KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2266-2284
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2012
Recent studies have indicated that a significant improvement in wireless video throughput can be achieved by Cross Layer Design with Side-information (CLDS) protocols. In this paper, we derive the operational rate of a CLDS protocol operating over a realistic wireless channel. Then, a Rate-Distortion (R-D) empirical model for above-capacity Scalable Video Coding (SVC) is deduced to estimate the loss of video quality incurred under inaccurate rate estimation scenarios. Finally, we develop a novel Unequal Error Protection (UEP) scheme which leverages the characteristics of LDPC codes to reduce the distortion of video quality in case of typically-observed burst wireless errors. The efficacy of the proposed rate adaptation architecture over conventional protocols is demonstrated by realistic video simulations using actual IEEE 802.11b wireless traces.
In this study, we propose a reinforcement learning agent to control the data transmission rates of nodes in carrier sensing multiple access with collision avoidance (CSMA/CA)-based wireless networks. We design a reinforcement learning (RL) agent, based on Q-learning. The agent learns the environment using the timeout events of packets, which are locally available in data sending nodes. The agent selects actions to control the data transmission rates of nodes that adjust the modulation and coding scheme (MCS) levels of the data packets to utilize the available bandwidth in dynamically changing channel conditions effectively. We use the ns3-gym framework to simulate RL and investigate the effects of the parameters of Q-learning on the performance of the RL agent. The simulation results indicate that the proposed RL agent adequately adjusts the MCS levels according to the changes in the network, and achieves a high throughput comparable to those of the existing data transmission rate adaptation schemes such as Minstrel.
Variable wireless channel is a big challenge for real-time video applications, and the rate adaptation of realtime video streaming becomes a hot topic. Intra-video coding is important for high-quality video communication and industrial video applications. In this paper, we proposed a novel adaptive scheme for real-time video transmission with intra-only coding over a wireless network. The key idea of this scheme is to estimate the instantaneous remaining capacity of the network to adjust the quality of the next several video frames, which not only can keep low queuing delay and ensure video quality, but also can respond to bandwidth changes quickly. We compare our scheme with three different schemes in the video transmission system. The experimental results show that our scheme has higher bandwidth utilization and faster bandwidth change response, while maintaining low queuing delay.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 변조를 이용한 WLAN(wireless local area network) 시스템은 고속 무선 데이터 통신을 위한 대표적 수단으로 전송률의 향상을 위해 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 WLAN의 정확한 채널 등화와 샘플링 클럭 추적을 위하여 비터비 복호기 출력을 이용한 등화 및 샘플링 클럭 추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 파일럿 신호를 이용하여 대략의 클럭 주파수 복원과 채널등화를 수행한 후 비터비 복호기의 출력을 다시 부호화하여 등화 및 샘플링 클럭의 추적에 이용하는 알고리듬이다. 제안한 알고리듬의 우수성을 ETSI WLAN 채널 환경에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 보였다.
3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 IoT (Internet of Things) 서비스의 제공을 위해 초다수의 단말을 지원할 수 있는 NB-IoT (narrowband IoT) 시스템 표준화를 진행 중이다. NB-IoT 시스템은 넓은 커버리지 내 초다수의 단말들을 서비스하면서 시스템의 성능을 향상시키기 위해 커버리지 클래스를 사용하며, 이를 위해 이동 중인 단말은 기지국과 단말 사이의 채널 환경이나 거리 등과 같은 커버리지 클래스 변경 기준에 따라 커버리지 클래스를 변경한다. 하지만 종래의 NB-IoT 시스템 표준에서 단말은 고정된 커버리지 클래스 변경 기준을 사용하기 때문에 이동 중인 단말이 커버리지 클래스를 변경하는 경우 시스템 성능이 열화 된다. 본 논문에서는 IoT 단말의 위치 또는 채널 상태에 따라 동적으로 커버리지 클래스를 변경함으로써 NB-IoT 시스템의 성능을 향상시키는 커버리지 클래스 변경 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 커버리지 클래스 변경 기법이 기존 커버리지 클래스 변경 기법 대비 시그널링 오버헤드와 PDCCH 디코딩 오류율을 모두 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문은 수중 IoT 네트워크에서 센서의 전력 소비를 줄이고 네트워크의 처리량을 향상하는 수중 링크적응 방법을 제안한다. 링크 적응 방법의 하나인 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술은 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 강한 상관관계를 이용하지만, 수중에 바로 적용하는 것은 어렵다. 따라서 수중 환경에 적합한 머신러닝 기반의 AMC 기술을 제안한다. 제안하는 MCS(Modulation Coding and Scheme) 예측 모델은 수중 채널 환경에서 목표 BER 값을 달성하기 위한 통신 방법을 예측한다. 예측된 통신 방법을 실제 수중 무선 통신에서 적용하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 본 논문에서는 높은 정확도의 BER 예측 모델을 사용해 MCS 예측 모델의 성능을 확인한다. 결과적으로 제안하는 AMC 기술은 통신 성공 확률을 올림으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인시켰다.
인터넷을 통하여 다른 서비스에 비해 상대적으로 많은 대역폭을 필요로 하는 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 경우, 다른 플로우들과의 형평성을 제공하면서 비디오 서비스의 품질을 보장해야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스케일러블 비디오 압축 스트림에 대한 멀티채널 TCP-friendly 스트리밍 기법을 제안하였다. 제안 구조는 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 비디오 정보를 기본계층(baseline layer)은 TCP를 이용하여 손실 없이 전송하고 상위계층(enhancement layer)는 TFRC (TCP friendly rate control)을 이용하여 전송하도록 하였다. 이때, TFRC로 전송되는 상위계층 레이어에 대한 전송률은 수신측 재생버퍼의 상태와 전송 미디어의 계층별 부호화율을 고려하여 적응적으로 결정되도록 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 이러한 적응적 전송률 제어를 통하여 제안 스트리밍 방식이 기존 방식에 비해 네트워크 상황변화에 신속히 적응하고 혼잡상황에서도 일정수준의 서비스 품질을 보장함을 확인 할 수 있다.
We derive a new joint power and rate control rule with which we can minimize the mean transmission delay in CDMA networks for a given mean transmission power. We show that it is optimal to respectively control the power inverse-linearly and the rate linearly to the square root of channel gain while maintaining the signal-to-interference ratio at a constant. We also show that the proposed joint power/rate control rule achieves excellent performance results in terms of the probability of the instantaneous delay being within a target delay against one-dimensional control schemes.
In this work, we evaluated the performance of soft iterative decoder with soft block decoder in optical storage system. Because optical storage system requires run- length limited code in general, adaptation of the soft decoders such as turbo code or LDPC(low density parity check code) is difficult without soft block decoders. The performance of the overall optical detection system is evaluated and the simplified channel detection is also proposed.
In this paper, various equalizers are considered to improve the performance of Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 system under dispersive channel with intersymbol interference. We evaluate and compare the performances of Recursive Least Squares (RLS) and Least Mean Squares (LMS) adaptation algorithms. Computer simulations show that the equalizers utilizing tile RLS algorithm outperforms the LMS algorithm, especially for the system of high symbol rate and complex constellation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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