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초록·키워드
전파 환경 지도(radio environment map, REM)는 6세대 이동통신의 빔 관리와 커버리지 설계에서 핵심적인 정보이지만, 공간적으로 조밀한 전파 측정에는 큰 비용이 소요되므로 실제로는 성긴 격자 위에서만 REM을 확보할 수 있는 경우가 많다. 본 논문에서는 성긴 저해상도 REM으로부터 고해상도 REM을 복원하는 공간 초해상도 기법을 제안한다. 제안 기법은 보간으로 확대한 저해상도 REM과 함께, 추가 측정 없이 지도 데이터베이스에서 얻을 수 있는 건물 마스크, 자유공간 기준 수신 전력 지도, 정규화된 송신기 거리 지도를 조건 입력으로 사용하는 경량 잔차 합성곱 신경망이며, 유효 셀에 대한 마스크 복원 손실과 기울기 정합 손실로 학습된다. 학습 및 평가 데이터는 NVIDIA Sionna RT 레이 트레이싱으로 서로 다른 도시 3차원 씬에서 생성하였다. 4배 확대 조건에서 제안 기법은 쌍삼차 보간 대비 RMSE를 학습 씬에서 13.9 %, 학습에 사용하지 않은 씬에서 7.9 % 감소시켰고, 이 씬의 커버리지 IoU를 0.72에서 0.79로 향상시켰다. 구성 요소 분석 결과 이 향상의 대부분은 건물 마스크에서 비롯되었다.
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