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이동통신 시스템(cellular mobile communication system)에서 어떤 채널할당 기법에 대한 성능 분석은 우수한 알고리즘을 연구하는 것 만큼 중요하다. 그러나, 채널할당 기법에 대한 호(call)의 이동성(mobility) 즉, 속도와 방향의 상태변화를 고려한 성능 분석 방법은 아직 연구된 바가 없으며, 기존의 연구는 호의 운동의 방향을 직선으로 가정한 것에 그쳤다. 속도 및 방향의 변화 정도가 블라킹(...

이동통신 시스템(cellular mobile communication system)에서 어떤 채널할당 기법에 대한 성능 분석은 우수한 알고리즘을 연구하는 것 만큼 중요하다. 그러나, 채널할당 기법에 대한 호(call)의 이동성(mobility) 즉, 속도와 방향의 상태변화를 고려한 성능 분석 방법은 아직 연구된 바가 없으며, 기존의 연구는 호의 운동의 방향을 직선으로 가정한 것에 그쳤다. 속도 및 방향의 변화 정도가 블라킹(blocking) 및 핸드오프(handoff)와 어떠한 관계가 있고 어떻게 설명할 수 있는 가는 새로운 개념으로서, 채널할당 기법의 자세한 성능 분석을 도와준다. 따라서, 현실적으로 이동국(mobile station)이 속도와 방향의 상태변화를 갖고 위치한 곳의 교통량 상황과 도로 배치 상황에 영향을 받는 한, 호의 이동성이 의미 있게 고려된 성능 분석 방법은 연구의 가치가 있을 뿐만 아니라 관심의 대상이 된다. 이러한 분석 방법을 전개하기 위하여 이산 시간적 접근을 하였다. 즉, 통화 시간은 기하 분포(Geometric distribution)를 따르며 이동 거리는 본 논문에서 새로이 개발된 확률분포인 기디안 분포(Kidian distribution)를 따른다. r개의 속도 상태와 6개의 방향 상태를 갖는 ?纘ⓟ 전이 행렬(state transition matrices)을 소개한다. 이 두 상태 전이 행렬의 특성에 따라 블라킹과 핸드오프의 척도(measure)는 영향을 받게 된다. 특히, 방향 상태의 변화 정도를 나타내는 척도로서 관성비(IR, inertia ratio: 통화 시간 당 평균 이동 변위 대 평균 이동 거리)의 개념을 새로이 정의하여 핸드오프 분석에 추가적인 정보를 얻어 낼 수 있었다. 이 방법을 통하여, 속도가 느리고 속도 상태변화가 신호 대기 등으로 인해 심한 반면 방향 상태변화 정도가 심한 도시의 거리와, 속도가 빠르고 속도의 상태변화가 적고 방향 상태변화 정도가 적은 지역에서의 핸드오프에 대한 영향 분석을 가능하게 되는 등 주어진 채널할당 기법에 어떠한 교통 상황이 적합한가의 분석이 가능하게 되었다. 이 논문에서는 동적 채널할당 기법 중 하나인 지향성 재시도(directed retry) 기법에 대해 이 분석 방법을 적용하였다. 동일한 트래픽 인텐시티(traffic intensity)에 대해서 블라킹 확률은 연속시간 대기 시스템과 매우 근사적인 결과를 얻었다. 방향 상태변화가 없는 경우 기존의 연구와 근사한 척도가 계산되었다. 지향성 재시도 기법에서는 동일한 평균 이동 거리에 대해서 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 방향 상태변화가 적을 수록, 추가적인 핸드오프 확률이 증가한다. 둘째, 고속으로 짧은 시간 통화를 하기 보다 저속으로 오랜 통화를 할 수록 추가적인 핸드오프 확률이 증가한다. 전자는 추가적인 핸드오프 확률을 설명하는 척도로서 평균 이동 거리만 사용하는 것 보다 관성비와 평균 이동 거리를 사용하는 것이 더 유효함을 말하며, 후자는 원활한 또는 고속 주행 시에는 더 짧게, 그리고 교통체증 시에 더 오래 동안 통화를 한다면, 동일한 평균 이동 거리를 갖는 이동에 대해서도 추가적인 핸드오프 확률은 증가함을 의미한다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is of great importance to analyze the performance measures of a given channel allocation (CA) scheme in cellular mobile communication systems as much as to develop a good channel allocation algorithm. However, recent researches on the issue are established under the assumption of a straight line ...

It is of great importance to analyze the performance measures of a given channel allocation (CA) scheme in cellular mobile communication systems as much as to develop a good channel allocation algorithm. However, recent researches on the issue are established under the assumption of a straight line movement of a subscribing mobile. There has been no performance analysis for a given CA scheme with call mobility, where both speed and direction are changeable, in cellular mobile communication systems. A model with call mobility may give a new information about what extend call mobility affects the blocking probability and the handoff performance and this helps us to analyze the given CA scheme more properly. As far as a calling mobile has mobility and encounters various traffic conditions and layout of roads, the performance analysis with call mobility is not only worth researching but also what is interested in. We used discrete time queueing system (DTQS) approach to analyze the performance measures with call mobility. Call duration is distributed in geometric distribution and path length is in Kidian distribution which is a new probability distribution function developed in this thesis. There are r speed states and 6 direction states and we develop their corresponding state transition matrices. Some properties of state transition matrices may affect the performance measures. As a new measure of mobility we introduce the concept inertia ratio(IR). This provides additional information for the handoff analysis of a given CA scheme. Through our model, we can figure out which traffic situation and road layout are appropriate for the CA scheme. We apply our model to directed retry. We obtained the blocking probability through this model which is in good agreement with that in the continuous time queueing model. In a special case where there are no direction changes, our model also shows a good agreement with the reported result in additional handoff probability (AHP). Our main findings under the same mean path length are: first, the less direction changes during a call, the more AHP increases; second, AHP of long call duration with low speed is greater than that of short call duration with high speed. The first finding gives us that more effective measure to analyze AHP is vector of (IR, the mean path length during a call) rather than the mean path length during a call. On the other hand, the second one shows that heavy traffic may give a higher AHP under the condition that a subscriber*s holding time is longer as his speed is lower.

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