This paper suggests the effective channel assignment scheme for mobility prediction handover. For maintaining required quality of service (QoS) during handover, there are handover algorithms these reserve the channel where the movement is predicted. But channel assignment schemes these have been studied are not considered mobility prediction handover. This paper suggests the channel assignment scheme that considers mobility predicted handover. The suggested algorithm maintains dropping probability of handover calls, decreases blocking probability of new calls and increases channel utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2362-2378
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2017
To mitigate the performance degradation caused by performance anomaly, a number of channel assignment algorithms have been proposed for multi-rate wireless mesh networks. However, network conditions have not been fully considered for routing process in these algorithms. In this paper, a joint scheme called Multi-rate Dijkstra's Shortest path - Rate Separated (MDSRS) is proposed, combining routing metrics and channel assignment algorithm. In MDSRS, the routing metric are determined through the synthesized deliberations of link costs and rate matches; then the rate separated channel assignment is operated based on the determined routing metric. In this way, the competitions between high and low rate links are avoided, and performance anomaly problem is settled, and the network capacity is efficiently improved. Theoretical analysis and NS-3 simulation results indicate that, the proposed MDSRS can significantly improve the network throughput, and decrease the average end-to-end delay as well as packet loss probability. Performance improvements could be achieved even in the heavy load network conditions.
통신채널 최적 할당 문제는 아직까지 결정론적 규칙이 알려지지 않고 있어 비결정론적 방법인 휴리스틱 알고리즘으로 대부분 해를 구하고 있다. 본 논문은 통신채널 최적 할당 문제에 대해 결정론적 방법으로 채널 배정을 할 수 있음을 보인다. 채널 배정 규칙을 적용하여 필라델피아의 9개 사례에 대해 적용한 결과 최적해를 구하였다.
최근에 제안된 강화 학습 기법인 "potential-based" reinforcement learning(RL) 기법은 다수 학습들과 expert advice들을 감독 지식으로 강화 학습 알고리즘에 융합하는 것을 가능하게 했고 그 효용성은 최적 정책으로의 이론적 수렴성 보장으로 증명되었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법을 셀룰러 네트워크에서의 채널 할당 문제에 적용한다. Potential-based RL 기반의 동적 채널 할당 기법이 기존의 fixed channel assignment, Maxavail, Q-learning-based dynamic channel assignment 채널 할당 기법들보다 효율적으로 채널을 할당한다. 또한, potential-based RL 기법이 기존의 강화 학습 알고리즘인 Q-learning, SARSA(0)에 비하여 최적 정책에 더 빠르게 수렴함을 실험적으로 보인다.
The new realtime applications like multimedia and realtime services in a wireless network will be dramatically increased. However, many realtime services of mobile hosts in a cell cannot be continued because of insufficiency of useful channels. Conventional channel assignment approaches didn't properly consider the problem to serve realtime applications in a cell. This paper proposes a new realtime channel assignment algorithm based on time constraint analysis of channel requests. The proposed algorithm dynamically borrows available channels from neighboring cells. It also supports a smooth handoff which continuously serves realtime applications of the mobile hosts.
We propose the improved channel assignment and management methods for an efficient use of traffic channel resource for supporting 12.2 Kbps, 64 Kbps, and 384 Kbps traffic with the different quality of service(QoS) in the radio network controller(RNC) in asynchronous IMT-2000 system. We consider two types of traffic channel block assignments for utilizing the traffic channel efficiently; the Completely Shared(CS) channel assignment and the Partially Dedicated and Partially Shared(PDPS) channel assignment. The former is that all traffic channel blocks are completely shared with all traffic types. The latter is that some traffic channel block is independently assigned to each traffic type and the other blocks are completely shared with some traffic type. We also propose the traffic channel management method which consists of the block and task management step, for efficiently assigning, releasing, and managing the channel resource. Finally, we evaluate the performance through various numerical examples when applying our proposed channel block assignment and resource management methods.
이동통신에 있어서 채널 할당 문제는 조합적 최적화 문제로 문제의 범위가 증가함에 따라 계산량이 지수함수적으로 증가하는 NP-완성형 문제이다. 본 논문에서는 Hopfield 모델을 이용하여 동일 채널 간섭, 인접 기지국 간섭, 동일 기지국 간섭등의 제약조건을 만족하여 각 기지국의 채널 요구량에 따라 채널을 할당하는 방법을 고려하였다. 본 논문에서 고려한 Hopfield 모델은 현재의 하드웨어 구현기술의 제약 요건등을 고려하여 가장 기본적인 모델을 가정하였으며, 고정 채널할당 방법에서 균일, 불균일 트래픽 요구량을 고려하였고, 동적 채널 할당 방법의 적용 가능성을 타진해 보았다.
본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2648-2665
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2022
Device-to-device (D2D) multicast has become a promising technology to provide specific services within a small geographical region with a high data rate, low delay and low energy consumption. However, D2D multicast communications are allowed to reuse the same channels with cellular uplinks and result in mutual interference in a cell. In this paper, an intelligent channel assignment algorithm is designed in D2D underlaid cellular networks with the target of maximizing network throughput. We first model the channel assignment problem to be a throughput maximizing problem which is NP-hard. To solve the problem in a feasible way, a novel channel assignment algorithm is proposed. The key idea is to find the appropriate cellular communications and D2D multicast groups to share a channel without causing critical interference, i.e., finding a channel for a D2D multicast group which generates the least interference to network based on current channel assignment status. In order to show the efficacy and effectiveness of our proposed algorithm, a novel search algorithm is proposed to find the near-optimal solution as the baseline for comparisons. Simulation results show that the proposed algorithm improves the network throughput.
IEEE 802.11 장비가 널리 사용되고 있으며, 저비용 IEEE 802.11 장비들이 보급됨에 따라 단말들은 다중 IEEE 802.11 라디오를 장착할 수 있게 되었다. 최신 IEEE 802.11 장비들은 다수 채널 (multi-channel)과 전송률 (multi-rate)을 제공한다. 실제 다중 채널 네트워크에서는 같은 노드에 대해 채널들이 서로 다른 신호 특성을 가지는 채널 이질성 (channel heterogeneity)이 있으므로, 네트워크 용량을 향상시키기 위해 다수의 채널을 효율적으로 할당해야 한다. 또한, 다중 전송률 네트워크에서는 같은 채널 상의 낮은 전송률 링크가 높은 전송률 링크의 성능을 심각히 저하시키는 성능 이상 (performance anomaly) 현상이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 이질성과 성능 이성을 반영하여 네트워크 성능을 향상시키는 HACA (Heterogeneity Aware Channel Assignment) 알고리즘을 제안한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 HACA 알고리즘이 채널 이질성을 반영하지 못하는 기존 채널 할당 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보임을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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