본 논문에서 802.11 무선랜의 Power Save Multi-Poll (PSMP) 동작에 대한 성능을 수학적으로 분석한다. 수학적 분석을 통하여 우리는 전체 동작 시간 중 전력 소비에 사용되는 시간을 구함으로써 전력 소비 효율을 얻는다. 수학적 분석을 통하여 PSMP 동작의 효율성을 예측할 수 있다.
최근 무선 랜의 상용화에 따른 다양한 어플리케이션들이 제공되고 있다. 이 중 대용량 멀티미디어 트래픽을 사용한 다양한 서비스가 제공되고 있는데, 이들에 대한 QoS 보장을 위한 다양한 기법들이 세안되고 있다. 기존의 802.11에서는 CSDP 스케줄러를 이용하여 각각의 MH로 보내지는 데이터에 대한 QoS를 보장하기 위해 노력하였고, WG(Working Group) e가 만들어지면서 보다 상세하게 데이터 트래픽에 대한 QoS를 더 연구하게 되었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 스케줄러는 IEEE 802.11에 CSDP (Channel State Dependent Packet) 스케줄러의 LSM(Link State Monitoring)의 개념과 IEEE 802.11e에서 제안하고 있는 EDCA (Enhanced Distributed Channel Access)방식과 HCCA (HCF Controlled Channel Access) 방식이 결합되어 있는 스케줄러에 실제 스케줄링이 이루어지는 PHY Queue에 가기 전 대기하는 Queue에 가상 큐를 적용하여 트레픽 특성을 고려하고, bad가 발생하는 링크로 가는 트래픽에 대해서는 임시 큐에 저장한 후에 링크가 good 상태가 되면 전송함으로써 보다 높은 QoS를 제공하며, 전체 시스템의 효율을 향상시키는 스케줄러를 제안하고자 한다.
Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.
802.11과 같은 무선 네트워크에서는 전송오류에 의한 패킷손실이 많이 발생한다. 802.11 MAC 프로토콜에서는 에러 복구를 위해 ARQ방식을 통한 재전송을 통하여 에러를 정정하나 채널 에러 율이 증가하면 재전송 방식의 효율은 급격히 저하된다. 또한 재전송을하는데 있어서 다시 RTS와 CTS를 전송하여 데이터를 보낼 수 있는 채널을 확보해야 하므로 상당한 전송부하가 발생한다. 이에 재전송 없이 효율적인 에러 복구를 위해서는 FEC방식이 필요하다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 무선 채널의 전송 오류율에알맞은 정정 코드를 채택하지 못해 과도한 대역폭 낭비로 인하여 효율이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 채널의 상태에 따라 정정 코드를 동적으로 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 FEC방식을 802.11 MAC 프로토콜에 적용할 수 있는 방안에 대해서 기술하고 채널 에러 변화에 따라 능동적으로 정정 코드 양을 조절하여 재 전송하는적응적 FEC 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 적응적 FEC 알고리즘을 802.11 MAC 프로토콜에 적용하여 성능을 측정한 결과 최대 80%정도 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
IEEE 802.11 wireless LANs employ the backoff algorithm to avoid contentions among STAs when two or more STAs attempt to transmit their data frames simultaneously. The MAC efficiency can be improved if the CW values are adaptively changed according to the channel state of IEEE 802.11 wireless LANs. In this paper, we propose a dynamic contention window control algorithm using the genetic algorithm to improve the MAC throughput of IEEE 802.11 wireless LANs.
IEEE 802.11 프로토콜은 근거리 네트워크인 LAN(Local Area Network)을 대상으로 한다. 네트워크를 구성하는 하나의 BSS(Basic Service Set)는 보통 제한된 규모의 크기를 가지며 그 안에 속한 스테이션(station)의 수는 수십 개 내외로 가정한다. 하지만 지능형 교통 시스템과 같은 대규모의 네트워크에서 하나의 AP(Access Point)가 담당하는 BSS의 크기는 수 Km에 달하며 그 안에 속한 스테이션의 수도 수백개에 달한다. 이러한 고속 이동성과 대규모의 스테이션 수를 특징으로 하는 네트워크를 지원하기 위해 기존의 802.11 프로토콜은 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 고속 이동 스테이션들이 존재하는 네트워크를 지원할 수 있는 802.11 기반의 그룹화 메커니즘을 제안한다. 하나의 BSS 내에서 경쟁하는 스테이션의 수를 그룹화 하여 경쟁의 정도를 완화함으로써 성능을 개선한다. 기존의 802.11 프로토콜 성능을 수학적 모델로 평가하였던 [1]과 제안한 그룹화 메커니즘을 도입하였을 경우의 성능을 수학적으로 비교 분석한 결과 그룹화를 통해 최대 187%의 성능 향상을 가져올 수 있음을 보였다.
최근 스마트폰 2000만 시대가 열리면서 무선 데이터 트래픽이 폭증하고 있다. 이동통신사들은 LTE 구축과 함께 네트워크 가상화 기술도입에 나섰고 기업들 역시 한 단계 진화된 무선 LAN 도입을 서두르고 있다. 이러한 무선 LAN을 이용한 스마트폰 수요 및 태블릿 PC 가 폭발적으로 증가함에 따라 무선 LAN에 기반한 새로운 기술들이 활발히 논의되고 있다. 현재 사용자들이 가장 많이 사용하고 있는 802.11n의 후속으로, 차세대 스마트폰을 위한 핵심 기술로서 고용량 데이터 및 동영상을 보낼 수 있는 Gbps급 전송을 지원하는 IEEE 802.11 ac, IEEE 802.11 ad가 연구 중이다. 또한 광역 서비스를 지원하는 IEEE 802.11 af 및 IEEE 802.11 ah, 인증서비스를 간소화하여 초기링크 셋업시간을 감소시켜주는 IEEE 802.11 ai에 대해 본 논문에서는 무선 LAN 그룹의 연구와 분석에 대해 기술하고자 한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템의 반송파 주파수 옵셋 추정에 필요한 $tan^{-1}$ 회로를 구현하였다. 제안된 회로는 위상의 간격이 0.0491 rad 이내로 반송파 주파수 옵셋을 추정할 수 있으며, 나눗셈기, $tan^{-1}$ ROM, 위상 결정기로 구성되어 있다. FPGA를 이용하여 구현한 회로는 AWGN 5dB에서 ${\pm}625KHz$의 범위를 추정할 수 있으며 IEEE 802.11a 무선 랜 규격에 적합하다.
With the development of communication technologies and smartphone, requirements of positioning accuracy for LBS (Location Based Service) are becoming increasingly important. LBS is a service which offers the information or entertainment based on a location to users. Therefore, positioning is very important for LBS. Among many positioning methods, IEEE 802.11 WLAN positioning measures the distance using the RSSI (Received Signal Strength Indicator) attenuation log model. Thus in order to enhance positioning, we modify the IEEE 802.11 RSSI attenuation log model by adaptive weighting method. In this paper, we propose improved IEEE 802.11 RSSI attenuation log model for enhanced indoor positioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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