수신부 및 상기 수신한 레퍼런스 신호들을 이용하여 상기 제1 채널의 상태 및 상기 제2채널들의 상태를 추정하는 채널 상태 추정부를 더 포함하고, 상기 채널 크기 산출부는 상기 제1 채널의 상태에 기반하여 상기 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 상기 제2 채널들의 상태에 기반하여 상기 제2 채널들의 크기 정보를 산출할 수 있다.Here, a receiver for receiving reference signals from the transmitting device and the other transmitting devices, respectively, and a channel state estimating unit for estimating the state of the first channel and the state of the second channels using the received reference signals are further included. The channel size calculation unit may calculate size information of the first channel based on the state of the first channel, and calculate size information of the second channels based on the state of the second channels.

그리고, 상기 인공 신경망은 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 데이터를 수신할지 여부를 결정할 수 있다.In addition, the artificial neural network may determine whether to receive the data so that the sum of the data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices is maximized.

또 다른 예시적 실시예에 따르면, 수신 장치와 함께 D2D 페어(pair)에 포함되고, 상기 수신 장치로 데이터를 직접 전송하는 전송 장치의 동작 방법에 있어서, 복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 단계, 상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 단계 및 상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 전송 장치의 동작 방법이 개시된다.According to another exemplary embodiment, in a method of operating a transmitting device included in a D2D pair together with a receiving device and directly transmitting data to the receiving device, a plurality of other transmitting devices and the receiving device are provided. Receiving an identifier of another transmission device corresponding to a third channel of second channels having a greater size than a first channel from the transmission device to the reception device, based on the identifier of the other transmission device A method of operating a transmission device including configuring input data of a neural network and inputting the configured input data into an artificial neural network to determine whether to transmit data to the receiving device during a next time period is disclosed.

여기서, 상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 단계를 더 포함하고, 상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것일 수 있다.Here, the step of transmitting a reference signal to the receiving device is further included, the reference signal is used to estimate a state of the first channel, and size information of the first channel corresponds to the estimated state of the first channel. may have been created based on

그리고, 상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include calculating a total sum of data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices according to whether or not to transmit data to the reception device.

또한, 상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include storing the input data, whether or not to transmit data to the receiving device during the next time period, and the total sum of the data transmission rate.

여기서, 상기 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 인공 신경망의 가중치를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, the method may further include updating weights of the artificial neural network so that the total sum of the data rates is maximized.

하기 실시예들에 따르면 수신 장치가 생성한 복수의 채널 상태 정보들 중에서 일부 채널 상태 정보만을 전송하여 피드백 정보의 양을 크게 감소시킬 수 있다.According to the following embodiments, the amount of feedback information can be greatly reduced by transmitting only some of the channel state information among a plurality of channel state information generated by the receiving device.

하기 실시예들에 따르면 피드백 정보의 양이 크게 감소한 경우의 데이터 전송 속도의 합을 모든 피드백 정보를 피드백한 경우의 데이터 전송 속도의 합과 유사하도록 스케쥴링 할 수 있다.According to the following embodiments, the sum of data transmission rates when the amount of feedback information is greatly reduced may be scheduled to be similar to the sum of data transmission rates when all feedback information is fed back.

도 1은 분산 스케쥴링 기법을 이용해 데이터를 전송하는 D2D 통신 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 예시적 실시예에 따라 부분 피드백을 이용해 분산 스케쥴링을 수행하는 D2D 통신 시스템의 전송 장치와 수신 장치의 동작을 도시한 순서도이다.
도 3은 D2D 통신 시스템에 포함된 전송 장치 및 수신 장치들 간의 무선 채널을 도시한 도면이다.
도 4는 예시적 실시예에 따라 부분 피드백을 이용한 분산 스케쥴링 기법에서 정보의 흐름을 도시한 다이어그램이다.
도 5는 예시적 실시예에 따른 전송 장치의 구조를 도시한 블록도이다.
도 6은 예시적 실시예에 따른 수신 장치의 구조를 도시한 블록도이다.
도 7은 예시적 실시예에 따른 전송 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.1 is a diagram illustrating a D2D communication system that transmits data using a distributed scheduling technique.
2 is a flowchart illustrating operations of a transmitting device and a receiving device in a D2D communication system performing distributed scheduling using partial feedback according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram illustrating a radio channel between a transmission device and a reception device included in a D2D communication system.
4 is a diagram illustrating the flow of information in a distributed scheduling scheme using partial feedback according to an exemplary embodiment.
Fig. 5 is a block diagram showing the structure of a transmission device according to an exemplary embodiment.
Fig. 6 is a structural block diagram of a receiving device according to an exemplary embodiment.
Fig. 7 is a flowchart illustrating a method of operating a transmission device according to an exemplary embodiment.

이하, 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 분산 스케쥴링 기법을 이용해 데이터를 전송하는 D2D 통신 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a D2D communication system that transmits data using a distributed scheduling technique.

D2D 통신 시스템에 포함된 전송 장치들(110, 151, 161)은 수신 장치(120, 152, 162)와 페어링하여 D2D 페어(130, 150, 160)를 구성한다. 각 전송 장치들(110, 151, 161)은 페어링된 수신 장치(120, 152, 162)로 데이터를 직접 전송한다. 즉, 제1 전송 장치(110)는 제1 수신 장치(120)로 데이터를 전송하고, 제2 전송 장치(151)는 제2 수신 장치(152)로 데이터를 전송하며, 제3 전송 장치(161)는 제3 수신 장치(162)로 데이터를 전송한다.The transmitting devices 110 , 151 , and 161 included in the D2D communication system are paired with the receiving devices 120 , 152 , and 162 to form a D2D pair 130 , 150 , and 160 . Each transmitting device 110 , 151 , 161 directly transmits data to the paired receiving device 120 , 152 , 162 . That is, the first transmission device 110 transmits data to the first reception device 120, the second transmission device 151 transmits data to the second reception device 152, and the third transmission device 161 ) transmits data to the third receiving device 162.

제1 수신 장치(120)는 제2 전송 장치(151) 및 제3 전송 장치(161)가 전송한 데이터를 수신한다. 제1 수신 장치(120)가 제2 전송 장치(151) 및 제3 전송 장치(161)로부터 수신한 데이터는 간섭 데이터로, 제1 전송 장치(110)로부터의 데이터 전송을 방해한다.The first receiving device 120 receives data transmitted by the second transmitting device 151 and the third transmitting device 161 . Data received by the first receiving device 120 from the second transmitting device 151 and the third transmitting device 161 is interference data, which interrupts data transmission from the first transmitting device 110 .

D2D 통신 시스템에 포함된 전송 장치들(110, 151, 161)과 수신 장치들(120, 152, 162)이 동일한 주파수 대역을 이용하여 데이터를 전송한다는 점을 고려하면, 제2 전송 장치(151)로부터 제1 수신 장치(120)까지의 채널 상태, 제3 전송 장치(161)로부터 제1 수신 장치(120)까지의 채널 상태 등을 고려하여 제1 전송 장치(110)가 제1 수신 장치(120)로 데이터를 전송할지 여부를 결정할 수 있다.Considering that the transmission devices 110, 151, and 161 and the reception devices 120, 152, and 162 in the D2D communication system transmit data using the same frequency band, the second transmission device 151 The first transmission device 110 determines the first reception device 120 by considering the channel conditions from ) to determine whether or not to transmit data.

업링크 주파수 대역과 다운링크 주파수 대역이 동일한 FDD(Full-Duplex) 방식을 사용하는 경우, 제1 전송 장치(110)는 제1 수신 장치(120)로 데이터를 전송할지 여부를 결정하기 위해 제1 전송 장치(110)로부터 제1 수신 장치(120)까지의 제1 채널의 크기 정보, 제2 전송 장치(151)로부터 제1 수신 장치(120)까지의 제2 채널의 크기 정보 및 제3 전송 장치(161)로부터 제1 수신 장치(120)까지의 제3 채널의 크기 정보를 제1 수신 장치(120)로부터 피드백 받아야 한다.When using a Full-Duplex (FDD) method in which the uplink frequency band and the downlink frequency band are the same, the first transmission device 110 performs the first transmission device 110 to determine whether to transmit data to the first reception device 120. The size information of the first channel from the transmitter 110 to the first receiver 120, the size information of the second channel from the second transmitter 151 to the first receiver 120, and the third transmitter The size information of the third channel from 161 to the first receiving device 120 needs to be fed back from the first receiving device 120 .

제1 전송 장치(110)가 제1 수신 장치(120)로 데이터를 전송할지 여부를 결정하기 위해서는 각 채널의 크기에 대한 정확한 값을 알아야 하나, 피드백을 위해 많은 비트를 할당한다면 오버헤드가 커진다. 따라서, 제1 수신 장치(120)로부터 최소한의 정보를 피드백 받으면서도 제1 전송 장치(110)의 데이터 전송 여부를 정확히 결정하는 스케쥴링 기법이 필요하다.In order for the first transmitting device 110 to determine whether to transmit data to the first receiving device 120, it is necessary to know the exact value of the size of each channel, but if many bits are allocated for feedback, overhead becomes large. Therefore, a scheduling technique for accurately determining whether to transmit data from the first transmission device 110 while receiving minimum information from the first receiving device 120 is required.

예시적 실시예에 따른 스케쥴링 기법은 각 채널의 크기를 비교한 후 수신 장치(120)가 최소한의 정보만을 피드백한 경우에도 전송 장치(110)가 효과적으로 스케쥴링 할 수 있어 D2D 통신 시스템의 오버헤드를 최소화하고, 주파수 효율을 극대화할 수 있다.In the scheduling technique according to the exemplary embodiment, even when the receiving device 120 feeds back only minimum information after comparing the size of each channel, the transmitting device 110 can effectively schedule, thereby minimizing the overhead of the D2D communication system. and maximize the frequency efficiency.

도 2는 예시적 실시예에 따라 부분 피드백을 이용해 분산 스케쥴링을 수행하는 D2D 통신 시스템의 전송 장치와 수신 장치의 동작을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating operations of a transmitting device and a receiving device in a D2D communication system performing distributed scheduling using partial feedback according to an exemplary embodiment.

단계(241)에서, 제1 전송 장치(210)는 수신 장치(220)로 제1 레퍼런스 신호를 전송한다. 여기서, 제1 전송 장치(210)와 수신 장치(220)는 서로 페어링되어 D2D 페어를 구성한다.In step 241 , the first transmission device 210 transmits the first reference signal to the reception device 220 . Here, the first transmission device 210 and the reception device 220 are paired with each other to form a D2D pair.

단계(242)에서, 제2 전송 장치(231)는 제2 레퍼런스 신호를 수신 장치(220)로 전송한다.In step 242 , the second transmitting device 231 transmits the second reference signal to the receiving device 220 .

단계(243)에서, 제3 전송 장치(232)는 제3 레퍼런스 신호를 수신 장치(220)로 전송한다.In step 243, the third transmitting device 232 transmits the third reference signal to the receiving device 220.

단계(251)에서, 수신 장치(220)는 수신한 제1 레퍼런스 신호를 이용하여 제1 전송 장치(210)로부터 수신 장치(220)까지의 제1 채널의 상태를 추정한다. 또한, 수신 장치(220)는 수신한 제2 레퍼런스 신호를 이용하여 제2 전송 장치(231)로부터 수신 장치(220)까지의 제2 채널의 상태를 추정하고, 수신한 제3 레퍼런스 신호를 이용하여 제3 전송 장치(232)로부터 수신 장치(220)까지의 제3 채널의 상태를 추정한다.In step 251, the receiving device 220 estimates the state of the first channel from the first transmitting device 210 to the receiving device 220 using the received first reference signal. In addition, the receiving device 220 estimates the state of the second channel from the second transmitting device 231 to the receiving device 220 using the received second reference signal, and using the received third reference signal The state of the third channel from the third transmitter 232 to the receiver 220 is estimated.

단계(252)에서, 수신 장치는(220) 제1 전송 장치(210)로 피드백할 채널을 선택한다. 일측에 따르면, 수신 장치는 각 채널의 크기를 비교하고, 비교 결과에 따라 피드백할 채널을 선택할 수 있다. 예를 들어, 수신 장치(220)는 자신과 페어링된 제1 전송 장치(210)와 관련된 제1 채널의 크기 보다 더 큰 채널에 대한 정보만을 피드백할 수 있다. 또한, 구체적인 채널의 크기가 아니라, 제1 채널의 크기 보다 더 큰지, 작은지에 대한 정보만을 피드백할 수 있다.In step 252, the receiving device (220) selects a channel to be fed back to the first transmission device (210). According to one side, the receiving device may compare the size of each channel and select a channel to be fed back according to the comparison result. For example, the receiving device 220 may feed back only information about a channel larger than the size of the first channel related to the first transmitting device 210 paired with the receiving device 220 . In addition, only information about whether the size of the first channel is larger or smaller than the size of the first channel may be fed back, not the specific size of the channel.

제2 채널의 크기가 제1 채널의 크기보다 크고, 제3 채널의 크기가 제1 채널의 크기보다 작은 경우, 수신 장치(220)는 제2 채널만을 피드백 채널로 선택하고, 제2 채널과 관련된 제2 전송 장치(231)의 식별자만을 피드백할 수 있다.When the size of the second channel is larger than the size of the first channel and the size of the third channel is smaller than the size of the first channel, the receiving device 220 selects only the second channel as a feedback channel and relates to the second channel. Only the identifier of the second transmission device 231 may be fed back.

단계(253)에서, 수신 장치(220)는 선택된 피드백 채널과 관련된 전송 장치(231)의 식별자만을 제1 전송 장치(210)로 전송한다.In step 253, the receiving device 220 transmits only the identifier of the transmitting device 231 associated with the selected feedback channel to the first transmitting device 210.

단계(261)에서 제1 전송 장치(310)는 수신한 식별자에 입력 데이터를 구성한다. 입력 데이터는 스케쥴링을 수행하는 인공 신경망의 입력으로 제공된다. 제1 전송 장치(210)는 피드백 되지 않은 제3 채널의 크기를 임의의 값으로 설정하여 입력 데이터를 구성할 수 있으며, 예를 들어 제1 전송 장치(210)는 피드백 되지 않은 제3 채널의 크기를 '0'으로 설정하고, 또한 피드백 된 제2 채널의 크기는 '1'로 설정할 수 있다.In step 261, the first transmission device 310 constructs input data in the received identifier. Input data is provided as an input to an artificial neural network that performs scheduling. The first transmission device 210 may configure the input data by setting the size of the third channel that is not fed back to an arbitrary value. For example, the first transmission device 210 may configure the size of the third channel that is not fed back. may be set to '0', and the size of the feedbacked second channel may be set to '1'.

단계(262)에서 제1 전송 장치(210)는 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 스케쥴링을 수행하여 다음 시간 구간 동안에 수신 장치(220)로 데이터를 전송할지 여부를 결정할 수 있다.In step 262, the first transmission device 210 may determine whether to transmit data to the reception device 220 during the next time interval by performing scheduling by inputting the input data to the artificial neural network.

단계(263)에서 제1 전송 장치(210)는 단계(262)에서의 결과에 따라 수신 장치(220)로 데이터를 전송한다.In step 263, the first transmitting device 210 transmits data to the receiving device 220 according to the result in step 262.

단계(264)에서, 수신 장치(220)는 제1 전송 장치(210)로부터 데이터를 수신한다.In step 264 , the receiving device 220 receives data from the first transmission device 210 .

단계(270)에서, 제1 전송 장치(210)는 다음 시간 구간에서 스케쥴링을 수행하기 위해 인공 신경망의 가중치를 업데이트할 수 있다.In step 270, the first transmission device 210 may update the weight of the artificial neural network to perform scheduling in the next time interval.

도 3은 D2D 통신 시스템에 포함된 전송 장치 및 수신 장치들 간의 무선 채널을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a radio channel between a transmission device and a reception device included in a D2D communication system.

제1 전송 장치(310)는 제1 수신 장치(320)와 페어링되어 D2D 페어를 구성하고, 제2 전송 장치(330)는 제2 수신 장치(340)와 페어링되어 D2D 페어를 구성하고, 제3 전송 장치(350)는 제3 수신 장치(360)와 페어링되어 D2D 페어를 구성한다.The first transmission device 310 is paired with the first reception device 320 to form a D2D pair, the second transmission device 330 is paired with the second reception device 340 to form a D2D pair, and the third transmission device 330 forms a D2D pair. The transmitting device 350 is paired with the third receiving device 360 to form a D2D pair.

제1 전송 장치(310)로부터 제1 수신 장치(320)까지의 채널(371)은 신호 채널이나, 제2 전송 장치(330)로부터 제1 수신 장치(320)까지의 채널(374) 및 제3 전송 장치(350)로부터 제1 수신 장치(320)까지의 채널(378)은 간섭 채널이다. 제1 수신 장치(320)는 간섭 채널(374, 378)들 중에서 크기가 신호 채널(371)의 크기보다 작은 채널의 정보는 피드백 하지 않아 피드백 정보를 감소시킬 수 있으며, 제1 전송 장치(310)는 일부 채널에 대한 정보가 피드백 되지 않은 경우에도 인공 신경망을 이용해 효율적으로 스케쥴링을 수행할 수 있다.The channel 371 from the first transmission device 310 to the first reception device 320 is a signal channel, but the channel 374 from the second transmission device 330 to the first reception device 320 and the third Channel 378 from transmitting device 350 to first receiving device 320 is an interfering channel. The first receiving device 320 may reduce feedback information by not feeding back information of a channel having a size smaller than that of the signal channel 371 among the interference channels 374 and 378, and the first transmitting device 310 can perform scheduling efficiently using an artificial neural network even when information on some channels is not fed back.

제2 전송 장치(330) 및 제3 전송 장치(350)도 제1 전송 장치(310)와 유사한 방법으로 스케쥴링을 수행하고, 각 전송 장치(330, 350)와 페어링된 수신 장치(340, 360)로 데이터를 전송할지 여부를 결정할 수 있다.The second transmission device 330 and the third transmission device 350 also perform scheduling in a similar manner to the first transmission device 310, and the reception devices 340 and 360 paired with each transmission device 330 and 350 You can decide whether or not to transmit data with

도 4는 예시적 실시예에 따라 부분 피드백을 이용한 분산 스케쥴링 기법에서 정보의 흐름을 도시한 다이어그램이다.4 is a diagram illustrating the flow of information in a distributed scheduling scheme using partial feedback according to an exemplary embodiment.

도 4에 도시된 예시적 실시예에서, 스케쥴링을 수행하는 인공 신경망으로 듀얼링 심층 Q 네트워크(Dueling Deep Q-network)가 이용될 수 있다. 일측에 따르면, 인공 신경망은 3개의 메인 레이어(411, 412, 413)로 구성된다. 일측에 따르면, 각각의 메인 레이어(411, 412, 413)은 복수의 서브 레이어와 ReLU 함수를 이용해 구성될 수 있다.In the exemplary embodiment shown in FIG. 4 , a dueling deep Q-network may be used as an artificial neural network that performs scheduling. According to one side, the artificial neural network is composed of three main layers (411, 412, 413). According to one side, each of the main layers 411, 412, and 413 may be configured using a plurality of sub-layers and a ReLU function.

제1 스트림은 제1 레이어(411)와 제2 레이어(412)로 구성된다. 제1 레이어(411)는 채널의 크기 정보, 이전 시간 구간에서 전송 장치의 데이터 전송 여부 등으로 구성된 입력 데이터를 입력 받아 출력값을 출력하고, 제1 레이어(411)의 출력값은 제2 레이어(412)로 입력된다. 제2 레이어의 출력값은 스칼라(scalar)이며 하기 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.The first stream is composed of a first layer 411 and a second layer 412 . The first layer 411 receives input data composed of channel size information, data transmission status of the transmission device in the previous time interval, etc. and outputs an output value, and the output value of the first layer 411 corresponds to the second layer 412 is entered as The output value of the second layer is a scalar and can be expressed as Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

여기서, 은 시간 구간 t에서 i번째 전송 장치의 입력 데이터를 의미하고, 는 제1 레이어(411)의 가중치, 는 제2 레이어(412)의 가중치를 나타낸다.here, Means the input data of the ith transmission device in the time interval t, Is the weight of the first layer 411, represents the weight of the second layer 412.

제2 스트림은 제1 레이어(411)와 제3 레이어(413)으로 구성된다. 제1 레이어(411)는 채널의 크기 정보, 이전 시간 구간에서 전송 장치의 데이터 전송 여부 등으로 구성된 입력 데이터를 입력 받아 출력값을 출력하고, 제1 레이어(411)의 출력값은 제3 레이어(413)로 입력된다. 제3 레이어의 출력값은 크기가 2인 벡터이며, 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.The second stream is composed of a first layer 411 and a third layer 413. The first layer 411 receives input data composed of channel size information, data transmission status of the transmission device in the previous time interval, etc. and outputs an output value, and the output value of the first layer 411 is the third layer 413 is entered as The output value of the third layer is a vector having a size of 2, and can be expressed as Equation 2 below.

[수학식 2][Equation 2]

여기서, 이다. 는 해당 전송 장치가 시간 구간 t에서 수신 장치로 데이터를 전송했는지 여부를 나타내며, 의 값이 0이면 데이터를 전송하지 않은 것을, 의 값이 1이면 데이터를 전송한 것을 나타낸다.here, am. Indicates whether the corresponding transmitting device has transmitted data to the receiving device in time interval t, If the value of is 0, data is not transmitted. If the value of is 1, it indicates that data has been transmitted.

제1 스트림과 제2 스트림의 출력값은 스케쥴링 단계(420)에서 결합되어 액션 밸류값이 생성된다. 액션 밸류값은 하기 수학식 3과 같이 생성될 수 있다.The output values of the first stream and the second stream are combined in a scheduling step 420 to generate an action value. The action value may be generated as shown in Equation 3 below.

[수학식 3][Equation 3]

여기서, 는 시간 구간 t에서 i번째 전송 장치의 액션 밸류값이고, 는 제2 스트림의 출력값인 의 에 대한 평균값이다.here, Is the action value of the i-th transmission device in time interval t, Is the output value of the second stream of is the average value for

스케쥴링부(420)는 하기 수학식 4를 만족하도록 의 값을 결정할 수 있다.The scheduling unit 420 is configured to satisfy Equation 4 below. value can be determined.

[수학식 4][Equation 4]

만약, 의 값이 1이라면, i번째 전송 장치의 데이터 전송부(430)는 의 데이터 전송률로 데이터를 전송한다.if, If the value of is 1, the data transmission unit 430 of the i-th transmission device transmits data at a data rate of

i번째 전송 장치의 데이터 전송률 산출부(450)는 수신 장치들의 방송 정보를 이용하여 D2D 통신 시스템 전체의 데이터 전송률을 산출할 수 있다. 시간 구간 t에서 D2D 통신 시스템 전체의 데이터 전송률은 하기 수학식 5와 같이 각 전송 장치의 데이터 전송률의 합으로 정의될 수 있다.The data rate calculation unit 450 of the i-th transmission device may calculate the data rate of the entire D2D communication system using broadcasting information of the receiving devices. The data transmission rate of the entire D2D communication system in time interval t may be defined as the sum of the data transmission rates of each transmission device as shown in Equation 5 below.

[수학식 5][Equation 5]

여기서, i는 전송 장치를 구분하는 인덱스인데, D2D 통신 시스템 전체의 데이터 전송률은 전송 장치와 관계없이 동일하므로 인덱스 i를 생략할 수 있다.Here, i is an index for identifying transmission devices, and since the data transmission rate of the entire D2D communication system is the same regardless of the transmission device, index i can be omitted.

i번째 전송 장치의 메모리 저장부(461)는 시간 구간 t에서의 i번째 전송 장치의 입력 데이터 , 데이터를 전송했는지 여부를 나타내는 , 시간 구간 t에서 D2D 통신 시스템 전체의 데이터 전송률 을 저장한다.The memory storage unit 461 of the i-th transmission device stores the input data of the i-th transmission device in time interval t , indicating whether data has been transmitted or not , the data rate of the entire D2D communication system in time interval t Save the

i번째 전송 장치의 가중치 업데이트부(462)는 메모리에 저장된 파라미터들을 이용하여 각 레이어들(411, 412, 413)의 가중치를 업데이트 한다. 일측에 따르면, 가중치 업데이트부(462)는 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 하기 수학식 6과 같이 각 레이어들(411, 412, 413)의 가중치를 업데이트할 수 있다.The weight updater 462 of the i-th transmitter updates the weights of the layers 411, 412, and 413 using parameters stored in the memory. According to one side, the weight updater 462 may update the weight of each layer 411, 412, 413 as shown in Equation 6 so that the action value approaches the target value.

[수학식 6][Equation 6]

여기서, 는 목표값이고, 는 상수이다.here, is the target value, is a constant.

수학식 6에서, 가중치 업데이트부(462)는 하기 수학식 7의 값이 최소화되도록 각 레이어들(411, 412, 413)의 가중치를 업데이트할 수도 있다.In Equation 6, the weight updater 462 may update the weight of each of the layers 411, 412, and 413 so that the value of Equation 7 below is minimized.

[수학식 7][Equation 7]

또한, i번째 전송 장치의 피드백 수신부(440)는 i번째 수신 장치로부터 피드백 정보를 수신한다. 일측에 따르면, i번째 수신 장치로부터의 피드백 정보에는 D2D 통신 시스템의 일부 다른 전송 장치에 대한 채널 정보는 포함되어 있지 않을 수 있다.In addition, the feedback receiver 440 of the i-th transmitter receives feedback information from the i-th receiver. According to one side, the feedback information from the i-th receiving device may not include channel information for some other transmitting device in the D2D communication system.

입력 데이터 구성부(441)는 피드백 정보에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성한다. 일측에 따르면 입력 데이터 구성부(441)는 누락된 채널 정보를 임의의 값으로 채워넣어 입력 데이터를 구성할 수 있다.The input data configuration unit 441 configures input data of the artificial neural network based on the feedback information. According to one side, the input data configuration unit 441 may configure input data by filling in the missing channel information with an arbitrary value.

도 5는 예시적 실시예에 따른 전송 장치의 구조를 도시한 블록도이다. 예시적 실시예에 따른 전송 장치(500)는 전송부(510), 수신부(520), 입력 데이터 구성부(530), 스케쥴링부(540), 데이터전송률 산출부(550), 메모리부(560), 가중치 업데이트부(570)를 포함할 수 있다.Fig. 5 is a block diagram showing the structure of a transmission device according to an exemplary embodiment. The transmission device 500 according to an exemplary embodiment includes a transmission unit 510, a reception unit 520, an input data configuration unit 530, a scheduling unit 540, a data transmission rate calculation unit 550, and a memory unit 560. , may include a weight update unit 570.

전송 장치(500)는 수신 장치(580)와 페어링되어 D2D 페어에 포함된다. 전송 장치(500)는 페어링된 수신 장치(580)로 데이터를 전송한다.The transmitting device 500 is paired with the receiving device 580 and included in a D2D pair. The transmitting device 500 transmits data to the paired receiving device 580 .

전송부(510)는 수신 장치(580)로 제1 레퍼런스 신호를 전송한다. 전송 장치(500)의 주변에 위치한 다른 전송 장치(591, 593)들도 다른 전송 장치(591, 593)와 페어링된 다른 수신 장치(592, 594)로 제2 레퍼런스 신호 및 제3 레퍼런스 신호를 전송할 수 있다.The transmitter 510 transmits the first reference signal to the receiver 580 . The other transmission devices 591 and 593 located around the transmission device 500 also transmit the second reference signal and the third reference signal to the other reception devices 592 and 594 paired with the other transmission devices 591 and 593. can

수신 장치(580)는 전송부(510)로부터의 제1 레퍼런스 신호와 다른 전송 장치(591, 593)들로부터의 제2 레퍼런스 신호, 제3 레퍼런스 신호를 모두 수신할 수 있다. 수신 장치(580)는 제1 레퍼런스 신호를 이용해 전송 장치(500)로부터 수신 장치(580)까지의 제1 채널을 추정하고, 제2 레퍼런스 신호를 이용해 다른 전송 장치(591, 593)들로부터 수신 장치(580)까지의 제2 채널을 추정할 수 있다.The receiving device 580 may receive both the first reference signal from the transmitter 510 and the second reference signals and the third reference signals from the other transmitters 591 and 593 . The receiving device 580 estimates a first channel from the transmitting device 500 to the receiving device 580 using the first reference signal, and uses the second reference signal to estimate the first channel from the other transmitting devices 591 and 593 to the receiving device. The second channel up to (580) can be estimated.

수신 장치(580)는 추정된 채널의 상태에 기초하여 각 채널의 크기를 생성할 수 있다. 수신 장치(580)는 각 채널의 크기에 기초하여 전송 장치(500)로 피드백할 채널을 선택할 수 있다. 일측에 따르면, 수신 장치(580)는 자신과 페어링된 전송 장치(500)와 관련된 제1 채널의 크기 보다 더 큰 채널에 대한 정보만을 피드백할 수 있다. 또한, 구체적인 채널의 크기가 아니라, 제1 채널의 크기 보다 더 큰지, 작은지에 대한 정보만을 피드백할 수 있다.The receiving device 580 may generate the size of each channel based on the estimated channel state. The receiving device 580 may select a channel to be fed back to the transmitting device 500 based on the size of each channel. According to one side, the receiving device 580 may feed back only information about a channel larger than the size of the first channel related to the transmitting device 500 paired with the receiving device 580 . In addition, only information about whether the size of the first channel is larger or smaller than the size of the first channel may be fed back, not the specific size of the channel.

만약 다른 전송 장치(591)로부터 수신 장치(580)까지의 채널의 크기가 제1 채널 채널의 크기 보다 더 크고, 다른 전송 장치(593)로부터 수신 장치(580)까지의 채널의 크기가 제1 채널의 크기 보다 더 작다면, 수신 장치(580)는 다른 전송 장치(591)로부터 수신 장치(580)까지의 채널인 제3 채널과 관련하여 다른 전송 장치(591)의 식별자를 전송 장치(500)로 전송할 수 있다.If the size of the channel from the other transmitter 591 to the receiver 580 is greater than the size of the first channel, and the size of the channel from the other transmitter 593 to the receiver 580 is the first channel If it is smaller than the size of, the receiving device 580 transfers the identifier of the other transmitting device 591 to the transmitting device 500 in relation to the third channel, which is a channel from the other transmitting device 591 to the receiving device 580. can transmit

수신부(520)는 수신 장치(580)로부터 다른 전송 장치(591)의 식별자를 수신할 수 있다.The receiving unit 520 may receive an identifier of another transmitting device 591 from the receiving device 580 .

입력 데이터 구성부(530)는 수신한 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성한다. 일측에 따르면, 입력 데이터 구성부(530)는 식별자가 수신되지 않은 전송 장치(592)와 관련된 채널의 크기는 '0'으로 설정하고, 식별자가 수신된 전송 장치(591)와 관련된 채널의 크기는 '1'로 설정하여 입력 데이터를 구성할 수 있다.The input data configuration unit 530 configures the input data of the artificial neural network based on the received identifier. According to one side, the input data configuration unit 530 sets the size of the channel related to the transmission device 592 for which the identifier has not been received to '0', and the size of the channel related to the transmission device 591 for which the identifier has been received is set to '0'. You can configure the input data by setting it to '1'.

스케쥴링부(540)는 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 수신 장치(580)로 데이터를 전송할지 여부를 결정한다. 일측에 따르면, 스케쥴링부(540)는 제1 레이어(541), 제2 레이어(542) 및 제3 레이어(543)로 구성될 수 잇다.The scheduling unit 540 determines whether to transmit data to the receiving device 580 during the next time interval by inputting input data to the artificial neural network. According to one side, the scheduling unit 540 may include a first layer 541 , a second layer 542 and a third layer 543 .

제1 레이어(541)는 입력 데이터를 입력 받고, 출력값을 출력한다. 제2 레이어(542)는 제1 레이어(541)의 출력값을 입력 받아 스칼라(scalar)인 제1 출력값을 출력한다. 제1 레이어(541)와 제2 레이어(542)는 제1 스트림부(545)를 구성한다.The first layer 541 receives input data and outputs an output value. The second layer 542 receives the output value of the first layer 541 and outputs a scalar first output value. The first layer 541 and the second layer 542 constitute the first stream unit 545 .

제3 레이어(543)는 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 어레이인 제2 출력값을 출력한다. 제1 레이어(541)와 제3 레이어(543)는 제2 스트림부(544)를 구성한다.The third layer 543 receives the output value of the first layer and outputs a second output value that is an array. The first layer 541 and the third layer 543 constitute the second stream unit 544 .

결정부(546)는 제1 출력값과 제2 출력값을 결합한 액션 밸류값에 기초하여 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정한다. 데이터를 전송하는 것으로 결정하였다면, 다음 시간 구간 동안에 전송부(510)는 수신 장치(580)로 데이터를 전송한다.The decision unit 546 determines whether to transmit data to the receiving device based on an action value obtained by combining the first output value and the second output value. If it is determined to transmit the data, the transmitter 510 transmits the data to the receiver 580 during the next time interval.

데이터 전송률 산출부(550)는 수신 장치(580)로 데이터를 전송할지 여부에 따라 전송 장치(500, 591, 592)들의 데이터 전송률의 총합을 산출한다. 일측에 따르면, 전송 장치(500)는 수신 장치(580, 592, 594)들로부터 방송 정보를 수신하고, 방송 정보에 기초하여 데이터 전송률의 총합을 산출할 수 있다.The data transmission rate calculation unit 550 calculates the total sum of the data transmission rates of the transmission devices 500 , 591 , and 592 according to whether or not to transmit data to the reception device 580 . According to one side, the transmission device 500 may receive broadcast information from the reception devices 580, 592, and 594, and calculate the total sum of data transmission rates based on the broadcast information.

메모리부(560)는 인공 신경망의 입력 데이터, 다음 시간 구간 동안에 수신 장치(580)로 데이터를 전송할지 여부 및 데이터 전송률의 총합을 저장한다.The memory unit 560 stores the input data of the artificial neural network, whether to transmit data to the receiving device 580 during the next time period, and the total sum of data transmission rates.

가중치 업데이트부(570)는 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 제1 레이어(541), 제2 레이어(542) 및 제3 레이어의 가중치를 업데이트할 수 있다. 일측에 따르면, 가중치 업데이트부(570)는 메모리에 저장된 값들을 임의로 선택하여 제1 레이어(541), 제2 레이어(542), 제3 레이어(543)의 가중치를 업데이트 할 수 있다. 일측에 따르면, 목표값은 데이터 전송률의 총합일 수 있다.The weight updater 570 may update the weights of the first layer 541, the second layer 542, and the third layer so that the action value approaches the target value. According to one side, the weight updater 570 may update the weights of the first layer 541 , the second layer 542 , and the third layer 543 by randomly selecting values stored in the memory. According to one side, the target value may be the sum of data transmission rates.

도 6은 예시적 실시예에 따른 수신 장치의 구조를 도시한 블록도이다. 예시적 실시예에 따른 수신 장치(600)는 수신부(610), 채널 상태 추정부(620), 채널 크기 산출부(630) 및 전송부(640)를 포함할 수 있다.Fig. 6 is a structural block diagram of a receiving device according to an exemplary embodiment. The receiving device 600 according to an exemplary embodiment may include a receiving unit 610, a channel state estimating unit 620, a channel size calculating unit 630, and a transmitting unit 640.

수신 장치(600)는 전송 장치(650)와 함께 D2D 페어에 포함된다. 수신 장치(600)는 전송 장치(650)로부터 데이터를 직접 수신한다.The receiving device 600 is included in a D2D pair together with the transmitting device 650 . The receiving device 600 directly receives data from the transmitting device 650 .

수신부(610)는 전송 장치(650) 및 다른 전송 장치(661, 662)로부터 레퍼런스 신호를 각각 수신한다.The receiver 610 receives reference signals from the transmitter 650 and the other transmitters 661 and 662, respectively.

채널 상태 추정부(620)는 수신한 레퍼런스 신호들을 이용하여 전송 장치(650)로부터 수신 장치(600)까지의 제1 채널의 상태 및 다른 전송 장치(661, 662)로부터 수신 장치(600)까지의 제2 채널의 상태를 추정한다.The channel state estimator 620 determines the state of the first channel from the transmitter 650 to the receiver 600 and the other transmitters 661 and 662 to the receiver 600 using the received reference signals. The state of the second channel is estimated.

채널 크기 산출부(630)는 전송 장치(650)로부터 수신 장치(600)까지의 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 다른 전송 장치(661, 662)로부터 수신 장치(600)까지의 제2 채널들의 크기 정보를 산출한다. 일측에 따르면, 채널 크기 산출부(630)는 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 제2 채널들의 상태에 기반하여 제2 채널들의 크기 정보를 산출할 수 있다.The channel size calculation unit 630 calculates the size information of the first channel from the transmitter 650 to the receiver 600, and calculates the size information of the second channel from the other transmitters 661 and 662 to the receiver 600. Calculate the size information of them. According to one side, the channel size calculation unit 630 may calculate size information of the first channel based on the estimated state of the first channel, and calculate size information of the second channels based on the state of the second channels. there is.

전송부(640)는 제2 채널들 중에서 그 크기가 제1 채널의 크기 보다 더 큰 채널들을 제3 채널로 선택하고, 제3 채널과 관련된 다른 전송 장치의 식별자를 전송 장치(650)로 전송할 수 있다.The transmitter 640 may select, as a third channel, channels whose size is greater than that of the first channel among the second channels, and transmit an identifier of another transmitter associated with the third channel to the transmitter 650. there is.

전송 장치(650)로 전송된 식별자는 전송 장치(650)에서 구동되는 인공 신경망에 입력되어 다음 시간 구간 동안에 전송 장치로부터 데이터를 수신할지 여부가 결정될 수 있다.The identifier transmitted to the transmission device 650 may be input to an artificial neural network driven by the transmission device 650 to determine whether to receive data from the transmission device during the next time interval.

일측에 따르면, 전송 장치(650)에서 구동되는 인공 신경망은 전송 장치(650) 및 다른 전송 장치(661, 662)들의 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 전송 장치(650)가 데이터를 전송할지 여부를 결정할 수 있다.According to one side, the artificial neural network driven by the transmission device 650 determines whether or not the transmission device 650 transmits data so that the sum of the data rates of the transmission device 650 and the other transmission devices 661 and 662 is maximized. can decide

도 7은 예시적 실시예에 따른 전송 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.Fig. 7 is a flowchart illustrating a method of operating a transmission device according to an exemplary embodiment.

전송 장치는 수신 장치와 페어링되어 D2D 페어에 포함된다. 전송 장치는 페어링된 수신 장치로 데이터를 전송한다.The transmitting device is paired with the receiving device and included in the D2D pair. The transmitting device transmits data to the paired receiving device.

단계(710)에서, 전송 장치는 수신 장치로 제1 레퍼런스 신호를 전송한다. 전송 장치의 주변에 위치한 다른 전송 장치들도 다른 전송 장치와 페어링된 다른 수신 장치로 제2 레퍼런스 신호 및 제3 레퍼런스 신호를 전송할 수 있다.In step 710, the transmitting device transmits the first reference signal to the receiving device. Other transmission devices located around the transmission device may also transmit the second reference signal and the third reference signal to other reception devices paired with other transmission devices.

수신 장치는 전송 장치로부터의 제1 레퍼런스 신호와 다른 전송 장치들로부터의 제2 레퍼런스 신호, 제3 레퍼런스 신호를 모두 수신할 수 있다. 수신 장치는 제1 레퍼런스 신호를 이용해 전송 장치로부터 수신 장치까지의 제1 채널을 추정하고, 제2 레퍼런스 신호를 이용해 다른 전송 장치들로부터 수신 장치까지의 제2 채널을 추정할 수 있다.The receiving device may receive both the first reference signal from the transmitting device and the second reference signals and the third reference signals from other transmitting devices. The receiving device may estimate a first channel from the transmitting device to the receiving device using the first reference signal, and estimate a second channel from other transmitting devices to the receiving device using the second reference signal.

수신 장치는 자신과 페어링된 전송 장치와 관련된 제1 채널의 크기 보다 더 큰 채널에 대한 정보만을 피드백할 수 있다. 또한, 구체적인 채널의 크기가 아니라, 제1 채널의 크기 보다 더 큰지, 작은지에 대한 정보만을 피드백할 수 있다.The receiving device may feed back only information about a channel larger than the size of the first channel related to the transmitting device paired with the receiving device. In addition, only information about whether the size of the first channel is larger or smaller than the size of the first channel may be fed back, not the specific size of the channel.

만약 다른 전송 장치로부터 수신 장치까지의 채널의 크기가 제1 채널 채널의 크기 보다 더 크고, 다른 전송 장치로부터 수신 장치까지의 채널의 크기가 제1 채널의 크기 보다 더 작다면, 수신 장치는 다른 전송 장치로부터 수신 장치까지의 채널인 제3 채널과 관련하여 다른 전송 장치의 식별자를 전송 장치로 전송할 수 있다.If the size of the channel from the other transmitting device to the receiving device is greater than the size of the first channel channel, and the size of the channel from the other transmitting device to the receiving device is smaller than the size of the first channel, the receiving device may transmit another transmission device. An identifier of another transmitting device may be transmitted to the transmitting device in relation to the third channel, which is a channel from the device to the receiving device.

단계(720)에서, 전송 장치는 수신 장치로부터 다른 전송 장치의 식별자를 수신할 수 있다.In step 720, the transmitting device may receive an identifier of another transmitting device from the receiving device.

단계(730)에서, 전송 장치는 수신한 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성한다. 일측에 따르면, 전송 장치는 식별자가 수신되지 않은 다른 전송 장치와 관련된 채널의 크기는 '0'으로 설정하고, 식별자가 수신된 다른 전송 장치와 관련된 채널의 크기는 '1'로 설정하여 입력 데이터를 구성할 수 있다.In step 730, the transmitting device constructs input data of the artificial neural network based on the received identifier. According to one side, the transmission device sets the size of the channel related to the other transmission device for which the identifier has not been received to '0' and sets the size of the channel related to the other transmission device for which the identifier has been received to '1' to transmit input data. can be configured.

단계(740)에서, 전송 장치는 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정한다. 일측에 따르면, 전송 장치는 제1 레이어, 제2 레이어 및 제3 레이어로 구성될 수 잇다.In step 740, the transmitting device determines whether to transmit data to the receiving device during the next time interval by inputting the input data to the artificial neural network. According to one side, the transmission device may be composed of a first layer, a second layer and a third layer.

제1 레이어는 입력 데이터를 입력 받고, 출력값을 출력한다. 제2 레이어는 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 스칼라(scalar)인 제1 출력값을 출력한다. 제1 레이어와 제2 레이어는 제1 스트림을 구성한다.The first layer receives input data and outputs output values. The second layer receives the output value of the first layer and outputs a first scalar output value. The first layer and the second layer constitute a first stream.

제3 레이어는 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 어레이인 제2 출력값을 출력한다. 제1 레이어와 제3 레이어는 제2 스트림을 구성한다.The third layer receives the output value of the first layer and outputs a second output value that is an array. The first layer and the third layer constitute the second stream.

전송 장치는 제1 출력값과 제2 출력값을 결합한 액션 밸류값에 기초하여 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정한다. 데이터를 전송하는 것으로 결정하였다면, 다음 시간 구간 동안에 전송 장치는 수신 장치로 데이터를 전송한다.The transmitting device determines whether to transmit data to the receiving device based on an action value obtained by combining the first output value and the second output value. If it is determined to transmit data, the transmitting device transmits data to the receiving device during the next time period.

단계(750)에서, 전송 장치는 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 D2D 통신 시스템에 포함된 모든 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출한다. 일측에 따르면, 전송 장치는 D2D 통신 시스템에 포함된 모든 수신 장치들로부터 방송 정보를 수신하고, 방송 정보에 기초하여 데이터 전송률의 총합을 산출할 수 있다.In step 750, the transmitting device calculates the sum of data transmission rates of all transmitting devices included in the D2D communication system according to whether or not to transmit data to the receiving device. According to one side, the transmitting device may receive broadcasting information from all receiving devices included in the D2D communication system, and calculate the sum of data transmission rates based on the broadcasting information.

단계(760)에서, 전송 장치는 인공 신경망의 입력 데이터, 다음 시간 구간 동안에 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 데이터 전송률의 총합을 저장한다.In step 760, the transmission device stores the input data of the artificial neural network, whether to transmit data to the reception device during the next time period, and the total sum of the data transmission rate.

단계(770)에서, 전송 장치는 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 제1 레이어, 제2 레이어 및 제3 레이어의 가중치를 업데이트할 수 있다. 일측에 따르면, 전송 장치는 메모리에 저장된 값들을 임의로 선택하여 제1 레이어, 제2 레이어, 제3 레이어의 가중치를 업데이트 할 수 있다. 일측에 따르면, 목표값은 데이터 전송률의 총합일 수 있다.In step 770, the transmitting device may update the weights of the first layer, the second layer, and the third layer so that the action value approaches the target value. According to one side, the transmission device may update the weights of the first layer, the second layer, and the third layer by randomly selecting values stored in the memory. According to one side, the target value may be the sum of data transmission rates.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

　

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

110, 151, 161: 전송 장치
120, 152, 162: 수신 장치
130, 150, 160: D2D 페어110, 151, 161: transmission device
120, 152, 162: receiving device
130, 150, 160: D2D pair

Claims (16)

수신 장치로 데이터를 전송하는 전송 장치에 있어서,
복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 수신부;
상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 입력 데이터 구성부; 및
상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 스케쥴링부
를 포함하는 전송 장치.A transmission device for transmitting data to a receiving device,
A receiver configured to receive an identifier of another transmission device corresponding to a third channel having a larger size than a first channel from the transmission device to the reception device among second channels from a plurality of other transmission devices to the reception device. ;
an input data configuration unit configured to configure input data of an artificial neural network based on the identifier of the other transmission device; and
A scheduling unit inputting the configured input data to an artificial neural network and determining whether to transmit data to the receiving device during the next time period
Transmission device comprising a. 제1항에 있어서,
상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 전송부
를 더 포함하고,
상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것인 전송 장치.According to claim 1,
Transmission unit for transmitting a reference signal to the receiving device
Including more,
The reference signal is used to estimate a state of the first channel, and size information of the first channel is generated based on the estimated state of the first channel. 제1항에 있어서, 상기 스케쥴링부는
상기 입력 데이터를 입력 받는 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 스칼라인 제1 출력값을 출력하는 제2 레이어로 구성된 제1 스트림부;
상기 제1 레이어 및 상기 제1 레이어의 출력값을 입력 받아 어레이인 제2 출력값을 출력하는 제3 레이어로 구성된 제2 스트림부; 및
상기 제1 출력값과 상기 제2 출력값을 결합한 액션 밸류값에 기초하여 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 결정부
를 포함하는 전송 장치.The method of claim 1, wherein the scheduling unit
a first stream unit composed of a first layer that receives the input data and a second layer that receives an output value of the first layer and outputs a first scalar output value;
a second stream unit composed of the first layer and a third layer that receives output values of the first layer and outputs an array of second output values; and
a decision unit for determining whether to transmit data to the receiving device based on an action value obtained by combining the first output value and the second output value;
Transmission device comprising a. 제3항에 있어서,
상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 데이터 전송률 산출부
를 더 포함하는 전송 장치According to claim 3,
Data transmission rate calculation unit for calculating the sum of the data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices according to whether data is to be transmitted to the reception device.
Transmission device further comprising 제4항에 있어서,
상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 메모리
를 더 포함하는 전송 장치.According to claim 4,
A memory for storing the input data, whether to transmit data to the receiving device during the next time period, and the total sum of the data transmission rate.
Transmission device further comprising a. 제5항에 있어서,
상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 상기 액션 밸류값이 목표값에 근접하도록 업데이트하는 가중치 업데이트부
를 더 포함하는 전송 장치.According to claim 5,
a weight updater for updating the weights of the first layer, the second layer, and the third layer so that the action values approach a target value;
Transmission device further comprising a. 제6항에 있어서,
상기 가중치 업데이트부는 상기 메모리에 저장된 값들을 임의로 선택하여 상기 제1 레이어, 상기 제2 레이어, 상기 제3 레이어의 가중치를 업데이트하는 전송 장치.According to claim 6,
The weight update unit randomly selects values stored in the memory to update the weights of the first layer, the second layer, and the third layer. 제6항에 있어서,
상기 목표값은 데이터 전송률의 총합인 전송 장치.According to claim 6,
The target value is the sum of data transmission rates. 전송 장치로부터 데이터를 수신하는 수신 장치에 있어서,
상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 복수의 다른 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제2 채널들의 크기 정보를 산출하는 채널 크기 산출부; 및
상기 제2 채널들 중에서 상기 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응되는 다른 전송 장치의 식별자를 상기 전송 장치로 전송하는 전송부
를 포함하고,
상기 다른 전송 장치의 식별자는 인공 신경망에 입력되어 다음 시간 구간 동안에 상기 전송 장치로부터 데이터를 수신할지 여부가 결정되는 수신 장치.In the receiving device for receiving data from the transmitting device,
a channel size calculator calculating size information of a first channel from the transmitting device to the receiving device, and calculating size information of second channels from a plurality of other transmitting devices to the receiving device; and
A transmission unit for transmitting an identifier of another transmission device corresponding to a third channel having a size larger than that of the first channel among the second channels to the transmission device.
including,
The receiving device is input to the artificial neural network to determine whether or not to receive data from the transmitting device during the next time interval. 제9항에 있어서,
상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들로부터 각각 레퍼런스 신호를 수신하는 수신부; 및
상기 수신한 레퍼런스 신호들을 이용하여 상기 제1 채널의 상태 및 상기 제2채널들의 상태를 추정하는 채널 상태 추정부
를 더 포함하고,
상기 채널 크기 산출부는 상기 제1 채널의 상태에 기반하여 상기 제1 채널의 크기 정보를 산출하고, 상기 제2 채널들의 상태에 기반하여 상기 제2 채널들의 크기 정보를 산출하는 수신 장치.According to claim 9,
a receiver configured to receive reference signals from the transmission device and the other transmission devices; and
A channel state estimation unit for estimating states of the first channel and states of the second channels using the received reference signals.
Including more,
Wherein the channel size calculation unit calculates size information of the first channel based on a state of the first channel, and calculates size information of the second channels based on states of the second channels. 제9항에 있어서,
상기 인공 신경망은 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 데이터를 수신할지 여부를 결정하는 수신 장치.According to claim 9,
The artificial neural network determines whether to receive the data so that the total sum of the data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices is maximized. 수신 장치로 데이터를 전송하는 전송 장치의 동작 방법에 있어서,
복수의 다른 전송 장치와 상기 수신 장치까지의 제2 채널들 중에서 상기 전송 장치로부터 상기 수신 장치까지의 제1 채널의 크기 보다 크기가 더 큰 제3 채널에 대응하는 다른 전송 장치의 식별자를 수신하는 단계;
상기 다른 전송 장치의 식별자에 기반하여 인공 신경망의 입력 데이터를 구성하는 단계; 및
상기 구성된 입력 데이터를 인공 신경망에 입력하여 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 단계
를 포함하는 전송 장치의 동작 방법.In the method of operating a transmission device for transmitting data to a receiving device,
Receiving an identifier of another transmission device corresponding to a third channel having a larger size than a first channel from the transmission device to the reception device among second channels from a plurality of other transmission devices to the reception device ;
configuring input data of an artificial neural network based on the identifier of the other transmission device; and
Determining whether to transmit data to the receiving device during the next time interval by inputting the configured input data to an artificial neural network
A method of operating a transmission device comprising a. 제12항에 있어서,
상기 수신 장치로 레퍼런스 신호를 전송하는 단계
를 더 포함하고,
상기 레퍼런스 신호는 상기 제1 채널의 상태를 추정하기 위해 사용되고, 상기 제1 채널의 크기 정보는 상기 추정된 제1 채널의 상태에 기반하여 생성된 것인 전송 장치의 동작 방법.According to claim 12,
Transmitting a reference signal to the receiving device
Including more,
The reference signal is used to estimate a state of the first channel, and size information of the first channel is generated based on the estimated state of the first channel. 제13항에 있어서,
상기 수신장치로 데이터를 전송할지 여부에 따라 상기 전송 장치 및 상기 다른 전송 장치들의 데이터 전송률의 총합을 산출하는 단계
를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법.According to claim 13,
Calculating a total sum of data transmission rates of the transmission device and the other transmission devices according to whether or not to transmit data to the reception device
A method of operating a transmission device further comprising a. 제14항에 있어서,
상기 입력 데이터, 상기 다음 시간 구간 동안에 상기 수신 장치로 데이터를 전송할지 여부 및 상기 데이터 전송률의 총합을 저장하는 단계
를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법.According to claim 14,
Storing the input data, whether to transmit data to the receiving device during the next time interval, and the total sum of the data transmission rate
A method of operating a transmission device further comprising a. 제15항에 있어서,
상기 데이터 전송률의 총합이 최대가 되도록 상기 인공 신경망의 가중치를 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 전송 장치의 동작 방법.According to claim 15,
Updating weights of the artificial neural network so that the total sum of the data rates is maximized.
A method of operating a transmission device further comprising a.
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