최근 대용량 무선통신을 위한 mmWave NOMA(Millimeter-Wave Non-Orthogonal Multiple Access) 기술이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 mmWave NOMA는 지향성이 강한 주파수 특성으로 인해 다중 사용자가 동시접속 할 수 있는 효율적인 사용자 클러스터링 기법이 요구된다. 기존 연구는 최적의 클러스터를 선택하거나 사용자 간 채널 상관관계에 기반한 비지도 학습 클러스터링 기법 등을 제안하였다. 본 연구는 모바일 사용자의 밀도가 유동적이고 클러스터 수가 제한되는 실제 운용환경을 고려하여 지역적 밀도를 균일하게 유지하면서 최대 클러스터 수를 제한하는 k-DVBSCAN(k-limited Density Variation Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 DVBSCAN 알고리즘을 기반으로 클러스터 간 밀도 차이를 최소화하고, 합병 알고리즘으로 과도한 클러스터 생성을 방지하여 기존 기법보다 뛰어난 성능을 보였다.
Jang et al. (Fri,) studied this question.