6G 시대를 향한 도약: STAR-RIS, CoMP, NOMA 기반 지능형 무선 네트워크 연구

본 연구는 6G 네트워크의 성능 향상을 위해 STAR-RIS, CoMP, NOMA 기술을 통합한 새로운 무선 네트워크 아키텍처를 제안하고, 심층 강화 학습을 활용하여 네트워크의 자원 할당 및 에너지 효율을 최적화하는 방안을 제시합니다. 이를 통해 향상된 데이터 전송 속도, 셀 간섭 감소, 에너지 효율 증대를 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.

끊임없이 증가하는 데이터 사용량과 향상된 서비스 품질에 대한 요구는 차세대 6G 무선 네트워크 기술 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 맥락에서, Muhammad Umer, Muhammad Ahmed Mohsin, Huma Ghafoor, 그리고 Syed Ali Hassan 연구팀은 최근 진행된 연구에서 STAR-RIS (Smart Reconfigurable Intelligent Surface), CoMP (Coordinated Multi-Point), 그리고 NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) 세 가지 혁신적인 기술을 통합하여 6G 네트워크의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 가능성을 제시했습니다.

연구팀은 STAR-RIS를 전략적으로 배치하여 셀 간 간섭을 완화하고, 신호 강도를 향상시키며, 특히 셀 가장자리 사용자에게까지 커버리지를 확장하는 데 초점을 맞췄습니다. STAR-RIS 요소에 대한 자원 공유 전략을 탐구하여 전송 및 반사 기능을 모두 최적화하는 방안을 제시했습니다. 실제 채널 조건 하에서 STAR-RIS 지원 CoMP-NOMA 네트워크의 이점을 정량적으로 분석하기 위해 에르고딕 속도와 끊김 확률과 같은 주요 성능 지표를 도출하는 분석 프레임워크를 개발했습니다.

더 나아가, 연구팀은 RIS를 통합한 CoMP-NOMA 네트워크의 에너지 효율적인 설계 방식을 심층적으로 파고들었습니다. 성능과 에너지 소비 간의 균형을 이루기 위해 새로운 RIS 구성과 최적화 알고리즘을 제안했습니다. 특히, 심층 강화 학습(DRL) 기법을 활용하여 공중 RIS 지원 CoMP-NOMA 네트워크에서 지능적이고 적응적인 최적화를 수행하여 네트워크 총 데이터 전송률을 극대화하면서 동시에 사용자의 서비스 품질 요구사항을 충족하는 방안을 모색했습니다.

이 연구는 STAR-RIS, CoMP, NOMA 기술의 시너지 효과를 포괄적으로 조사하여 더욱 효율적이고 안정적이며 지속 가능한 차세대 무선 네트워크 개발에 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연구 결과는 끊임없이 연결되는 세계의 요구를 충족할 수 있는 네트워크 구축에 중요한 이정표를 제시할 것으로 기대됩니다.