무선 통신망에서 다양한 요구의 QoS(Quality of Service)를 보장하고 한정된 대역폭을 효과적으로 사용하기 위한 기법에는 이동성 예측 기법과 채널 할당 기법이 있다. 이러한 이동성 예측 기법들 중에서는 가장 최근에 제안되었으며, 셀 내부의 이동 경로를 저장하는 방법을 사용하는 Detailed-ZMHB 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보인다. 또한, 여러 채널 할당 기법 중에서 핸드오프 호(Handoff Call)의 접속 실패율을 줄이기 위하여, 핸드오프 호에 우선순위를 두어 다소의 신규 호 블록킹율을 감수하고, 핸드오프 호의 접속 실패율(Dropping Probability)을 낮추는 방법들이 제안되었다. 특히, CDMA(Code Division Multiple Access) 시스템에서의 소프트 핸드오프의 경우, 신호의 세기에 따라 인접한 셀 중 두 개를 선택하여 채널을 예약하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 핸드오프 호의 접속 실패율을 줄이기 위하여, 예측 알고리즘에서 사용하는 이동 경로 저장 방법을 이용하는 새로운 채널 예약 기법을 제안한다. 그 결과로, 본 논문에서 제안한 채널 예약 기법이 기존의 기법보다 핸드오프 호의 접속 실패율이 약 67-71$\%$정도 낮다.
In this paper we consider a local area network (LAN) of dual mode service where one is a token bus and the other is a carrier sense multiple access with a collision detection (CSMA/CD) bus. The objective of the paper is to find the overall cell/packet dropping probability of a dual mode LAN for finite length queue M/G/1(m) traffic. Here, the offered traffic of the LAN is taken to be the equivalent carried traffic of a one-millisecond delay. The concept of a tabular solution for two-dimensional Poisson's traffic of circuit switching is adapted here to find the cell dropping probability of the dual mode packet service. Although the work is done for the traffic of similar bandwidth, it can be extended for the case of a dissimilar bandwidth of a circuit switched network.
본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 스펙트럼 인지(CR)기술을 이용하여 모바일 사용자의 핸드오버 호의 손실확률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 모바일이 방문할 셀을 Ziv-Lempel 알고리듬을 이용하여 예측하고, 방문할 셀에 할당된 채널이 부족할 때는 CR기술에 기초한 스펙트럼 홀 자원을 예측하여 모바일 사용자를 지원한다. 스펙트럼 홀 자원의 크기는 신경망기법으로 예측하며, 예측된 스펙트럼 홀 자원은 핸드오버 호가 초기 발생 호 보다 우선하여 사용할 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통하여 셀룰러 이동 통신망에 CR기술을 사용함으로써 모바일 사용자의 핸드오버 호 손실확률을 줄일 수 있음을 보인다.
An ATM switch is the basic component of an ATM network, and its functioning is to switch incoming cells arriving at an input port to the output port associated with an appropriate virtual path. In case of an ATM switch with buffer sharing scheme, the performance analysis is very difficult due to the interactions between the address queues. In this paper, the influences of the degree of traffic burstiness and some traffic routing properties are investigated by using the simulation. Also, some cell access strategies including priority access and cell dropping are compared in terms of cell loss probability.
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.
무선 셀룰러 환경에서 가장 중요한 기술중의 하나가 사용자의 이동성(Mobility)을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 무선 셀룰러 환경에서 효과적인 대역폭 사용을 위하여. 사용자의 이동성을 예즉하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 기존의 연구에서는 사무실, 빌딩과 같은 제한된 범위나 셀 간의 히스토리에 기반하여 이동 예측 알고리즘을 수행하였다. 그러나, 마이크로-셀(Micro-Cell) 구조나 도로가 복잡하게 구성되어 있는 도심에는 잘 적용되지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 낀 내부 이동 패턴을 저장한 히스토리를 이용하여, 사용자가 이동할 셀을 예측하는 새로운 알고리즘을 제안한다
In wireless cellular networks, previous researches on admission control policies and resource allocation algorithm considered the QoS (Quality of Service) in terms of CDP (Call Dropping Probability) and CBP (Call Blocking Probability). However, since the QoS was considered only within a predetermined cell capacity, the results indicated a serious overload problem of systems not guaranteeing both CDP and CBP constraints, especially in the hotspot cell. That is why a close interrelationship between CDP, CBP and cell capacity exists. Thus, it is indispensable to consider optimal cell capacity guaranteeing multiple QoS (CDP and CBP) at the time of initial cell planning for networks deployment. In this paper, we will suggest a distributed determination scheme of optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP from a long-term perspective for initial cell planning. The cell-provisioning scheme is performed by using both the two-dimensional continuous-time Markov chain and an iterative method called the Gauss-Seidel method. Finally, numerical and simulation results will demonstrate that our scheme successfully determines an optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP constraints for initial cell planning.
제한된 라디오 스펙트럼에서 증가하는 이동 단말기의 수에 따라 서비스를 제공하기 위해서, 무선 시스템은 마이크로/피코 셀룰러 구조와 같이 설계되어야 한다. 이와 같이 다수의 사용자를 수용하기 위하여 셀 크기를 축소하게 되면 핸드오프 이벤트가 증가하게 되며, 안정적인 서비스를 제공하기 위해 효과적 처리해 줄 수 있는 핸드오프 기술이 필수적이라 할 수 있다. Population-Based Bandwidth Reservation(PBR) 구조는 한 셀(Cell)의 이웃에 있는 셀 들에게 셀룰러 트래픽의 양에 따라 대역폭의 양을 동적으로 조절함으로써 핸드오프 호(Hand-off Call)들에게 우선 순위를 제공하는 구조이다. 본 논문에서는 어떤 기간에 발생하는 핸드오프 호에 요구되는 전체 대역폭에 대한 요청 예약 비율을 나타내는 Fractional Parameter, f의 변화에 따라 PBR 구조의 성능을 분석하였다. 파라미터 f의 값은 QoS(Quality of Service) 요구에 따라 결정되어지며, 요구사항을 충족시키기 위하여 변화하는 트래픽 상태에 따라 동적으로 조절된다. f의 최적값은 이동국(Mobile Station)의 속도, 평균 호의 기간, 셀 크기 등에 따라 결정되어진다. 본 논문에서는 이동국의 속도에 따라서 평균 호의 기간과 셀 크기를 가정하였다. 속도에 따라서 약간의 타이가 나지만, 0.4 $\leq$ f $\leq$ 0.6인 경우에서 Blocking Probability, Dropping Probability, Utilization이 최적인 값을 가지게 된다.
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 셀 내부 영역에 기반을 둔 이동성 예측 모델과 모바일 호스트들의 이동성을 토대로 하는 이동성 등급을 동적으로 조정할 수 있는 자원 예약 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동성 예측 모델은 셀 내부의 각각 다른 영역을 기반으로 가약 마코프 체인을 이용하여 모델링 하였으며, 새로운 방법으로 핸드오프 확률을 추정한다. 그리고 모바일 호스트들이 셀 내부에 머물 가능성이 있는 셀 내부 존재 시간을 제공하며, 그 셀 내부 존재 시간은 동적인 자원 예약 기법의 새로운 인자로 활용된다. 동적인 자원 예약 기법은 모바일 호스트들의 내부 존재 시간의 마감에 따라서 변화하는 이동성 등급을 이용하여 이웃 셀의 자원을 동적으로 예약한다. 이 기법들은 신규 호 블록킹율과 핸드 오프 호 종료율을 개선시켰다.
핸드오프는 무선 셀룰러 환경에서 사용자의 이동성(Mobility)을 유지해줄 수 있는 가장 중요한 기술중의 하나이다. 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 또한, 대역폭 예약은 사용자가 이동한 새로운 영역에서 이전 영역에서와 같은 레벨의 데이터나 서비스를 받기 위해서 핸드오프 이전에 실시되어야 한다. 이러한 무선 셀룰러 환경에서 효과적으로 대역폭을 사용하기 위하여 사용자의 이동성을 예측하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연(Latency)을 줄이는 효과적인 방법이다. 최근에 제시된 ZMHB 알고리즘은 기존의 알고리즘과는 달리 셀 내부의 이동 경로를 저장한 히스토리를 이용하여 사용자가 이동할 셀을 예측하였다. 그러나, 모든 사용자에 대하여 80~85% 정도의 예측 정확도만을 보인다. 본 논문에서는 ZMHB 알고리즘에서 사용하는 존(Zone)을 세분화하여 이동 패턴을 저장하고, 이를 예측에 이용하는 Detailed-ZMHB 예측 알고리즘을 제안하고 성능 평가 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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