6G 대규모 MIMO 양자 기반 빔포밍
6G 무선 네트워크의 발전은 대규모 MIMO 시스템에서 스펙트럼 및 에너지 효율을 최적화하는 고효율 빔포밍 전략을 요구합니다. 본 연구는 6G 대규모 MIMO 하이브리드 빔포밍을 위한 스펙트럼 에너지 최적화를 위해 양자 구동 강화 학습(QDRL) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 양자 딥 Q-네트워크(Q-DQN), 양자 정책 경사(QPG), 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 활용합니다. 제안된 프레임워크는 엣지 AI 환경에 효율적으로 배포하기 위해 mruby 기반의 경량 스크립팅을 통합하여 계산 유연성과 자원 효율성을…