본 기술은 높이 정보를 포함한 3차원 공간에 분포한 n개의 센서 노드를 대상으로, 수신 장치의 3차원 좌표(x, y, z)를 입력으로 학습된 가중치 행렬을 통해 아날로그 협력 빔포밍에 참여할 k개 노드를 선택하고 제어 명령을 전송하는 무선 통신 제어 장치입니다. 노드들은 반지름이 정해진 구형 공간 안에서 3차원 가우시안 분포를 따르는 입체 배치를 전제로 합니다.
무선 센서 네트워크의 개별 노드 전송은 제3자 도청에 노출되기 쉽고 수신 다이버시티 이득이 낮다는 문제가 있었습니다. 특히 고층 건물, 지하 시설, 공중 비행체처럼 노드가 높이 방향으로도 퍼져 있는 환경에서는 평면 좌표만으로 협력 노드를 고르면 수직 방향의 거리·채널 차이가 반영되지 않아 최적 노드 선별이 어려운 한계가 존재했습니다.
본 기술은 수신측의 3차원 좌표를 1×3 행렬로 구성해 가중치 행렬과 softmax 함수를 거쳐 노드별 확률을 산출하고, 최대 SNR 노드가 선택되도록 기계학습하여 높이 차이까지 반영한 입체적인 노드 선택을 수행합니다. 구형 공간 내 가우시안 분포 노드 모델을 기반으로 하므로 중심부에 밀집하고 외곽으로 갈수록 희박한 실제 입체 배치에도 대응할 수 있습니다. 다층 빌딩 IoT, 드론 군집 통신, 수중·지하 센서망 등 입체형 네트워크에 적용될 수 있어 층간·고도 차가 큰 환경에서도 도청에 강한 협력 전송 경로를 확보할 수 있습니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 선택적 무선 전력 전송 시스템을 위한 자기공명 기반의 빔형성 기술에 대한 연구 지원을 통해 개발되었습니다.
N/A
