• Journal of Communications and Networks
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• 제9권2호
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• pp.118-127
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• 2007

We propose a link adaptation and selection method for the links constituting an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based wireless relay network. The proposed link adaptation and selection method selects the forwarding, modulation, and channel coding schemes providing the highest end-to-end throughput and decides whether to use the relay or not. The link adaptation and selection is done for each sub-channel based on instantaneous signal to interference plus noise ratio (SINR) conditions in the source-to-destination, source-to-relay and relay-to-destination links. The considered forwarding schemes are amplify and forward (AF) and simple adaptive decode and forward (DF). Efficient adaptive modulation and coding decision rules are provided for various relaying schemes. The proposed end-to-end link adaptation and selection method ensures that the end-to-end throughput is always larger than or equal to that of transmissions without relay and non-adaptive relayed transmissions. Our evaluations show that over the region where relaying improves the end-to-end throughput, the DF scheme provides significant throughput gain over the AF scheme provided that the error propagation is avoided via error detection techniques. We provide a frame structure to enable the proposed link adaptation and selection method for orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-time division duplex relay networks based on the IEEE 802.16e standard.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.232-239
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• 2011

IEEE 802.11n 표준은 새로운 방식의 전송속도 조절기법(Link adaptation)을 위한 기반을 제공한다. 802.11n에서 채널의 변화로부터 최대한의 이득을 얻기 위해, 한 단말은 다른 단말에게 Modulation and Coding Scheme (MCS) 피드백을 요청할 수 있다. 그러나 무선 채널의 상태는 시간에 따라 변한다. MCS 피드백 요청으로부터 피드백 받은 정보의 적용까지 걸린 시간이 특정 값보다 커지면 그 사이의 채널 상태 변화로 언해 피드백 받은 정보는 쓸모없어지게 된다. 단말이 무선채널 상태의 변화 정도를 추정할 수 있다면 전송속도 조절기법의 정확도를 개선할 수 있다. 이 논문은 크게 두 항목에 초점을 맞추고 있다. 첫째, NS-2 시뮬레이션을 통해 802.11n에서 coherence time이 MCS 피드백 기반 전송속도 조절기법의 성능에 어떤 영향을 마치는지 분석한다. 둘째로, 이 논문은 전송속도 조절기법의 성능에 큰 영향을 주는 채널의 coherence time을 추정하는 효율적인 방법을 제시한다. Allan variance 정보 통계를 활용하여 단말은 수신 링크의 coherence time을 추정할 수 있다. 추정한 coherence 기반의 Link adaptation에 적용할 경우 기존의 기법보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.92-100
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• 2018

This paper presents a link adaptation scheme for adaptive full duplex (AFD) systems. The signal modulation levels and communication link patterns are adaptively selected according to the changing channel conditions. The link pattern selection process consists of two successive steps such as a transmit-receive antenna pair selection based on maximum sum rate or minimum maximum symbol error rate, and an adaptive modulation based on maximum minimum norm. In AFD systems, the antennas of both nodes are jointly determined with modulation levels depending on the channel conditions. An adaptive algorithm with relatively low complexity is also proposed to select the link parameters. Simulation results show that the proposed AFD system offers significant bit error rate (BER) performance improvement compared with conventional full duplex systems with perfect or imperfect self-interference cancellation under the same fixed sum rate.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10A호
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• pp.839-846
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• 2011

링크 적응 기법은 변하는 채널 조건에 맞는 최적의 MCS 레벨을 선택한다. 무선 LAN 시스템을 위한 다양한 링크 적응 알고리즘이 제안되었으나 802.11n과 같은 최근의 시스템에서 최적의 성능을 보장하지는 않는다. 본 논문에서는 수신 SNR과 전송 결과에 따라 얻어지는 오프셋 값을 이용한 새로운 링크 적응 알고리즘을 제안한다. 802.11n 시스템에서 모의실험을 하여 제안된 알고리즘과 잘 알려져 있는 ARF 및 일반적인 SNR기반 알고리즘과 그 성능을 비교해본다. 제안된 알고리즘은 PER에 제한이 있는 경우 시변채널에서 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.407-415
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• 2016

무선 통신의 최근 동향을 살펴보면 에너지 효율적 전송의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문은 multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM) 무선 시스템에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해 기계학습 기술을 사용하는 적응형 전송을 고려한다. MIMO-OFDM 시스템의 채널 상태를 효과적으로 나타내기 위한 two- dimensional capacity(2D-CAP) feature space와 classification 기술을 통해 에너지 효율적인 적응형 전송을 수행하는 machine-learning-based bit and power adaptation(ML-BPA) 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 2D-CAP이 본 논문이 고려하는 무선 채널 상태를 정확하게 나타내며, 이를 통해 적응형 전송의 성능을 향상시킴을 확인하였다. 또한, ordered postprocessing signal-to-noise ratio(ordSNR)를 포함한 다른 feature space들과 직접적인 비교를 통해 2D-CAP이 전송 성능이나 복잡도 측면에서 뚜렷한 이득을 가짐을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.306-314
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• 2000

In this paper we present a new approach to estimate link travel speed based on the hybrid neuro-fuzzy network. It combines the fuzzy ART algorithm for structure learning and the backpropagation algorithm for parameter adaptation. At first, the fuzzy ART algorithm partitions the input/output space using the training data set in order to construct initial neuro-fuzzy inference network. After the initial network topology is completed, a backpropagation learning scheme is applied to optimize parameters of fuzzy membership functions. An initial neuro-fuzzy network can be applicable to any other link where the probe car data are available. This can be realized by the network adaptation and add/modify module. In the network adaptation module, a CBR(Case-Based Reasoning) approach is used. Various experiments show that proposed methodology has better performance for estimating link travel speed comparing to the existing method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.129-135
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• 2007

본 논문에서는 병원에서 인터넷이나 멀티미디어 서비스 등 고속 패킷 전송에 있어서 전송 효율을 증대하기 위한 H-ARQ 기법에 대하여 고찰하였다. H-ARQ 기법의 성능 분석을 위하여 3GPP 시스템에서 WWW 트래픽 모델에 근거하여 각 타입별 성능에 대하여 고찰하였다. 또한 GPRS에 대하여 링크 적응 기법과 H-ARQ Type II 방식에 대한 링크 성능을 전송 효율 및 패킷 지연 차원에서 비교 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.24-35
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• 2018

무선통신 환경에서 채널상태의 변화에 대응하기 위하여 여러 개의 전송속도 중에서 적합한 하나의 전송속도를 선택하는 링크 적응기법이 사용될 수 있다. 블록부호화방식에서는 채널 상태에 적응하기 위하여 블록의 구조를 결정짓는 프레임 시간과 블록 길이 등을 변화시킬 수 있다. 프레임 타임과 블록 길이의 변화에 따라 프레임 간의 간섭의 크기가 변화하여 시스템의 성능에 영향을 준다. 프레임 시간이 크면 프레임간 간섭이 줄어 비트오율은 감소하나, 비트에 대한 전송시간이 증가하여 전송속도는 감소하게 된다. 따라서, 프레임 시간과 블록 길이는 중요한 설계 요소이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15a에서 제안하는 채널모델에 대하여 프레임 시간의 변화에 따른 블록부호의 부호화 이득을 바탕으로 적절한 프레임 시간을 결정하는 방안을 제시한다. 또한 프레임 시간과 블록 길이의 변화가 시스템의 성능에 끼치는 영향을 분석하여 링크 적응 기법에 적용한다. 모의실험을 통하여 CM1~CM4 모델에 대하여 프레임 시간 14~50 nsec 구간에서 변화간격 2~5 nsec를 사용하여 링크 적응을 수행할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-7
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• 2020

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.50-67
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• 2015

The Cognitive Radio (CR) paradigm in tactical ad hoc networks is an important element of future military communications for network-centric warfare. This paper presents a novel Cognitive Link State Routing protocol for CR-based tactical ad hoc networks. The proposed scheme provides prompt and reliable routes for Primary User (PU) activity through procedures that incorporate two main functions: PU-aware power adaptation and channel switching. For the PU-aware power adaptation, closer multipoint relay nodes are selected to prevent network partition and ensure successful PU communication. The PU-aware channel switching is proactively conducted using control messages to switch to a new available channel based on a common channel list. Our simulation study based on the ns-3 simulator demonstrates that the proposed routing scheme delivers significantly improved performance in terms of average end-to-end delay, jitter, and packet delivery ratio.