본 논문에서는 항공기처럼 초밀집 지역에 무수히 많은 AP와 무선 센서들이 존재하는 초밀집 무선 네트워크에서 백홀 트래픽 감소를 위한 효율적인 데이터 전송 방법을 제안한다. 초밀집 무선 네트워크에서는 인접 AP들간의 간섭으로 인한 성능 저하가 필수적으로 동반된다. 그러나, 각 무선 센서들이 인접 AP들에 야기하는 간섭 의 양을 측정하여 스케쥴링 알고리즘에 반영할 경우 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다. 신호 대 발생 간섭 비(Signal-to-Generating Interference Ratio, SGIR) 기반 스케쥴링 알고리즘이 대표적인 예이다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 각 무선 센서들이 야기하는 간섭의 양을 측정하기 위하여 백홀을 통한 중앙의 네트워크 매니저로의 대규모 정보 교환이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 각 AP들에서 중앙의 네트워크 매니저로 전송하는 정보의 양을 획기적으로 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션결과, 기존 방식 대비 전송률의 감소 없이 백홀 트래픽을 약 27% 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 항공기처럼 초밀집 지역에 무수히 많은 AP와 무선 센서들이 존재하는 초밀집 무선 네트워크에서 백홀 트래픽 감소를 위한 효율적인 데이터 전송 방법을 제안한다. 초밀집 무선 네트워크에서는 인접 AP들간의 간섭으로 인한 성능 저하가 필수적으로 동반된다. 그러나, 각 무선 센서들이 인접 AP들에 야기하는 간섭 의 양을 측정하여 스케쥴링 알고리즘에 반영할 경우 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다. 신호 대 발생 간섭 비(Signal-to-Generating Interference Ratio, SGIR) 기반 스케쥴링 알고리즘이 대표적인 예이다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 각 무선 센서들이 야기하는 간섭의 양을 측정하기 위하여 백홀을 통한 중앙의 네트워크 매니저로의 대규모 정보 교환이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 각 AP들에서 중앙의 네트워크 매니저로 전송하는 정보의 양을 획기적으로 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션결과, 기존 방식 대비 전송률의 감소 없이 백홀 트래픽을 약 27% 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose efficient uplink data transmission method in ultra dense wireless networks as in intra-aircraft, where large-scale APs and wireless sensors are deployed. In the ultra dense wireless networks, a performance degradation is inevitable due to the inter-AP interference. However,...
In this paper, we propose efficient uplink data transmission method in ultra dense wireless networks as in intra-aircraft, where large-scale APs and wireless sensors are deployed. In the ultra dense wireless networks, a performance degradation is inevitable due to the inter-AP interference. However, the performance degradation can be avoided if a scheduling algorithm can estimate the amount of interference caused by each wireless sensor and reflects it. SGIR (Signal-to-Generating Interference Ratio) based scheduling algorithms is a typical example. Unfortunately, the scheduling algorithms based on the interference caused by wireless sensors necessarily yield large scale exchange of information through backhaul which connects APs. Therefore, we, in this paper, propose a novel scheme which can dramatically reduce the amount of information which are exchanged through backhaul connection. Monte-Carlo simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of backhaul traffic by 27% without loss of data transmission rate.
In this paper, we propose efficient uplink data transmission method in ultra dense wireless networks as in intra-aircraft, where large-scale APs and wireless sensors are deployed. In the ultra dense wireless networks, a performance degradation is inevitable due to the inter-AP interference. However, the performance degradation can be avoided if a scheduling algorithm can estimate the amount of interference caused by each wireless sensor and reflects it. SGIR (Signal-to-Generating Interference Ratio) based scheduling algorithms is a typical example. Unfortunately, the scheduling algorithms based on the interference caused by wireless sensors necessarily yield large scale exchange of information through backhaul which connects APs. Therefore, we, in this paper, propose a novel scheme which can dramatically reduce the amount of information which are exchanged through backhaul connection. Monte-Carlo simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of backhaul traffic by 27% without loss of data transmission rate.
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문제 정의
최근, 항공기처럼 좁은 영역에 많은 AP와 무선 센서들이 존재하는 초밀집 무선 네트워크에서 AP간 간섭으로 인한 성능 저하를 방지할 수 상향 링크 스케쥴링 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 초밀집 네트워크에서 각 무선 센서들이 주변 AP들에 야기하는 간섭 정보를 추정하기 위해서 필요한 백홀 트래픽을 획기적으로 줄일 수 있는 기법을 제안하였다. 각 AP에서는 주변의 모든 무선 센서들로부터 수신하는 간섭 신호 정보 중에서 특정 임계치보다 큰 정보만을 네트워크 매니저로 전달한다.
본 논문에서는 항공기내 무선 네트워크에서 각 무선 센서가 인접 셀에 야기하는 간섭의 양을 측정하기 위하여 필요한 백홀 트래픽을 줄이기 위한 효율적인 방법을 제안한다. II장에서는 본 논문에서 고려하는 시스템과 채널 모델에 대하여 설명하고, III장에서는 본 논문에서 제안하는 백홀 트래픽 감소 기법에 대하여 기술한다.
가설 설정
zj는 AP j에서의 열잡음을 나타내고, 열 잡음 밀도는 –174dBm/Hz, 대역폭은 10MHz로 가정한다.
제안 방법
zj는 AP j에서의 열잡음을 나타내고, 열 잡음 밀도는 –174dBm/Hz, 대역폭은 10MHz로 가정한다. 그리고 주파수 분할 듀플렉스(FDD:Frequency Division Duplex)를 고려하여 상향 및 하향링크 통신 채널을 주파수로 구분한다.
먼저, Shannon 공식을 바탕으로 전체 AP들에서 얻을 수 있는 전송률의 합을 분석한다. 그리고, 두 방식에서 백홀을 통해서 전달하는 정보 양을 비교한다. AP들이 중앙 네트워크 매니저로 전달하는 자기 신호 정보의 양은 기존의 전체 피드백(full feedback) 방식과 제안한 부분 피드백 방식이 동일하며, 다음과 같이 계산된다.
MaxSGIR은 자기 신호뿐만 아니라 인접 APs로 발생하는 간섭까지 고려하여 센서들의 SGIR 지수 중 가장 큰 센서를 선택하는 방법이다. 먼저, Shannon 공식을 바탕으로 전체 AP들에서 얻을 수 있는 전송률의 합을 분석한다. 그리고, 두 방식에서 백홀을 통해서 전달하는 정보 양을 비교한다.
본 논문에서는 그림 1과 같은 무선 네트워크의 상향 링크를 고려하며, 네트워크 매니저에 NAP개의 AP들이 연결되어 있으며, NAP개의 AP가 N개의 무선 센서들을 서비스하고 있다.
본 장에서는 Monte-Carlo기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 성능을 분석한다. Max SGIR 스케쥴링 알고리즘을 기본으로 하여 모든 간섭 정보를 전달하는 기존 방식과 본 논문에서 제안하는 방식의 성능을 분석하고 비교한다.
데이터처리
본 장에서는 Monte-Carlo기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 성능을 분석한다. Max SGIR 스케쥴링 알고리즘을 기본으로 하여 모든 간섭 정보를 전달하는 기존 방식과 본 논문에서 제안하는 방식의 성능을 분석하고 비교한다. MaxSGIR은 자기 신호뿐만 아니라 인접 APs로 발생하는 간섭까지 고려하여 센서들의 SGIR 지수 중 가장 큰 센서를 선택하는 방법이다.
성능/효과
임계치 (γ)가 높아질수록 기존 방식 대비 제안 방식의 전송률은 낮아지는 반면, 백홀을 통해서 전달되는 정보양이 획기적으로 감소함을 확인할 수 있다.
각 AP에서는 주변의 모든 무선 센서들로부터 수신하는 간섭 신호 정보 중에서 특정 임계치보다 큰 정보만을 네트워크 매니저로 전달한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과, 제안한 방식은 기존 방식 대비 전송률의 감소 없이 약 27%의 백홀 트래픽을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SGIR 기반 스케쥴링 알고리즘이란?
따라서, 이러한 셀 간 간섭의 영향을 최소화하기 위한 스케쥴링 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 대표적인 예가 SGIR (Signal-to-Generating Interference Ratio) 기반 스케쥴링 알고리즘이다[8]. SGIR 기반 스케쥴링 알고리즘은 각 AP에서 서비스하고 있는 무선 센서 중에서 자기신호대비 인접 셀에 야기하는 간섭신호세기의 비율이 가장 높은 무선 센서를 선택하는 방식으로, 자기 신호의 세기가 높을수록 또는 인접 셀에 야기하는 간섭 신호의 세기가 낮을수록 선택될 확률이 높아진다. 다시 말해, 자기 신호의 세기가 높더라도 인접 셀에 높은 간섭을 야기하는 무선 센서의 경우 SGIR 지수가 낮아짐으로써 선택될 확률이 낮아진다.
초밀집 무선 네트워크에서의 단점은?
본 논문에서는 항공기처럼 초밀집 지역에 무수히 많은 AP와 무선 센서들이 존재하는 초밀집 무선 네트워크에서 백홀 트래픽 감소를 위한 효율적인 데이터 전송 방법을 제안한다. 초밀집 무선 네트워크에서는 인접 AP들간의 간섭으로 인한 성능 저하가 필수적으로 동반된다. 그러나, 각 무선 센서들이 인접 AP들에 야기하는 간섭 의 양을 측정하여 스케쥴링 알고리즘에 반영할 경우 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다.
초밀집 무선 네트워크에서의 성능 저하를 방지하는 법은?
초밀집 무선 네트워크에서는 인접 AP들간의 간섭으로 인한 성능 저하가 필수적으로 동반된다. 그러나, 각 무선 센서들이 인접 AP들에 야기하는 간섭 의 양을 측정하여 스케쥴링 알고리즘에 반영할 경우 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다. 신호 대 발생 간섭 비(Signal-to-Generating Interference Ratio, SGIR) 기반 스케쥴링 알고리즘이 대표적인 예이다.
참고문헌 (8)
C. Furse and R. Haupt, "Down to the wire[aircraft wiring]", IEEE Spectrum, vol. 38, no. 2, pp.34-39, Feb. 2001.
M. Pantiz, et al, "The opportunities and challenges associated with wireless interconnects in aircraft," Proceedings of the institution of mechanical engineers part G-Journal of aerospace engineering, vol. 224, no. 4, pp.459-470, 2010.
D. Hope, "Towards a Wireless Aircraft," Ph. D. dissertation, University of York, UK, 2011.
ITU-R M.2197, Technical characteristics and operational objectives for wireless avionics intra-communications (WAIC), ITU, 2010.
ITU-R Report M.2283, Technical characteristics and spectrum requirements of Wireless Avionics Intra-Communications systems to support their safe operation, ITU, 2013.
ITU World Radiocommunication Conference 2015(WRC-15)-Agenda and relevant resolutions [Internet]. Available: http://www.itu.int/en/ITU-R/conferences/wrc/2015.
R. K. Yedavalli, R. K. Belapurkar, "Application of wireless sensor networks to aircraft control and health management systems", Journal of Control Theory and Applications, vol. 9, no. 1, pp.28-33, February 2011.
B. Lee, H. Je. O.S. Shin, and K. B. Lee, "A novel uplink MIMO transmission scheme in a multicell environment," IEEE Transactions on Wireless Communication, vol. 8, no. 10, pp. 4981-4987, October 2009.
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