• ETRI Journal
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• 제40권2호
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• pp.227-236
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• 2018

Ultra-dense small cell networks (UD-SCNs) have been identified as a promising scheme for next-generation wireless networks capable of meeting the ever-increasing demand for higher transmission rates and better quality of service. However, UD-SCNs will inevitably suffer from severe interference among the small cell base stations, which will lower their spectral efficiency. In this paper, we propose a software-defined networking (SDN)-based hierarchical agglomerative clustering (SDN-HAC) framework, which leverages SDN to centrally control all sub-channels in the network, and decides on cluster merging using a similarity criterion based on a suitability function. We evaluate the proposed algorithm through simulation. The obtained results show that the proposed algorithm performs well and improves system payoff by 18.19% and 436.34% when compared with the traditional network architecture algorithms and non-cooperative scenarios, respectively.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1135-1144
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• 2013

급증하는 데이터 트래픽을 셀룰러 망에서 처리하기 위한 대안으로 스몰셀이 관심을 받고 있다. 나아가, 스몰셀의 배치밀도는 점차 높아지고 있어 Ultra Dense Network (UDN) 환경이 도래할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 UDN환경에서 소형기지국의 온/오프를 제어하기 위한 방법을 연구한다. 본 논문에서는 소형 Access Point(AP), user equipment (UE), Small Cell Controller (SCC)로 구성된 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 켜져 있는 기지국 수는 최소화 하며, 네트워크 쓰루풋을 유지시키기 위한 소형기지국 온/오프 방법으로 UE와 같은 사용자 디바이스가 SCC로 피드백하는 채널정보를 활용하는 DANCE 알고리즘을 제안한다. DANCE 알고리즘은 피드백이 1-bit인 경우와 N-bit인 경우, 그리고 활성화시키는 소형AP를 선택하는 기준에 따른 AP-first, UE-first, Proximity ON 등으로 세분화할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 UE의 수와 네트워크의 쓰루풋, 에너지 효율의 관계를 분석한 후, DANCE 알고리즘을 통해 에너지 효율을 높일 수 있음을 보인다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.58-67
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• 2020

In this paper, we propose a data-driven-based beam selection scheme for massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems in ultra-dense networks (UDN), which is capable of addressing the problem of high computational cost of conventional coordinated beamforming approaches. We consider highly dense small-cell scenarios with more small cells than mobile stations, in the millimetre-wave band. The analog beam selection for hybrid beamforming is a key issue in realizing millimetre-wave UDN MIMO systems. To reduce the computation complexity for the analog beam selection, in this paper, two deep neural network models are used. The channel samples, channel gains, and radio frequency beamforming vectors between the access points and mobile stations are collected at the central/cloud unit that is connected to all the small-cell access points, and are used to train the networks. The proposed machine-learning-based scheme provides an approach for the effective implementation of massive MIMO system in UDN environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.494-513
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• 2019

A multi-channel access problem based on hypergraph model in ultra-dense small cell networks is studied in this paper. Due to the hyper-dense deployment of samll cells and the low-powered equipment, cumulative interference becomes an important problem besides the direct interference. The traditional binary interference model cannot capture the complicated interference relationship. In order to overcome this shortcoming, we use the hypergraph model to describe the cumulative interference relation among small cells. We formulate the multi-channel access problem based on hypergraph as two local altruistic games. The first game aims at minimizing the protocol MAC layer interference, which requires less information exchange and can converge faster. The second game aims at minimizing the physical layer interference. It needs more information interaction and converges slower, obtaining better performance. The two modeled games are both proved to be exact potential games, which admit at least one pure Nash Equilibrium (NE). To provide information exchange and reduce convergecne time, a cloud-based centralized-distributed algorithm is designed. Simulation results show that the proposed hypergraph models are both superior to the existing binary models and show the pros and cons of the two methods in different aspects.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4108-4122
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• 2016

To address challenges of an unprecedented growth in mobile data traffic, the ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to off-load the traffic over other small cells. However, the real traffic is often much lower than the peak-hour traffic and certain small cells are superfluous, which will not only introduce extra energy consumption, but also impose extra interference onto the radio environment. In this paper, an elastic energy efficient cell management scheme is proposed based on flow scheduling among multi-layer ultra-dense cells by a SDN controller. A significant power saving was achieved by a cell-level energy manager. The scheme is elastic for energy saving, adaptive to the dynamic traffic distribution in the office or campus environment. In the end, the performance is evaluated and demonstrated. The results show substantial improvements over the conventional method in terms of the number of active BSs, the handover times, and the switches of BSs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.25-31
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• 2022

초고밀도 네트워크(Ultra dense network, UDN)는 5G 이동통신 시스템에서 많은 수의 스몰셀 기지국(Small-cell access point, SAP)이 매크로셀의 서비스 영역에 배치되기 때문에 매크로 단말(Macro user equipment, MUE)이 수신하는 간섭량이 증가하여 시스템 용량이 크게 감소한다. 따라서, 본 논문은 UDN에서 SAP의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 상향링크 유동적 채널할당 방법을 제안한다. 제안하는 유동적 채널할당 방법은 간섭량이 높은 MUE와 동일한 부채널을 사용하지 않도록 SAP들이 사용하는 부채널을 제어하여 MUE의 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio)를 주어진 임계값 이상으로 보장하는 것을 목표한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 유동적 채널할당 방법이 다른 방법들과 비교해 스몰셀 사용자 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 전송 용량이 향상됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1307-1312
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• 2015

스마트폰의 대중화에 따라 무선 데이터 트래픽이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 데이터 트래픽을 원활히 수용하기 위하여 차세대 이동통신 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 매크로 셀과 소형 셀을 활용하여 공간 재활용성을 높임으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있는 이종 이동 통신망이 많은 관심을 끌고 있다. 이종 이동 통신망에서는 매크로 기지국과 소형 기지국 간의 송신전력의 차이로 인하여 부하 불균형과 간섭등의 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위하여 cell range expansion (CRE) 기술을 활용한다. 본 논문에서는, 초밀집 이종 이동 통신망 에서 CRE bias (CREB)를 적응적으로 적용하는 새로운 셀 선택 방식을 제안하고 시스템 레벨 시뮬레이션을 통하여 셀 평균 전송률을 분석하고, 기존의 셀 선택 방식과 비교 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.63-66
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• 2015

스마트폰의 대중화에 따라 무선 데이터 트래픽이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 데이터 트래픽을 원활히 수용하기 위하여 차세대 이동통신 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 매크로 셀과 소형 셀을 활용하여 공간 재활용성을 높임으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있는 이종 이동 통신망이 많은 관심을 끌고 있다. 이종 이동 통신망에서는 매크로 기지국과 소형 기지국 간의 송신전력의 차이로 인하여 부하 불균형과 간섭 등의 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위하여 cell range expansion (CRE) 기술을 활용한다. 본 논문에서는, 초밀집 이종 이동 통신망에서 CRE bias를 적응적으로 적용하는 새로운 셀 선택 방식을 제안하고 시스템 레벨 시뮬레이션을 통하여 셀 평균 전송률을 분석하고, 기존의 셀 선택 방식과 비교 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.9-15
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• 2021

고밀도 이기종 네트워크에서 스몰셀 기지국(Small-cell base station, SBS)의 수가 증가하면 매크로 단말(Macrocell user equipment, MUE)의 간섭량도 증가하여 수신 신호대 간섭 및 잡음비(Signal-to-interference and noise ratio, SINR)와 시스템 용량이 감소한다. 따라서, 본 논문에서는 SBS의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 스몰셀 기반 다중점 협력통신(Cooperative Multi-Point, CoMP) 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MUE가 주어진 SINR 임계값을 만족하기 위해 주변에 위치한 SBS들을 선택하고, 선택된 SBS는 MUE에게 CoMP를 제공하여 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 기반 CoMP 방법이 다른 간섭관리 및 CoMP 방법과 비교해 스몰셀 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 SINR과 시스템 용량이 향상됨을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-8
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• 2021

Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.