셀의 용량은 자신과 이웃셀에 걸리는 부하에 따라 변한다. 그러나 대부분 호수락제어 알고리즘들은 이런 셀의 부하를 고려하지 않았다. 그래서 비대칭 트래픽이 존재하는 광대역 부호분할 다중접속 시스템에서의 동적 호수락제어 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 채널의 환경에 따라 신규호와 핸드오프호의 호수락제어 경계값을 조절함으로써 막힘확률과 끊김확률을 제어하도록 한다. 호의 클래스마다 서비스의 질을 보장할 수 있으며 신규호와 핸드오프호간에 우선순위를 보장할 수 있다. 게다가 제안한 알고리즘은 시스템의 전송량을 감소시키지 않으면서 서비스 품질값을 최적화할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1049-1068
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2011
In this paper a simple and effective call admission control (CAC) scheme is proposed for the emerging interleave-division multiple-access (IDMA) systems, supporting a variety of traffic types and offering different quality of service (QoS) requirements and priority levels. The proposed scheme is signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) evolution based CAC (SE-CAC). The key idea behind the scheme is to take advantage of the SINR evolution technique in the process of making admission decisions, which is developed from the effective chip-by-chip (CBC) multi-user detection (MUD) process in IDMA systems. By virtue of this semi-analytical technique, the MUD efficiency can be estimated accurately. Additionally, the computational complexity can be considerably reduced. These features make the scheme highly suitable for IDMA systems, which can combat intra-cell interference efficiently with simple CBC MUD. Analysis and simulation results show that compared to the traditional CAC scheme considering MUD efficiency as a constant, the proposed SE-CAC scheme can guarantee high power efficiency and throughput for multimedia traffic even in heavy load conditions, illustrating the high efficiency of CBC MUD. Furthermore, based on the SINR evolution, the SE-CAC can make accurate estimation of available resource considering the effect of MUD, leading to low outage probability as well as low blocking and dropping probability.
3G와 그 이후의 CDMA무선망 시스템에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 위해 서로 다른 요구조건을 가지는 몇 개의 트래픽 클래스로 정의되고 분류되어 적용될 예정이다. CDMA시스템 상의 한정되고 가변적인 자원들을 효과적으로 사용하기 위해 서로 다른 트래픽 클래스의 QoS (Quality of Service) 요구조건을 고려하여 주어진 자원들을 적절하게 분배할 필요가 있으며, 이 자원 조절의 중요한 메커니즘으로 대표적인 것 중의 하나가 호 허가 제어( Call Admission Control : CAC )라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 트래픽 클래스별 서로 다른 요구(예: 비트 오차율)들을 고려하여, 이를 트래픽 클래스 별로 호제어에 사용하는 수신전력 임계치(threshold)에 반영하여 서비스 공평성(fairness)과 트래픽별 우선순위에 따른 서비스 차별화(differentiation)를 제공할 수 있는 QCAC(QoS-aware CAC)를 제안하고자 한다. 제안된 QCAC는 CDMA 시스템에서 트래픽 클래스별로 성능평가 척도로 호의 거절확률 측면에서 서비스 공평성과 서비스 차별화를 위해 서로 다른 적절한 수신전력 임계치(threshold)를 계산하는 방법을 적용한다. 또한 대표적 자원 할당 기법인 CS(complete sharing), CP(complete partitioning), PS(priority sharing)와 연관시켜 설명하고, 그 중에서 PS는 각각의 트래픽의 종류별로 우선순위를 고려하여 계산한 서로 다른 임계치를 CAC에 적용한 것과 연관성이 있고 이 계산된 임계치를 QCAC에서 적용하여 호제어를 함으로써 서비스 공평성과 차별화를 보여줄 수 있다.
It is essential to guarantee a handoff dropping probability below a predetermined threshold for wireless mobile networks. Previous studies have proposed admission control policies for integrated voice/data traffic in wireless mobile networks. However, since QoS has been considered only in terms of CDP (Call Dropping Probability), the result has been a serious CBP (Call Blocking Probability) unfairness problem between voice and data traffic. In this paper, we suggest a new admission control policy that treats integrated voice and data traffic fairly while maintaining the CDP constraint. For underprivileged data traffic, which requires more bandwidth units than voice traffic, the packet is placed in a queue when there are no available resources in the base station, instead of being immediately rejected. Furthermore, we have adapted the biased coin method concept to adjust unfairness in terms of CBP. We analyzed the system model of a cell using both a two-dimensional continuous-time Markov chain and the Gauss-Seidel method. Numerical results demonstrate that our CAC (Call Admission Control) scheme successfully achieves CBP fairness for voice and data traffic.
이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.
본 연구는 모바일 환경에서 신경망 기법을 이용하여 서비스 호가 요구하는 대역폭의 크기를 예측하고, 목표 핸드오프호 손실확률 이하로 유지시키는 신경망 자원예측에 의한 적응 호 수락제어기법을 제안한다. 이 기법은 목표 핸드오프호의 손실확률을 설정하여 그 기준치 이상으로 핸드오프호의 손실확률이 발생하면 예약 대역폭의 양을 증가시켜부정확한 예측으로 인해 핸드오프호의 손실확률이 증가되는 것을 방지하여 핸드오프호의 GoS(Grade of Service)를 보장하기 위함이다. 제안한 신경망 자원예측과 목표 핸드오프호 손실확률에 기초한 적응 호수락제어기법의 성능을 기존의 호 수락제어기법과 비교하여 핸드오프호 손실확률을 기준치 이하로 유지할 수 있음을 보인다.
인지라디오망에서 제한된 스펙트럼 자원을 효율적으로 이용하는 방법으로 PU (primary user)가 사용하지 않는 스펙트럼 홀의 크기를 예측하여 SU (secondary user)가 이용하는 방법이 있다. 본 논문은 SU의 서비스품질을 만족시키기 위하여, SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률 (SHDP; spectrum hopping call dropped probability)을 최소화는 적응 호수락제어 기법을 제안한다. 이 방법은 호수락제어, 대역폭예측, 적응대역폭할당으로 구성된다. 예측기법은 스펙트럼홀의 크기뿐만 아니라, SU스펙트럼 홉핑호가 요구하는 대역폭크기를 함께 예측하며, 예약할 수 있는 자원의 크기가 부족할 때는 적응대역폭할당을 이용하여 SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률을 최소화시킨다. 예측기법은 위너예측기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능을 기존방법과 비교하고, SHDP를 최소화 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 DVB-RCS (Digital Video Broadcast-Return Channel via Satellite) 망에서 호 수락제어 (CAC)를 위한 Soft-QoS 기반의 borrowing 기법을 제안한다. 제안된 기법은 위성 망에서 사용 가능한 자원이 부족할 때 새로운 호를 받아들이기 위해 서비스 중인 호 중 일부에서 일시적이고 공평하게 대역폭을 가져온다. 각각의 호에서 가져오는 대역폭의 양은 각 사용자의 critical bandwidth ratio에 비례하며 critical bandwidth ratio는 제안된 기법에서 이용하는 QoS 파라메타 중 하나이다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 호의 blocking 확률과 대역폭 효율 측면에서 성능의 향상이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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