[논문]LTE-R 네트워크에서 핸드오버 성능

김영동

doi:10.13067/jkiecs.2018.13.6.1223

초록
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고속철도 시스템에서 열차의 안전 운행을 지원하기 위해서 사용되는 이동통신기술로서 LTE-R(: Long Term Evolution-Railway)은 열차의 고속이동환경에 적합한 핸드오버기술을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 철도통신시스템에서 사용되는 LTE-R 네트워크의 핸드오버 성능을 분석하고 이를 토대로 핸드오버 수행 조건을 제시한다. 성능 분석은 NS(: Network Simulator)-3를 기반으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하며 성능 파라미터로는 SINR(: Signal to Interference and Noise Ratio), RSRP(: Reference Signal Received Power) 및 데이터율을 사용한다.

Abstract ▼ AI-Helper

LTE-R(Long Term Evolution - Railway), as a mobile communication technology to support safety operation of train on high speed railway system, have to be equipped appropriately by hand-over method for high moving environment of train. In this paper, hand-over performance of LTE-R network, which is us...

LTE-R(Long Term Evolution - Railway), as a mobile communication technology to support safety operation of train on high speed railway system, have to be equipped appropriately by hand-over method for high moving environment of train. In this paper, hand-over performance of LTE-R network, which is used in railway communication system, is analyzed and hand-over implementation condition is suggested with this analysis. The performance analysis of this study is carried out with computer simulation with NS(Network Simulator)-3. SINR(Signal to Interference and Noise Ratio) and RSRP(Reference Signal Received Power), and Data Rate is used for hand-over performance parameter.

주제어

표/그림 (11)

그림 그림 1. 체인 셀[3] Fig. 1 Chain cell[3]
그림 그림 2. LTE-R 네트워크 구조[3] Fig. 2 LTE-R network configuration[3]
그림 그림 3. LTE-R 핸드오버 개요 Fig. 3 LTE-R handover concept
그림 그림 4. X2 핸드오버 Fig. 4 X2 handover
그림 그림 5. LENA 모듈 Fig. 5 LENA module
표 표 1. 이벤트-기반 트리거링 기준 Table 1. Event based triggering criteria
그림 그림 6. 전체 SINR Fig. 6 All SNIR
그림 그림 7. 3K와 5K 규모 네트워크의 SINR Fig. 7 SINR for 3K and 5K size network
표 표 2. 시뮬레이션 파라미터Table 2. Simulation parameters
그림 그림 8. RSRP Fig. 8 RSRP
그림 그림 9. 데이터율 Fig. 9 Data rate

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 성능 파라미터의 격차에서 변화가 발생되는 300~500[㎞/h] 구간을 고려한 핸드오프 처리가 필요한 것으로 보고 이를 위해 셀크기, 열차이동속도, SINR 등 환경적 요인을 반영한 핸드오프 수행을 제안하였다.
따라서 본 논문은 체인셀 기반의 LTE-R 네트워크에서 핸드오버의 성능을 분석하고 고속핸드오버에 요구되는 통신조건을 기술한다.
본 논문에서는 초고속 열차를 비롯한 철도 시스템 운영을 지원할 목적으로 도입되고 있는 LTE-R 네트워크의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석하였다.

제안 방법

시뮬레이션 결과를 그림 6~9에 구분하여 제시하였다. SINR(: Signal to Interference and Noise Ratio), RSRP(: Reference Signal Received Power), 데이터율 등의 핸드오버 성능을 UE 속도에 따른 셀의 규모로 구분하여 제시하였다. 각각의 파라미터는 핸드오프 발생 환경, 핸드오프 수행 및 수행 결과의 영향을 살펴보기 전한 것이다.
시뮬레이터는 NS-3¹⁾를 기반으로 구성한다. 본 논문에서는 NS-3에서 기본 제공되는 그림 5의 LENA(: LTE-EPC Network Simulator)모듈[8-10]과 LENA 모듈 내의 X2 핸드오버 기능을 이용하여 LTE-R 핸드오버 환경을 구축하고 시뮬레이션에 사용한다.
본 논문은 LTE-R 네트워크에서 핸드오버 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석한다. 시뮬레이터는 NS-3¹⁾를 기반으로 구성한다.
셀 규모와 열차 이동속도에 대하여 서빙셀과 타겟 셀로 구분하고 SINR, RSRP 및 데이터율의 성능을 시뮬레이션을 사용하여 측정하고 분석하였다.
시뮬레이션에서 각 UE는 일정 속도로 eNB간을 이동하며 정해진 방법에 따라 핸드오버를 수행한다. 핸드오버는 표 1에 제시된 A2와 A4와 관련하여 LENA가 제공하는 a2-a4-rsrq-handover-algorithm을 사용한다.
시뮬레이션은 표 2에 제시된 파라미터에 따라 셀 규격 및 UE 이동속도에 기준하여 수행하였으며 시뮬레이션 시간은 UE가 eNB를 이동하는 시간을 고려하여 UE가 3번째 eNB를 충분히 통과하도록 셀 크기와 UE 이동 속도에 따라 가변적으로 설정하였다.

대상 데이터

철도통신에서 사용될 LTE-R 방식은 기지국으로서 eNB는 레일을 따라 직선형으로 구성되며 그 이외의 MME나 S-GW 등은 고속열차가 정차하는 역을 대상으로 구성하면 되므로 고속열차 이동과 관련한 고속 핸드오버 문제는 열차인 UE의 주로 eNB간의 이동에 발생되어질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 eNB간 핸드오버를 대상으로 한다.
본 논문에서 시뮬레이션은 가상 체인셀로서 일직선에 전치하는 등간격의 eNB를 따라 구축된 레일 전를 열차인 UE가 일정속도로 이동하는 것으로 구성한다.
반면에 S1 핸드오버는 eNB와 MME를 연결하는 S1 인터페이스를 사용하여 핸드오버가 수행되어진다. 본 논문은 핸드오버 고속성 확보를 분석을 전해 eNB간 직접 수행되어지는 X2 핸드오버를 대상으로 수행한다. 그림 4에 X2 핸드오버를 제시하였다.
본 논문은 LTE-R 네트워크에서 핸드오버 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석한다. 시뮬레이터는 NS-3¹⁾를 기반으로 구성한다. 본 논문에서는 NS-3에서 기본 제공되는 그림 5의 LENA(: LTE-EPC Network Simulator)모듈[8-10]과 LENA 모듈 내의 X2 핸드오버 기능을 이용하여 LTE-R 핸드오버 환경을 구축하고 시뮬레이션에 사용한다.

이론/모형

시뮬레이션에서 각 UE는 일정 속도로 eNB간을 이동하며 정해진 방법에 따라 핸드오버를 수행한다. 핸드오버는 표 1에 제시된 A2와 A4와 관련하여 LENA가 제공하는 a2-a4-rsrq-handover-algorithm을 사용한다.

성능/효과

각 규모 별 RSRP의 평균은 1×1[㎢]에서 –205[dBm], 3×3[㎢] 에서 –222[dBm], 5×5[㎢]에서 –231[dBm]으로 나타났으며, 두 셀간의 RSRP 최대 차는 1×1[㎢] 규모 셀에서 900[㎞/h] 이상 속도에서 약 13[dBm]으로 관찰되었다.
그림 6∼9에 제시된 시뮬레이션 결과에 의하면 열차의 이동속도 300∼500[㎞/h]를 기준으로 하여 SINR, RSRP 및 데이터율 파라미타에서 서빙셀과 타겟셀 간의 성능 차이가 발생되기 시작하며 속도가 증가할수록 성능의 차이가 매우 증가하는 것으로 나타났다.
또한 그림 6과 7에서 열차속도가 약 400[㎞/h]를 초과할 경우 시뮬레이션에 사용한 3개의 규모 셀에서 모두 서빙셀과 타겟셀의 SINR 차이가 커지기 시작하는 것으로 나타났다.
본 논문의 주제 및 연구 결과는 철도통신의 초고속 이동성을 전한 기본 기술을 확보하는 의미뿐 아니라 일반 초고속 이동통신 기술을 확보하는 점에서 매우 의미있는 일이라 할 수 있다.
분석결과 셀의 규모와 열차속도의 변화에 따라 성능 각 성능 파라미터 값의 변화가 열차 이동속도 300~500[㎞/h]를 전후로 발생되기 시작하는 것으로 관찰되었다.
한편 핸드오프 결과로서 데이터 율은 핸드오프 시점을 기준으로 서빙셀과 타겟셀에서 각각 그림 9와 같이 각 셀 규모별로 75, 50, 40[Mbps]로 셀의 규모가 증가할수록 데이터율이 격하게 저하되었으며 3개의 규모 모두에서 타겟셀이 서빙셀보다 높은 것으로 관찰되었으며 차량의 이동속도가 높을수록 두 셀간의 데이터율 차이가 증가하였다.

후속연구

LTE-R에서 사용되는 다양한 물리매체의 성능 파라미터를 이용한 핸드오프 성능의 심화된 분석, 이를 토대로 한 새로운 핸드오프 알고리즘의 개발 및 적용이 추후 과제라 할 수 있다.
따라서 고속철도환경에서 사용되는 LTE-R의 핸드 오버 수행을 전해서는 열차 이동 구간별 지형, 이동로 상에서 발생 가능한 잡음 및 간섭 환경을 고려한 최대 속도의 결정과 이에 따른 셀 규모의 결정, 데이터 사용 정도에 따른 핸드오프 수행 시점 결정 등을 핸드오프 알고리즘의 주요 요소로 고려해야 할 것으로 보인다.
본 논문의 결과는 앞으로 활용이 격하게 증가될 것으로 예상되는 철도통신의 핵심 통신기술로서 LTE-R의 구축 및 활용에 직접적으로 사용될 수 있으며, LTE를 비롯한 통신기술에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	LTE-R 네트워크는 무엇으로 구성되는가?	LTE-R 네트워크는 그림 1과 같이 레일을 따라 설치된 기지국을 중심으로 체인셀 형태로 구축되며 통신구조는 그림 2와 같이 이동 열차인 UE(: User Equipment), 기지국인 eNB(: eNodeB)을 중심 요소로 하는 E-UTRAN(: Evolved-Universal Terrestrial Radio Access Network)과 S-GW(: S-Gateway), MME(: Mobile Management Entity) 등을 중심 요소로 하는 EPC(: Evolved Packet Core)로 구성된다. 이 가운데 핸드오버는 eNB, MMS와 S-GW를 중심으로 수행되어진다.
	LTE-R 네트워크에서 노드의 이동은 어떤 특성을 보이는가?	LTE-R 네트워크에서 노드의 이동은 초고속 이동 특성을 보인다. 그럼에도 불구하고 현재 시험운영 또는 연구되고 있는 LTE-R의 핸드오버를 지원하는 이동속도는 360[㎞/h]으로 튜브열차의 1,000[㎞/h] 속도는 물론이고 국내에서 개발 중에 있는 600[㎞/h] 열차속도에도 미치지 못하고 있다.
	LTE-R 환경에서 셀의 구조는 어떠한가?	LTE-R 환경은 셀의 구조, 이동속도, 이동 노드의 수 등에서 일반 LTE와 서로 다른 환경적 특징을 가진다. 기지국의 통신영역을 표현하는 셀은 일반 LTE의 클러스터셀 배열과 달리 레일을 따라 일렬로 체인셀 구조로 배열된다. 셀에 접근하는 노드의 이동 또한 클러스터셀의 전방향 랜덤 이동과는 달리 전후 직선이동 패턴을 보인다.

참고문헌 (10)

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B. Kim, "The Operation Conditions of Domestic Railway Wireless Communication Network and Those Technical Trends," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 11, no. 4, Apr. 2016, pp. 373-378.
Y. Kim, "Transmission Performance of Application Traffics on High Speed Railway Communications," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 12, Dec. 2017, pp. 771-76.
J. Kim, S. Kim, and K. Choi, "A New RBC handover scheme for LTE-R system," J. of International Council on Electrical Engineering, vol. 4, no. 3, Sept. 2014, pp. 245-250.
H. Cho, S. Shin, G. Lim, C. Lee, and J. Chung, "LTE-R Handover Point Control Scheme for High-Speed Railways,", IEEE Wireless Communications, vol. 23, issue 6, Dec. 2017, pp. 112-119.
S. Busari, S. Mumtaz, K. Huq, and J. Rodriguez, "X2-Based Handover Performance in LTE Ultra-Dense Networks using NS-3," In Proc. The Seventh International Conference on Advances in Cognitive Radio, Venice, Italy, Apr. 2017, pp. 31-36.
B. Herman, N. Baldo, M. Miozzo, M. Requena, and J. Ferragut, "Extensions to LTE Mobility Functions for ns-3," In Proc. 2014 Workshop on ns-3(WNS3 2014), Atlanta, USA, May 2014.
T. Molloy, Z. Yuan, and G. Muntean, "Real Time Emulation of an LTE Network Using N-3," In Proc. of 25th IET Isish Signals & System Conference 2014 and China-Ireland International Conference on Information and Communications Technologies(ISSC 2014/CIICT 2014), Limerick, Ireland, June 2014, pp. 251-257.
A. Fouda, A, Ragab, A. Esswie, and M. Marzban, "Real-Time Video Streaming over NS3-based Emulated LTE Networks," Int. J. of Electronics Communication and Computer Technology(IJECCT), vol. 4, issue 3, May 2014, pp. 659-663.
N. Baldo, M. Miozzo, M. Requena-Esteso, and J. Nin-Guerrero, "An Open Source Product-Oriented LTE Network Simulator based on ns-3," In Proc. the 14th ACM International Conference on Modeling Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, Miami, USA, Oct. 2011, pp. 293-298.

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