UAV 기반 RSMA 네트워크에서 사용자 Fairness 향상을 위한 전송 제어
Transmission Control for User Fairness in UAV-Assisted RSMA Networks
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초록
Rate-Splitting Multiple Access (RSMA)와 Unmanned Aerial Vehicles (UAV)는 미래 6G 네트워크에서 연결성과 자원 효율성을 향상시키기 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 UAV 기반 RSMA 네트워크에서, UAV의 이동 경로, 빔포밍, 공통 메시지 전송률을 동시에 최적화하여, 사용자들의 최소 전송률을 최대화 함으로서, 사용 자들의 공정성 (fairness)를 최대화하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해, 본 논문은, 마르코프 결정 과정(MDP)를 이용하여 문제를 먼저 정의하고, 이를 해결하는 Proximal Policy Optimization(PPO) 기반 심층 강화학습(DRL) 알고 리즘을 제안하였다. 제안하는 PPO 알고리즘은, UAV가 정확한 채널 상태 정보(CSI)에 의존하지 않고도, 동적으로 변하 는 환경에서도 효율적으로 간섭 관리 및 자원 할당을 가능하도록 하였다. 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제안하는 방법이, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Soft Actor-Critic (SAC), Trust Region Policy Optimization (TRPO), REINFORCE, Greedy, Random 과 같은 주요 방식들 보다 훨씬 향상된 사용자 최소 전송률 을 제공함을 확인하였다. 이를 통해, 제안하는 시스템이 UAV 기반 차세대 무선 네트워크에서 효과적으로 이용될 수 있음을 확인하였다.
Abstract
Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as key technologies for enhancing connectivity and resource efficiency in future 6G networks. In this paper, we propose an algorithm that maximizes user fairness (or equivalently maximizes the minimum user data rate) by jointly optimizing the UAV trajectory, beamforming, and common message transmission rate in a UAV-assisted RSMA network. To achieve this, we formulate the problem using a Markov Decision Process (MDP) framework and propose a Proximal Policy Optimization (PPO)-based Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithm to solve it. The proposed PPO algorithm enables efficient interference management and resource allocation even in dynamically changing environments, without relying on accurate Channel State Information (CSI). Simulation results demonstrate that the proposed method significantly outperforms existing approaches such as Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Soft Actor-Critic (SAC), Trust Region Policy Optimization (TRPO), REINFORCE, Greedy, and Random schemes in terms of the minimum user data rate. These results confirm that the proposed system can be effectively utilized in UAV-assisted next-generation wireless networks.