본 연구에서는 초고속 WLAN(Wireless LAN)인 IEEE 802.11ac 및 802.11ad 에서 처리율 향상을 위한 전송율 제어기법과 이에 따른 MCS(Modulation and Coding Scheme)의 적용방안을 제시한다. IEEE 802.11ac 및 802.11ad 표준은 기존의 IEEE 802.11b/g/a 무선 LAN표준과는 달리 송신측이 시간적으로 변하는 채널조건에 따라 전송율을 제어하여 처리율을 높일 수 있도록 하기 위해 많은 MCS 기능을 지원한다. 그러나 이들 표준에서는 전송율을 제어할 수 있는 알고리듬을 제시하고 있지 않으므로 본 연구에서는 전송율 제어 알고리듬에 대하여 살펴보고 MCS의 적용 방안을 제시한다. 특히 IEEE 802.11ac 무선 LAN의 DCF 처리율 성능을 에러를 갖는 채널 환경하에서 분석하기 위해 A-MPDU 기법이 활용되었고 패킷 에러율, 단말장치의 수, 프레임의 수, 프레임 페이로드 크기 및 전송 확률이 변수로 사용되었다.
2009년 9월 IEEE에서 802.11n 규격이 최종 승인된 바 있으며, 이로 인해 현재 11n 기반의 무선랜 보급이 더욱 본격화 되고 있다. 하지만 초고화질의 영상을 압축하지 않고 전송하려면 Gbps 이상의 전송 속도가 필요하며, 이를 위해 IEEE에서는 802.11n의 뒤를 이은 무선랜 규격인 802.11ac에 대한 표준을 개발하고 있다. IEEE 802.11ac는 다중 사용자 동시 접속 및 Gbps 급 이상의 고성능 지원에 초점을 맞추고 있으며, 802.11ac는 블루레이 및 압축되지 않은 초고화질 비디오 서비스를 실시간으로 제공할 수 있게 된다. 802.11ac규격은 현재 Draft 5.0까지 나와있는 상태로 표준 개발이 거의 완료되어 가고 있으며, 본 고에서는 이러한 IEEE 802.11ac 무선랜의 주요 기술 요소들에 대해 기술하고자 한다.
최근 스마트단말기(스마트폰, 태블릿PC등)가 많이 보급되면서 무선 랜(Wi-Fi)을 사용하는 사용자들이 많이 증가하고 있으며, 현재 사용되어지고 있는 무선 랜의 종류는 802.11 a/b/g/n/ac까지 5종류의 무선 랜이 있다. 이 중 대부분은 802.11n의 무선 랜을 사용하고 있다. 그리고 802.11n의 무선 랜은 사용자가 많아서 주파수 간섭이 심하고 이로 인해 서비스품질이 저하되고 있는 실태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 서비스업체들은 차세대 무선 랜 규격인 802.11ac 서비스를 시작하게 되었다. 본 논문에서는 802.11n과 차세대 무선 랜인 802.11ac의 서비스 현황 및 문제점을 비교분석해 본다.
본 논문은 IEEE 802.11e 무선랜 환경에서 단말 수에 따른 각 AC(Access Category)별 포화 상태의 시스템 처리율과 관련한 기존 결과에 기반을 두어, IEEE 802.11e 무선랜 네트워크에서의 패킷 전송시간 간격을 통해, 각 AC별 매체 접속 지연 시간을 유도한다. 이 매체 접속 지연 시간을 서비스시간으로 갖는 대기행렬모형을 이용하여, 정상 상태에서의 각 AC별 대 기열의 길이와 패킷 지연 시간을 유도한다. 또한, 수치 해석과 모의 실험을 통하여 모형의 정확성을 검증하고 각 AC별 성능을 분석한다.
This paper presents a software design and implementation of software-defined radio based IEEE 802.11ac encoder using Texas Instruments TMS320C6670 digital signal processor (DSP) platform. In this paper, the implemented encoder has the capability of generating all the signals consisting of preamble field and data field under different modulation & coding scheme in the IEEE 802.11ac standard. Moreover, the flexibility in choosing different rate, bandwidth, or mode can also be achieved by software reconfiguration using the DSP. As a result, by utilizing the computing power provided by multi-cores as well as the FFT coprocessors in the DSP, the required maximum throughput 78Mbps can be fully reached within 4 ㎲ for each OFDM symbol in the case of 20MHz bandwidth of IEEE 802.11ac.
IEEE 802.11ac 무선 랜에서는 무선 채널의 효율성을 높이기 위하여 공간 분할된 다중채널을 활용하여 AP로부터 다중의 단말기들을 향해 서로 다른 프레임들을 동시에 전송할 수 있는 DL MU-MIMO MAC 기술을 도입하였다. IEEE 802.11ac DL-MIMO MAC 기술은 기존 DL SU-MIMO MAC 동작의 두 단계 동작인 무선채널 획득단계와 프레임 전송단계 사이에 TXOP 기간 동안 채널별 목적지 단말기와 전송될 프레임을 선정하는 TXOP 공유단계가 있다. 따라서 IEEE 802.11ac의 MAC 성능을 향상시키기 위해서는 TXOP 공유단계의 성능이 중요하게 고려되어야 한다. 하지만 표준에서 예시적으로 제시한 우선순위 TXOP 공유방식은 버퍼와 버퍼 내 프레임에 대하여 공정하게 다루지 못하고, 많은 지연시간과 특정 버퍼에 대해서는 높은 손실률을 일으키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 각 AC가 가지고 있는 속성의 특성을 최대한 살기기 위하여 p-AC, 유사속성 s-AC, 전체 s-AC, 순으로 TXOP를 공유하는 방안을 제시한다. 이는 기존의 EDCA 특성을 해치지 않는 범위 내에서 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 방법이다.
This paper is focused on the modulation scheme detection of the IEEE 802.11 standard. In the IEEE 802.11ac standard, the information of the modulation scheme is indicated by the modulation coding scheme (MCS) included in the VHT-SIG-A of the preamble field. Transmitting end determines the MCS index suitable for the low signal to noise ratio (SNR) situation and transmits the data accordingly. Since data field decoding can take place only when the receiving end acquires the MCS index information of the frame. Therefore, accurate MCS detection must be guaranteed before data field decoding. However, since the MCS index information is the information obtained through preamble field decoding, the detection rate can be affected significantly in a low SNR situation. In this paper, we propose a relatively robust modulation classification method based on deep learning to solve the low detection rate problem with a conventional method caused by a low SNR.
본 논문에서는 802.l1e MAC의 EDCA 모드를 기반으로 한 무선랜 환경에서 realtime data인 voice traffic의 QoS를 향상하기 위한 방안을 연구하였다. 동적으로 채널의 상태를 보고, 네트워크 상태를 예측하여 채널 경쟁에 참여할지를 결정하는 방안으로, 경쟁이 치열할 때 voice traffic에 차별화된 가중치를 더 줄 수 있어 전반적인 voice traffic의 성능 향상에 기여한다. 본 연구에서 SU(slot utilization)을 계산하여 PT(Probability of Transmission)을 구할 때, 기존의 DCC 알고리즘을 그대로 802.11e에 적용하게 되면 4개의 AC에 똑같은 알고리즘이 적용되어 802.11e의 핵심인 차별화된 QoS를 지원하는데 무리가 있다. 기존 DCC 알고리즘에서 재시도 회수만 고려해 구하는 것을 802.11e 구조에 맞추어 4개의 AC별로 차별화하여 전송확률(PT)를 구할 수 있게 하였다. 뿐만 아니라, 재시도 회수를 고려하여 재시도 회수가 않은 packet에는 PT값이 높게 나을 수 있게 하고, 최대 가능한 재시도 회수에 도달할 때에는 상위 AC 영역의 값이 나오게 하여 AC의 upgrade가 되는 효과를 가져오게 하였다. 이 때 각 AC의 lower bound와 upper bound를 정하고, 이 때 802.11e의 최대 재시도 회수 parameter와의 상관관계를 정의하여 하위 AC가 상위 AC의 영역을 침범하지 못하도록 정의하고 있다. 추가적으로 SU의 값을 구할 때에도 현재의 SU값 대신 누적된 평균 SU값을 사용해 PT값을 구하여, utilization, latency, Packet loss등 전반적인 부분의 성능개선을 확인할 수 있다.
최근 와이파이를 채용한 스마트폰에 대한 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 무선랜에 기반한 새로운 신규 기술들이 활발히 연구되고 있다. Gbps 이상의 전송을 가능하게 하는 IEEE 802.11ac는 차세대 스마트폰을 위한 핵심 기술로서 기존의 IEEE 802.11n에서는 수용할 수 없었던 초고화질의 비디오 전송을 가능하게 한다. 또한 최근에는 무선랜을 사용하여 최대 수 km까지 광역으로 서비스를 지원하기 위한 광역 무선랜이 IEEE 802.11af 및 802.11ah에서 연구되고 있으며, 초기 링크 셋업 시간을 획기적으로 절감하기 위한 IEEE 802.11ai 기술도 활발히 논의되고 있다. 본고에서는 이러한 IEEE 802.11ac, IEEE 802.11af, IEEE 802.11ah, IEEE 802.11ai 무선랜 기술에 대한 표준화 추진 현황 및 주요 이슈들에 대해 기술하고자 한다.
본 논문은 IEEE 802.11e EDCA의 성능 향상을 위해서 클래스 트래픽에 기반하여 각 클래스의 경쟁 윈도우의 크기를 동적으로 조절하는 방안을 제안한다. IEEE 802.11e EDCA는 IEEE 802.11 DCF와는 달리 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스 AC마다 고정된 최소 경쟁 윈도우 크기인 CWmin 값과 최대 경쟁 윈도우 크기인 CWmax 값을 적용한다. 트래픽의 특성별로 나뉜 AC의 고정된 파라미터 값은 각 AC간의 차별화를 보장하지만 네트워크 환경이 혼잡할 경우 충돌 발생 확률을 높인다. 이를 해결하기 위해 채널과 네트워크 상태를 고려하여 일정한 주기마다 계산된 충돌 확률로 CWmin 값을 조절하는 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)가 제안되었다. 그러나 이 방식은 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 계산하고, CWmin 값을 조절하는 ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) scheme을 제안한다. 실험 결과 ACATICT가 CWminAS보다 효율이 최대 약 10% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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