버티의 블로그

Scheduling 스케쥴링은 동일한 셀 내의 여러 유저들한테 한정된 resource를 효율적으로 할당하여 최대한 많은 사람들이 resource를 받게 하는 기술이다. LTE에서는 frequency와 time으로 구성된 2차원 resource를 사용한다. 스케쥴링은 base station 내 스케쥴러가 진행하고 스케쥴링을 진행하는 스케쥴링 알고리즘이 모두 다르다.Max C/I : 가장 C/I가 좋은 단말기한테만 할당하는 방법으로, throughput은 가장 좋지만 형평성이 떨어진다.Round Robin : 모든 단말기가 차례대로 할당받는 방법으로, 형평성이 좋지만 throughput이 떨어진다.Proportional Fair (PF) : 위 두 방식을 적절히 섞은 방법으로 채널 상태와 time durat..

Channel Capacity우선 앞서 계속 SNR이 증가하면 Data Rate가 증가한다 했는데, 이는 아래의 Shannon's Channel Capacity에서 나왔다.여기서 C는 channel capacity(bps), W는 channel bandwidth, S는 Rx Power, N은 Noise Power다. 즉 SNR은 S/N으로 나타낼 수 있는데, 이를 이해하고 다시 식을 보면 Noise가 적어야 SNR 값이 커져 C가 커질것이고, 그래야만 data rate가 증가할 것이다. 그러나 SNR 쪽은 log함수라 뒤로 갈수록 C가 크게 증가하지 않으므로, 높은 대역이 받쳐줘야만 비로소 C가 증가할 수 있다. 이 개념을 다음과 같이 확장할 수 있는데 이를 Channel Capacity with Spa..

Beamforming은 주파수를 빔 모양으로 만들어 신호를 수신 측에 집중시키는 기술이다. 주로 진폭과 위상을 조절하여 특정 방향으로 신호를 집중시키고 다른 방향에서는 신호를 최소화하는 방식으로 동작한다. Multi-Tx-Antenna Beamforming 가장 기본적으로 Multi-Tx-Antenna Beamforming은 단말기 쪽으로 downlink하는 상황에서 송신 측에서 다중 안테나를 사용하여 Beamforming하는 방식이다. 이때 수신 측에서 받는 신호의 세기는 송신 측의 안테나 수에 비례하여 SNR과 Data Rate가 증가한다. Beamforming의 타입은 크게 2가지로 나눌 수 있다.High correlation between Tx antennas : 위상만으로 조정하는 classic..

Multi Antenna Technology는 송신자와 수신자측 중 한 곳 이상이 여러 안테나를 사용하여 신호 처리를 하는 기술인데, 이로 인해 전송의 퀄리티를 높일 수 있다. 이를 MIMO라고 부르기도 한다. MIMO는 좁은 의미로는 Spatial Multiplexing만 칭하고, 넓은 의미로는 Diversity, Beamforming, Spatial Multiplexing을 모두 통틀어 말하는데, 앞으로 이 3가지를 모두 공부해볼 예정이다. Mutual Correlation그 전에 우선 안테나 간의 상호 상관도를 보고 넘어가겠다.안테나 간 거리가 멀어짐 : Correlation 감소안테나 간 거리가 가까워짐 : Correlation 증가여기서 이 Correlation의 값은 기술에 따라 요구치가 다르..

앞장에서 본 SARSA와 Q-Learning는 Table로 만들어서 값을 기억하는 방법이라 할 수 있는데, 현실은 continuous state space이기에 state가 거의 무한대에 가까우므로 수용할 메모리도 부족하고 계산도 기하급수적으로 복잡해진다. 따라서 이제부터는 value function의 근사값을 사용하고자 한다.  그래서 이제는 w라는 새로운 변수로 value function 값을 함수화하는 것이다. 그림으로 다시 보면,  w라는 파라메터로 조정되는 함수가 state나 action값을 받아 근사값을 출력해낸다. 그래서 앞으로는 학습을 통해 Q function을 업데이트 하는 것이 아닌 w를 업데이트를 하게 된다. 여기서 업데이트를 하는 방식은 Gradient Descent이다. Gradi..

Page Replacement AlgorithmOptimal Algorithm사실 페이지 교체 시 가장 이상적인 알고리즘은, 미래에 사용될 페이지 중 가장 적게 사용할 페이지를 교체해주는 것이다. 위에서도 frame이 7, 0, 1까지 채워진 상황에서 미래시를 보면 7을 가장 나중에 사용하기에 7을 2로 교체해준 것을 볼 수 있다. 그러나 당연히도 이 방법은 미래를 알 수 없기에, 이 알고리즘과 가장 비슷한 성능이 나오는 알고리즘을 찾고자 한다.FIFO Algorithm 기존의 FIFO와 동일한 개념으로, 가장 처음 들어온 페이지를 교체해준다. 언제나 단순한 방법이지만 그다지 좋은 성능을 보이지 못하며, 아래와 같이 특정 frame 수에서 오히려 page fault수가 늘어나는 Belady's Anoma..