DOI QR코드

DOI QR Code

CSMA 기반 무선 애드 혹 네트워크에서 반송파 감지 반경의 반복적 근사 기법

Iterative Approximation of Carrier Sensing Radius in CSMA-based Wireless Ad Hoc Networks

  • 설재영 (연세대학교 전기전자공학과 무선자원최적화연구실) ;
  • 김성륜 (연세대학교 전기전자공학과 무선자원최적화연구실)
  • 투고 : 2011.09.18
  • 심사 : 2011.11.28
  • 발행 : 2011.12.30

초록

최근 CSMA가 많은 무선 환경에서 적용됨에 따라 CSMA 기반의 우선 네트워크의 성능을 높이기 위한 다양한 통계적 분석이 수행되고 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 여전히 CSMA가 가지고 있는 작위적 특성은 네트워크의 분석을 어렵게 만들고 있다. 기존의 많은 연구들은 대규모 CSMA 네트워크의 통계적 분석에서 노드의 반송파 감지 기능을 표현하기 위해 반송파 감지 반경을 도입하여 사용해 왔다. 그러나 반송파 감지 반경은 노드의 전송 여부에 따른 노드 간 간섭효과를 고려하지 않기 때문에 간섭이 큰 채널 환경에 적용되는 경우 분석 오류를 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 노드 간 간섭효과를 고려한 물리적 모델 기반의 반송파 감지 반경을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 대규모 CSMA 네트워크에서의 반송파 감지 동작 특성과 이에 따른 간섭효과를 분석하고, 분석 결과를 토대로 물리 모델에 근사된 반송파 감지 반경을 찾기 위한 감지 반경의 반복적 근사 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 적합성을 확인하기 위해 모의실험을 통해 제안된 감지 반경을 이용해 다양한 채널 환경에서 유도된 총 간섭 모델의 정확성을 비교 분석하였다.

Recently, as CSMA technique has been increasingly adopted in various wireless networks, extensive researches to analyze the statistical characteristics of CSMA-based wireless networks have been done. Despite the ongoing efforts, there still remain many difficulties in the analysis because of unexpectable operational behavior of CSMA. Previous literature studying CSMA networks used the concept of the carrier sensing radius to reflect the carrier sensing function. However, since the carrier sensing radius based on the protocol model is not affected by the aggregate interference from other nodes, the derived statistical models cannot avoid approximation errors especially if the network is under high interference. In this paper, we propose an algorithm to derive the carrier sensing radius considering the physical model, where the carrier sensing radius reflecting the aggregate interference is found. For the purpose of this, we analyze the aggregate interference model and the behavior of CSMA function. Based on the analysis, we propose an iterative approximation algorithm for the physical carrier sensing radius. Extensive simulations and results show that the proposed algorithm can contribute to considerably reduce the statistical modeling error of a CSMA network under various channel conditions.

키워드

참고문헌

  1. A. Busson, G. Chelius, and J.-M. Gorce, "Interference modeling in CSMA multi-hop wireless networks," INRIA, France, Tech. Rep.6624, 2009.
  2. P. Gupta and P. R. Kummar, "The capacity of wireless network," IEEE trans. Info. theory, 46(3), pp.388-404, 2000. https://doi.org/10.1109/18.825799
  3. P. Santi, "Topology control in wireless ad hoc and senor networks," ACM Computing Surveys, 37(2), pp.164-194, 2005. https://doi.org/10.1145/1089733.1089736
  4. T. ElBatt and A. Ephremides, "Joint scheduling and power control for wireless ad hoc networks," IEEE Trans. Wireless Commun., 3(1), pp.74-85, 2004. https://doi.org/10.1109/TWC.2003.819032
  5. J. Hwang and S.-L. Kim, "Cross-layer optimization and network coding in csma/ca-based wireless multihop networks, " IEEE/ACM trans. Networks, 19(4), pp.1028-1042, 2011. https://doi.org/10.1109/TNET.2010.2096430
  6. A. Ghasemi, and E. S. Sousa, "Interference aggregation in spectrum-sensing cognitive wireless networks," IEEE J. Sel. Topics Signal Processing, 2(1), pp.41-56, 2008. https://doi.org/10.1109/JSTSP.2007.914897
  7. A. Ghasemi, "Interference characteristics in power-controlled cognitive radio networks," in Proc. Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM), 2011.
  8. K. W. Sung, M. Tercero, and J. Zander, "Aggregate interference in secondary access with interference protection," IEEE Comm. Letters, 15(6), pp.629-631, 2011. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2011.040711.110272
  9. Z. Chen, C.-X. Wang, X. Hong, J. Thompson, S. A. Vorobyov, and X. Ge, "Interference modeling for cognitive radio networks with power or contention control, " in Proc. WCNC, 2010.
  10. M. Aljuaid and H. Yanikomeroglu, "A cumulant-based characterization of the aggregate interfernce power in wireless networks," in Proc. IEEE VTC2008-Fall, 2008.
  11. H. Q. Nguyen, F. Baccelli, and D. Kofman, "A stochastic geometry analysis of dense IEEE 802.11 networks," IEEE INFOCOM, 2007.
  12. D. Stoyan, W. S. Kendall, and J. Mecke, Stochastic Geometry and Its Applications, Chichester: John Wiley & Sons, 1986.
  13. E. S. Sousa and J. A. Silvester, "Optimum transmission ranges in a direct-sequence spread-spectrum multihop packet radio network," IEEE J. Sel. Area Commun., 8(5), pp. 762-771, 1990. https://doi.org/10.1109/49.56383