서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득이 가장 큰 사용자를 선택하여 자원을 할당하는 기존의 max SNR 방식은 간섭 영향이 크지 않은 환경에서 우수한 성능을 나타내며, 서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득과 함께 사용자가 인접 셀의 기지국에 야기하는 간섭을 함께 고려하여 자원을 할당하는 max SGIR 방식은 간섭이 큰 환경에서 뛰어난 성능을 나타낸다. 이처럼, 기존의 자원할당 방식들은 각기 다른 간섭 환경에서 최적의 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 단점을 극복하기 위하여 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 방식은 max SNR 기법에 따라서 사용자를 선택하며, 선택된 사용자 발생 간섭량이 특정 임계치보다 클 경우 max SGIR 방식에 따라서 새로운 사용자가 선택된다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 다양한 간섭 환경에서 기존의 방식들 대비 항상 우수한 성능으로 최대 30%의 성능향상을 보였다.
서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득이 가장 큰 사용자를 선택하여 자원을 할당하는 기존의 max SNR 방식은 간섭 영향이 크지 않은 환경에서 우수한 성능을 나타내며, 서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득과 함께 사용자가 인접 셀의 기지국에 야기하는 간섭을 함께 고려하여 자원을 할당하는 max SGIR 방식은 간섭이 큰 환경에서 뛰어난 성능을 나타낸다. 이처럼, 기존의 자원할당 방식들은 각기 다른 간섭 환경에서 최적의 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 단점을 극복하기 위하여 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 방식은 max SNR 기법에 따라서 사용자를 선택하며, 선택된 사용자 발생 간섭량이 특정 임계치보다 클 경우 max SGIR 방식에 따라서 새로운 사용자가 선택된다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 다양한 간섭 환경에서 기존의 방식들 대비 항상 우수한 성능으로 최대 30%의 성능향상을 보였다.
A conventional max SNR scheme, which allocates uplink resources to the user with the highest gain of desired signal channel with a serving base station (BS), exhibits excellent performance in low interference environments. On the other hand, max SGIR scheme, which allocates resources by considering ...
A conventional max SNR scheme, which allocates uplink resources to the user with the highest gain of desired signal channel with a serving base station (BS), exhibits excellent performance in low interference environments. On the other hand, max SGIR scheme, which allocates resources by considering both the desired signal chanel gain and users' interference generating to neighboring BSs, outperforms the max SNR in high interference environments. The conventional two scheduling schemes exhibit optimal performance in different interference environments. Thus, we propose an adaptive scheduling scheme in order to overcome disadvantages of the conventional schemes. In the proposed scheme, a user is selected by max SNR and then the user's generating interference is compared with a pre-determined threshold value. If the generating interference is larger than a pre-determined threshold, then a user is re-selected by max SGIR policy. Monte-Carlo simulation results reveals that the proposed scheme outperforms the conventional schemes in various interference environments.
A conventional max SNR scheme, which allocates uplink resources to the user with the highest gain of desired signal channel with a serving base station (BS), exhibits excellent performance in low interference environments. On the other hand, max SGIR scheme, which allocates resources by considering both the desired signal chanel gain and users' interference generating to neighboring BSs, outperforms the max SNR in high interference environments. The conventional two scheduling schemes exhibit optimal performance in different interference environments. Thus, we propose an adaptive scheduling scheme in order to overcome disadvantages of the conventional schemes. In the proposed scheme, a user is selected by max SNR and then the user's generating interference is compared with a pre-determined threshold value. If the generating interference is larger than a pre-determined threshold, then a user is re-selected by max SGIR policy. Monte-Carlo simulation results reveals that the proposed scheme outperforms the conventional schemes in various interference environments.
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문제 정의
이처럼 max SNR과 max SGIR 방식은 서로 다른 간섭 환경에서 최적의 성능을 나타내므로, 간섭 환경에 따라 두 방식을 적응적으로 운용한다면 기존 방식들의 문제점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 단말이 처한 간섭 환경에 따라 자원 할당 정책을 적응적으로 적용하는 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안한 적응적 스케쥴링 방식은 먼저 max SNR 스케쥴링 방식으로 단말을 선택하고 선택된 단말이 인접 셀로 야기하는 간섭량을 확인한다.
본 논문에서는 상향 링크 셀룰러 네트워크에서 사용자가 인접 셀에 발생시키는 간섭을 고려하여 사용자를 적응적으로 선택하여 상향 링크 자원을 할당하는 적응적 스케쥴링 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 적응적 스케쥴링 기법은 우선 max SNR 기반으로 사용자를 선택한 후, 그 사용자가 인접 셀에 발생시키는 간섭의 총합이 특정 임계치를 초과할 경우에만 max SGIR기반으로 사용자를 다시 선택하여 자원을 할당한다.
가설 설정
본 논문에서는 상향링크 다중 셀 시나리오를 충실히 반영할 수 있는 Interfering Multiple-Access Channel(IMAC) 모델을 고려한다. K개의 셀이 존재하는 TDD 네트워크를 가정하며, 각 셀에는 하나의 기지국과 N명의 사용자가 존재한다. 모든 지기국과 사용자는 단일 송·수신 안테나를 가진다.
TD-LTE 시스템의 상용화로 타당성이 검증된 시분할 이중화 방식의 상·하향 링크의 채널 대칭성(reciprocity)에 따라서 각 사용자들이 측정한 하향 링크 채널 정보는 상향 링크 채널 정보와 동일한 것으로 가정할 수 있다.
여기서 모든 채널 벡터들은 평균이 0이고 분산이 1인 복소 가우시안 분포를 따르며 상호 독립이라고 가정한다. 모든 채널 벡터들은 전송 블록 동안 일정하게 유지되며, 매 전송 블록 마다 독립적으로 그리고 확률적으로 변하는 블록 페이딩 환경을 가정한다. 모든 사용자의 전송 전력은 P, 백색 가우시안 잡음 밀도는 N0으로 표기하며, P/N0는 신호 대 잡음 비 (Signal to Noise Ratio:SNR)로 정의한다.
hk[i,j]는 셀 k에 있는 사용자 i와 기지국 j간의 채널 벡터를 나타내며 j,k∈{1,⋯,K}이고 i∈{1,⋯,N}이다. 여기서 모든 채널 벡터들은 평균이 0이고 분산이 1인 복소 가우시안 분포를 따르며 상호 독립이라고 가정한다. 모든 채널 벡터들은 전송 블록 동안 일정하게 유지되며, 매 전송 블록 마다 독립적으로 그리고 확률적으로 변하는 블록 페이딩 환경을 가정한다.
제안 방법
본 논문에서는 상향 링크 셀룰러 네트워크에서 사용자가 인접 셀에 발생시키는 간섭을 고려하여 사용자를 적응적으로 선택하여 상향 링크 자원을 할당하는 적응적 스케쥴링 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 적응적 스케쥴링 기법은 우선 max SNR 기반으로 사용자를 선택한 후, 그 사용자가 인접 셀에 발생시키는 간섭의 총합이 특정 임계치를 초과할 경우에만 max SGIR기반으로 사용자를 다시 선택하여 자원을 할당한다. 이렇게 사용자를 간섭 환경에 따라서 적응적으로 선택하여 상향 링크 자원을 할당함으로써 특정한 간섭 환경에서 성능이 감소되는 기존 스케쥴링 방식들의 문제점을 해결하였다.
본 장에서는 다중 셀 기반의 TDD 상향 링크 네트워크에서 제안한 방식의 성능을 분석하기 위해 MonteCarlo기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 Shannon의 주파수 효율성 공식을 적용하여 제안 방식에서 기지국들이 얻을 수 있는 평균 전송 효율[bps/Hz]의 합을 분석하였으며, 이를 기존의 max SNR과 max SGIR 스케쥴링 방식의 성능과 비교하였다.
선택된 사용자 ukSNR의 발생 간섭량 Ikuk SNR을 미리 정해진 임계치 ηI와 비교한다.
본 논문에서 제안한 적응적 스케쥴링 기법은 우선 max SNR 기반으로 사용자를 선택한 후, 그 사용자가 인접 셀에 발생시키는 간섭의 총합이 특정 임계치를 초과할 경우에만 max SGIR기반으로 사용자를 다시 선택하여 자원을 할당한다. 이렇게 사용자를 간섭 환경에 따라서 적응적으로 선택하여 상향 링크 자원을 할당함으로써 특정한 간섭 환경에서 성능이 감소되는 기존 스케쥴링 방식들의 문제점을 해결하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 평균 전송률의 합을 분석하였으며, 이를 기존의 max SNR 과 max SGIR 스케쥴링 방식의 성능과 비교하였다.
본 논문에서는 단말이 처한 간섭 환경에 따라 자원 할당 정책을 적응적으로 적용하는 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안한 적응적 스케쥴링 방식은 먼저 max SNR 스케쥴링 방식으로 단말을 선택하고 선택된 단말이 인접 셀로 야기하는 간섭량을 확인한다. 선택된 단말의 발생간섭양이 미리 결정된 임계치를 초과할 경우에만 max SGIR 방식으로 다시 단말을 선택하여 상향 링크 자원을 할당한다.
데이터처리
이렇게 사용자를 간섭 환경에 따라서 적응적으로 선택하여 상향 링크 자원을 할당함으로써 특정한 간섭 환경에서 성능이 감소되는 기존 스케쥴링 방식들의 문제점을 해결하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 평균 전송률의 합을 분석하였으며, 이를 기존의 max SNR 과 max SGIR 스케쥴링 방식의 성능과 비교하였다. 성능 분석 결과에 따르면, 제안 방식은 기지국과 사용자 수 그리고 SNR 등과 같은 다양한 환경변수들에 관계없이 항상 기존 방식보다 우수한 성능으로 최대 30% 성능향상을 보였다.
본 장에서는 다중 셀 기반의 TDD 상향 링크 네트워크에서 제안한 방식의 성능을 분석하기 위해 MonteCarlo기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 Shannon의 주파수 효율성 공식을 적용하여 제안 방식에서 기지국들이 얻을 수 있는 평균 전송 효율[bps/Hz]의 합을 분석하였으며, 이를 기존의 max SNR과 max SGIR 스케쥴링 방식의 성능과 비교하였다.
이론/모형
본 논문에서는 상향링크 다중 셀 시나리오를 충실히 반영할 수 있는 Interfering Multiple-Access Channel(IMAC) 모델을 고려한다. K개의 셀이 존재하는 TDD 네트워크를 가정하며, 각 셀에는 하나의 기지국과 N명의 사용자가 존재한다.
성능/효과
기지국 수가 많아질수록 셀 간 간섭의 영향이 커지므로 자기 신호 채널과 함께 발생 간섭을 동시에 고려하여 자원을 할당하는 max SGIR방식의 전송률이 max SNR 방식보다 높다. 구체적으로, 기지국의 수가 2일 경우에는 max SNR방식이 우수하며, 기지국의 수가 3 이상일 경우에는 max SGIR방식이 우수하다. 반면에, 제안 방식은 기지국 수에 관계없이 항상 가장 높은 전송률을 나타냄을 확인할 수 있다.
그림 2는 본 논문에서 제안하는 적응적 스케쥴링 방식의 신호 전달 절차를 나타낸다. 먼저, 모든 기지국들이 고유의 파일럿 신호를 전송함으로써 네트워크내의 모든 사용자들은 자신의 서빙 기지국과 주변의 모든 기지국으로부터 수신되는 채널 정보를 측정할 수 있다. TD-LTE 시스템의 상용화로 타당성이 검증된 시분할 이중화 방식의 상·하향 링크의 채널 대칭성(reciprocity)에 따라서 각 사용자들이 측정한 하향 링크 채널 정보는 상향 링크 채널 정보와 동일한 것으로 가정할 수 있다.
SNR이 3dB이하일 경우에는 셀 간 간섭의 영향이 크지 않아서 셀 간 간섭을 고려하지 않고 자기 신호 채널의 크기만으로 자원을 할당하는 max SNR 방식의 성능이 더욱 우수하며, SNR이 높아질수록 셀 간 간섭의 영향이 커지므로 자기 신호 채널 이득과 발생 간섭량을 모두 고려하는 max SGIR 방식의 성능이 더욱 우수하다. 반면에, 본 논문에서 제안하는 방식은 간섭 상황에 따라서 적응적으로 스케쥴링을 수행함으로써 전 SNR 영역에서 가장 우수한 성능을 나타낸다.
K = 2일 때는 max SNR 방식이 max SGIR 방식보다 우수하며, K = 3일 때는 max SGIR 방식의 성능이 더욱 우수하다. 반면에, 제안 방식은 기지국과 사용자의 수에 관계없이 기존 방식보다 항상 높은 평균 전송률의 합을 보여준다. 특히 그림 5에서 제안 기법은 max SNR 방식에 비해 최대 30% 그리고 maxSGIR에 비해 최대 10%의 성능 향상을 보였다.
다양한 환경에서 시뮬레이션을 통하여 제안 방식의 평균 전송률의 합을 분석하였으며, 이를 기존의 max SNR 과 max SGIR 스케쥴링 방식의 성능과 비교하였다. 성능 분석 결과에 따르면, 제안 방식은 기지국과 사용자 수 그리고 SNR 등과 같은 다양한 환경변수들에 관계없이 항상 기존 방식보다 우수한 성능으로 최대 30% 성능향상을 보였다.
그리고 기지국수 혹은 SNR이 증가할수록 간섭의 영향이 커지므로 max SNR보다 max SGIR이 우수한 성능을 나타낸다. 제안 방식은 max SNR로 선택된 사용자의 발생 간섭량이 특정 임계치를 초과하면 max SGIR로 다시 사용자 선택함으로써 max SNR과 maxSGIR의 장점를 동시에 취할 수 있다. 그림 2는 본 논문에서 제안하는 적응적 스케쥴링 방식의 신호 전달 절차를 나타낸다.
반면에, 제안 방식은 기지국과 사용자의 수에 관계없이 기존 방식보다 항상 높은 평균 전송률의 합을 보여준다. 특히 그림 5에서 제안 기법은 max SNR 방식에 비해 최대 30% 그리고 maxSGIR에 비해 최대 10%의 성능 향상을 보였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
max SGIR 방식은 어떤 특징을 가지고 있는가?
즉, max SGIR은 max SNR과 minINR을 결합한 방식이다. max SGIR 방식은 간섭이 심각한 상황에서 min INR방식의 단점을 보완하여 보다 나은 성능을 나타내지만, 간섭이 심각하지 않은 환경에서는 여전히 max SNR 보다 성능이 낮다.
max SGIR 방식은 어떤 방식인가?
이 방식은 단말의 채널 상태가 좋거나 인접 셀에 야기하는 간섭량이 작을수록 선택될 확률이 높아진다. 즉, max SGIR은 max SNR과 minINR을 결합한 방식이다. max SGIR 방식은 간섭이 심각한 상황에서 min INR방식의 단점을 보완하여 보다 나은 성능을 나타내지만, 간섭이 심각하지 않은 환경에서는 여전히 max SNR 보다 성능이 낮다.
Interfering Multiple-Access Channel 모델을 사용하기 위해 어떤 상황을 가정하는가?
본 논문에서는 상향링크 다중 셀 시나리오를 충실히 반영할 수 있는 Interfering Multiple-Access Channel(IMAC) 모델을 고려한다. K개의 셀이 존재하는 TDD 네트워크를 가정하며, 각 셀에는 하나의 기지국과 N명의 사용자가 존재한다. 모든 지기국과 사용자는 단일 송·수신 안테나를 가진다. 그림 1은 기지국이 3개이고 각 기지국 당 사용자가 3명인 네트워크를 예시적으로나타낸다.
참고문헌 (7)
C. Yang, J. Li and M. Guizani, "Cooperation for spectral and energy efficiency in ultra-dense small cell networks," IEEE Wireless Communications, vol. 23, no. 1, pp. 64-71, Feb. 2016.
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W. Y. Shin, D. Park, and B. C. Jung, "Can one achieve multiuser diversity in uplink multi-cell networks?," IEEE Transactions on Communications, vol. 60, no. 12, pp. 3535-3540, Dec. 2012.
B. C. Jung and W. Y. Shin, "Opportunistic Interference Alignment for Interference-Limited Cellular TDD Uplink," IEEE Communications Letters, vol. 15, no. 2, pp. 148-150, Feb. 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, Oct. 2009.
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