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초록·키워드
무인 항공 멀티홉 네트워크 또는 공중 애드혹 네트워크는 감시정찰, 센싱 데이터 수집 등의 다양한 임무를 수행하기 위하여 다수의 무인 항공기들(UAVs: Unmanned Aerial Vehicles)로 구성된 특별한 형태의 이동 애드혹 망(MANETs: Mobile Ad-Hoc Networks)이다. 일반적으로, 무인 항공기는 동적 이동성과 제한된 자원으로 인한 열악한 연결성 및 낮은 네트워크 성능 문제가 있다. 그러므로 경량화되고 적응적으로 운용할 수 있는 라우팅 프로토콜설계가 매우 중요하다. 본 논문에서는 목적지까지의 최소 홉과 링크 품질을 고려하는, Double Q-learning 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 기법에서는 제어 메시지 부하를 낮추기 위하여 네트워크 상황에 따라 노드 탐색 메시지의 주기를 조정한다. OPNET 시뮬레이터를 통해 제안 기법의 성능 검증을 수행하였으며 기존 기법인 QMR(Q-learning based Multi-objective optimization Routing)이나 단순 큐 러닝 기반 라우팅 프로토콜과 비교하여 패킷 전송률이 향상되고 데이터 전송의 지연 시간이 줄어든다는 것을 확인하였다.
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