상호작용을 고려한 지도 기반 경로 손실 예측을 위한 CNN

초록

본 논문은 기존에 하향링크(기지국→단말) 중심으로 수집된 드라이브 테스트 데이터를 활용해, 데이터 증강을 통해 상향링크와 백홀 시나리오까지 일반화된 경로 손실 모델을 학습한다. 기존 CNN 모델에 전파 상호작용(Reciprocity)을 반영한 합성 샘플을 소량 추가함으로써, 상향링크 테스트에서 RMSE를 16 dB 이상에서 7 dB 수준으로 크게 감소시켰으며, 하향링크와 BS‑BS(백홀)에서도 성능이 유지·소폭 향상된다.

상세 분석

이 연구는 지도 기반 CNN이 실제 전파 물리법칙, 특히 전파 상호작용(Reciprocity)을 학습했는지 여부를 검증하고, 이를 개선하기 위한 데이터 증강 전략을 제시한다. 기존 연구