통합 레이더·통신 기반 다중경로 환경에서의 빔 정렬을 위한 밴딧 학습 최적화

초록

본 논문은 mmWave 통신 시스템에서 빔 탐색에 소요되는 시간을 크게 줄이기 위해 레이더 정보를 활용한 UCB 기반 다중팔 밴딧(MAB) 알고리즘을 제안한다. 레이더가 모바일 사용자를 탐지·추적하여 후보 빔 집합을 축소하고, 정지‑준정지 상황에서 재정렬 시점을 예측한다. 제안 기법은 SoC 기반 하드웨어‑소프트웨어 공동 설계와 고정소수점 구현을 통해 실행 시간을 가속화했으며, 시뮬레이션·실험 결과 기존 통신‑전용 MAB 대비 탐색 시간이 35 % 감소하고 처리량이 1.4배 향상됨을 보였다.

상세 분석

이 연구는 mmWave 대역의 아날로그 빔포밍 시스템에서 빔 정렬 문제를 강화학습이 아닌 다중팔 밴딧(MAB) 프레임워크로 접근한다는 점에서 기존 문헌과 차별화된다. 특히, 레이더와 통신이 동일한 안테나 어레이와 파형을 공유하는 ISAC(Integrated Sensing and Communication) 구조를 전제로, 레이더가 제공하는 거리·도플러 정보를 활용해 UCB(Upper Confidence Bound) 알고리즘의 탐색 공간을 크게 축소한다. 기존 UCB는 모든 빔을 순차적으로 평가하면서 보상을 누적하는데, 빔 수가 수백 개에 달하면 초기 탐색 단계가 길어져 전체 시스템 지연과 스루풋 저하를 초래한다. 레이더가 사전에 목표 사용자의 위치와 움직임을 파악하면, 해당 위치와 가장 근접한 빔들만을 후보로 선정해 탐색 횟수를 O(N) → O(k) (k≪N) 로 감소시킨다.

또한, 논문은 quasi‑stationary(준정지) 환경을 가정하고 레이더 기반 변화 감지를 통해 언제 빔 재정렬이 필요한지를 예측한다. 이는 기존 MAB가 매 슬롯마다 보상을 받아야만 정책을 업데이트하는 방식과 달리, 레이더가 실시간으로 변화점을 포착함으로써 불필요한 재탐색을 방지한다.

하드웨어 측면에서는 SoC(멀티코어 CPU + FPGA) 위에 레이더 신호 처리(RSP)와 MAB 알고리즘을 고정소수점 형태로 구현하고, HW‑SW 공동 설계(Hardware‑Software Co‑Design)를 통해 가속기(Accelerator)를 삽입했다. 고정소수점 변환은 연산량을 30 % 이상 절감했으며, FPGA 가속을 통해 전체 파이프라인 지연을 2배 이상 단축했다. 실험에서는 복잡한 다중경로 채널, 정적 클러터, 확장형 목표(다중 점 산란체) 등을 포함한 시나리오를 시뮬레이션했으며, 레이더‑통신 동시 운용 시 탐색 시간 35 % 감소와 처리량 1.4배 향상을 입증했다.

이러한 접근은 레이더와 통신이 동일한 주파수·공간 자원을 공유하는 5G/6G 차세대 네트워크에서, 빔 관리 비용을 크게 낮추고 실시간 서비스 품질을 보장하는 데 실질적인 기여를 할 것으로 기대된다.