본 논문애서는 IEEE 802.11a 무선 LAN에서 주파수 선택적이고 완만하게 변하는 Ricean 페이딩 채널환경을 고려하여 $E_{b}/N_{o}$ 및 BER에 따른 MAC(Medium Access Control) 계층의 CSMA/CA 기반 DCF(Distributed Coordination Function) 처리율을 분석하였다. 또한 처리율을 분석하는 데 단말수 및 MSDU(MAC SDU) 크기도 고려하였으며 IEEE 802.11a의 필수 전송속도인 6, 12, 24Mbps 및 54Mbps급에 대하여 검토한 결과 $E_{b}/N{o}$가 증가할 수록 BER이 감소할수록 처리율은 증가한다는 것을 알 수 있다.
센서 네트워크는 그 특성 상 에너지 제약이 심하며, 최근에는 움직이는 대상에 deploy이 되어 mobile 환경에서의 연구가 활발히 진행되고 있다. Mobile 센서 네트워크의 자원 최적 할당을 위해 논문에서는 WPAN과 같은 채널 대역을 쓰는 IEEE 802.11과 공존 문제에 대해서 다루고 이런 상황에서 간섭을 회피하고 QoS를 높이기 위한 채널 선택 방법에 대해 연구하였다. 본 방식의 channel allocation 알고리즘을 사용하면 효과적으로 WPAN에서 WLAN의 interference를 피할수 있게 된다.
IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 채널 부호화 방법 중 하나인 LDPC(Low-Density Parity-Check) 부호는 오류정정 성능이 매우 우수하나 복호기 회로의 복잡도가 커서 복호성능과 하드웨어 복잡도 사이의 trade-off 관계를 고려한 설계가 중요하다. 본 논문에서는 최소합 알고리듬(Min-Sum Algorithm; MSA) 기반 LDPC 복호기에서 LLR(Log-Likelihood Ratio) 근사화가 복호성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 블록길이 1,944 비트, 부호화율 1/2의 LDPC 패리티 검사 행렬과 최소합 기반의 반복복호 알고리듬을 적용하여 LLR 근사화에 따른 비트오율(BER) 성능을 분석하였다. $BER=10^{-3}$에 대해 LLR 비트 폭 (6,4)와 (7,5)의 $E_b/N_o$는 0.62 dB의 차이를 보였으며, 최대 반복복호 횟수 6과 7에 대한 $E_b/N_o$의 차이는 약 0.3 dB로 나타났다. 시뮬레이션 결과로부터, LLR 근사화 비트 폭이 (7,5)이고 반복복호 횟수가 7인 경우에 가장 우수한 비트오율 성능을 나타내었다.
현재 무선 랜 기반의 WMN은 도심지와 같은 통화량이 많은 지역('핫존')에서 서비스 되고 있다. 다수 핫존을 서비스하는 엑세스 포인트(AP)별로 인터넷 망에 유선 접속할 경우, 망 접속 비용이 높지만, WMN 기술을 이용하면 핫존별로 산재한 트래픽의 집중을 통해 자원을 대폭 줄일 수 있다. 또한, IEEE 802.11 표준은 가용한 채널이 다양한 직교주파수로 되어있어 IEEE 802.11b에서는 2.4GHz에서 간섭 없는 3개의 채널을 제공하고 IEEE 802.11a는 5GHz에서 간섭 없는 12개의 채널을 제공한다. 근접한 access point (AP)주변에는 다른 채널을 할당함으로써 근접한 AP사이에서의 간섭을 막을 수 있다. IEEE 802.11 표준은 동시 사용에 1개의 채널만 사용하게 되어있어 가용한 채널을 동시에 간섭 없이 사용함으로써 전체적인 throuput을 증대 시킬 수 있어 IEEE 802.11 표준 기반의 MAC 프로토콜의 수정만으로 상, 하 레이어의 수정 없이 향상된 멀티채널을 위한 MAC 프로토콜을 제시한다.
디지털 컨버전스가 이루어지면서 무선기기들 간의 호환성은 단말기의 중요한 특성이 되었고, SDR은 가장 필요한 기술이고 표준이다. 하지만 통신 프로토콜이 다른 무선 환경에서 호환성을 갖는 단말기를 하드웨어만을 이용한 ASIC이나 SoC로 만들기는 어려운 실정이다. 그래서 본 논문은 여러 통신 프로토콜을 가속화 시킬 수 있는 코프로세서의 구조를 제안하였다. 메인 프로세서와 쉽게 연동이 되고, 네트워크의 PHY 레이어에 특화된 코프로세서가 바로 그것이다. 통신 시스템에서 가장 많이 사용하는 변조 방식인 OFDM과 CDM을 사용하는 무선 랜 표준 IEEE802.11a와 IEEE802.11b를 모델링한 C 프로그램을 ARM cross 컴파일러를 이용해 컴파일 하였고, Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 및 프로파일을 수행하였다. 프로파일 결과 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산이 가장 많은 연산을 차지하였다. 프로파일 결과를 바탕으로 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산을 가속화 할 수 있는 코프로세서를 제안하여 명령어를 추가했으며, 추가된 명령어는 Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 ARM 코어 하나만 사용 했을 때보다 비터비 연산은 약 4.5배, 부동 소수점 복소수 연산은 약 2배의 성능 향상을 보였다. IEEE802.11a에서는 일반 ARM 코어보다 약 3배의 성능 향상을 보였고, IEEE802.11b에서는 약 1.5배의 성능 향상의 보였다.
본 논문에서는 네트워크 코딩을 IEEE 802.11s기반 무선 메쉬 네트워크에 적용을 위한 고려사항에 대하여 분석해 본다. 네트워크 코딩을 무선 네트워크에 적용하기 위한 동작과정을 살펴보고, 이론적인 네트워크 코딩의 이득을 감소시킬 수 있는 중요 요소를 제시한다. 네트워크 성능 평가를 통하여, 네트워크 코딩은 네트워크 처리량 같은 네트워크 성능을 향상할 수는 있지만 전력 소모량 측면에서는 오히려 더 안 좋은 성능이 나타나는 것을 살펴볼 수 있었다. 또한 네트워크 코딩이 적용되기 부적절한 환경에서는 네트워크 코딩 성능이 크게 저하되는 것을 살펴 볼 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE802.11a 무선랜용 Front-End 집적화 초소형 모듈을 측정기반 거동 모델을 기반으로 한 behavioral-level 시뮬레이션을 수행하여 설계 제작 하였다. IEEE802.11a 무선랜 표준을 만족시키기 위해 54Mbps 전송속도의 64QAM 변조 방식 심볼을 1024개 전송하는 시스템을 구현하고 이 환경에서 ACPR과 EVM 시뮬레이션을 수행하여 비선형 특성을 확인하였다. 중심주파수 5.8GHz에서 30MHz, 20MHz와 11MHz 떨어진 ACPR의 우측 offset은 각각 49.36dBc, 36.90dBc와 24.58dB이고 좌측 Offset은 각각 50.14dBc, 34.04dBc와 28.85dBc이며 EVM은 2.94%이다. LTCC 공정을 사용하여 5층 기판으로 제작한 모듈의 크기는 $13.4mm{\times}14.2mm$이다. 송신단 특성은 P1dB가 16.2dBm, 전력이득은 16.73dB로, 수신단의 특성은 소신호 이득이 16.24dB, 잡음지수가 7.83dB로 측정되었다.
본 연구에서는 WiFi 망을 통한 VoIP 용량을 OPNET 모델러를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 분석하였다. 연구결과 하나의 AP내에서 VoIP 호의 수가 일정수를 넘어가면 전체 호에서 급격한 통화 품질저하가 일어나며 그 원인은 AP내 다운링크의 큐잉지연으로 분석되었다. IEEE802.11b환경에서 품질을 유지 (MOS > 2.5)하면서 수용가능한 호의 수는 G.711, G.729a, G.729a VAD 방식의 코덱을 사용할 경우 각각 5, 12, 27개인 것으로 분석되었다.
IEEE 802.11b 무선 네트워크에서 스테이션들이 저 전력 모드로 동작할 때, 스테이션들은 액세스 포인트 (AP)가 주기적으로 전송하는 비콘 (beacon)을 수신하여 동기를 맞춘다. 예정된 TBTT (target beacon transmission time)에 무선채널이 사용 중인 경우 비콘 전송이 지연되고 스테이션들은 지연된 비콘을 수신할 때까지 깨어있어야 한다. 이 논문에서는 다음 TBTT까지 데이터를 성공적으로 전송하기에 시간이 적은 경우 스테이션들이 전송을 지연하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 매 TBTT 마다 지연이 없는 비콘 전송이 보장되므로 저 전력 스테이션들이 비콘을 수신하기 위해 깨어있는 시간이 줄어든다. 제안된 방법에 대해 모의실험이 수행되었고 결과 분석을 통해 제안된 방법의 특성을 설명하였다. 비콘 지연시간으로 측정된 결과는 에너지 소모가 개선됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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