[논문]LTE-R 네트워크에서 핸드오버 성능 개선

김영동

doi:10.13067/jkiecs.2020.15.6.1017

초록
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LTE-R(: Long Term Evolution-Railway)은 고속열차시스템 운영을 위한 필수 기술로서 LTE를 기반으로 한다. 고속열차 이동속도는 상용인 400[㎞/h] 급을 넘어 최근에는 600[km/h] 급으로 향하고 있다. 고속열차 시스템 통신기술로서 LTE-R은 열차의 이동속도에 적합한 끊김없는 통신을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 LTE-R 핸드오버 기술로서 예측기반 핸드오버를 제시하고 그 성능을 분석한다. 본 논문은 NS(:Network SImulator)-3에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행한다.

Abstract ▼ AI-Helper

LTE-R(Long Term Evolution-Railway) for high speed railway system operation as an essential technology is based on LTE. Recently, moving speed of high speed train is on going to 600[km/h] level over commercial speed 400[㎞/h]. LTE-R as communication technology for a high speed railway system ca...

LTE-R(Long Term Evolution-Railway) for high speed railway system operation as an essential technology is based on LTE. Recently, moving speed of high speed train is on going to 600[km/h] level over commercial speed 400[㎞/h]. LTE-R as communication technology for a high speed railway system can be able to provide seamless communication to support moving speed for high speed railway system. In this study, a handover method based on prediction is suggested and performance of the suggested method is evaluated. Computer simulation based on NS(Network Simulator)-3 is used for this study.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 체인 셀 Fig. 1 Chain cell
그림 그림 2. LTE-R 구조 Fig. 2 LTE-R structure
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. X2 일반 핸드오버 절차 Fig. 5 X2 normal handover procedure
그림 그림 6. 예측기반 핸드오버 Fig. 6 Prediction based handover
그림 그림 8. eNB 거리에 따른 평균 핸드오버 성공율 Fig. 8 Mean handover success rate on eNB distance
그림 그림 9. 열차속도에 따른 eNB 거리내 평균핸드오버 성공율 Fig. 9 Mean handover success rate on train speed with eNB distance
그림 그림 7. eNB 거리에 따른 핸드오버 성공율 Fig. 7 Handover success rate on eNB distance
표 표 1. 시뮬레이션 파라미터 Table 1. Simulation parameters
그림 그림 10. 잡음수준에 따른 핸드오버 성공율 Fig. 10 Handover success rate on noise level
그림 그림 11. 잡음수준에 따른 평균핸드오버 성공율 Fig. 11 Mean handover success rate on noise level
그림 그림 12. 열차속도에 따른 잡음수준내 평균핸드오버 성공율 Fig. 12 Mean handover success rate on train speed with noise level

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 LTE-R에서 고속 이동시 핸드오버 문제점을 개선하기 위해 예측기반 핸드오버를 제안하고 그 성능을 분석한다. 본 논문의 예측기반 핸드오버는 LTE-R 기반 구조를 이루는 체인-셀에서 통신기기의 이동이 체인-셀 내에서 직선형 운동으로 이루어지는 것에 착안한 핸드오버 기법이다.
본 논문에서는 이와 같은 체인-셀을 사용하는 UE의 이동 특성을 고려하여 예측기반 핸드오버를 제안한다. 예측기반 핸드오버에서는 직선이동을 하는 UE의 이동 경로 및 이동 상태의 예측이 가능하므로 이를 활용하여 핸드오버를 시행할 수 있다.

제안 방법

본 논문에서는 고속이동을 지원하기 위한 철도통신기술인 LTE-R 통신을 위한 예측기반 핸드오버를 제안하고 그 성능을 NS-3에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 일반 핸드오버와 비교 분석하였다.
본 논문은 Ⅱ장에서 LTE-R 핸드오버를 소개하고, Ⅲ장에서 예측기반 핸드오버를 제안하며, Ⅳ장에서 시뮬레이션 및 성능을 제시하고, Ⅴ장에서 결론을 맺는다.
환경을 대상으로 한다. 시뮬레이션에서는 지정한 속도로 직선으로 전진 이동하는 열차와 기지국 간의 핸드오버 성공율을 핸드오버 성능으로 측정하였다. 열차 이동환경을 가상한 잡음을 성능 측정에 사용하였다.
시뮬레이션은 표 1에 제시한 시뮬레이션 파라미터를 기반으로 열차이동속도, eNB 거리 및 잡음수준에 따라 수행하였으며 열차가 10개의 eNB 셀을 통과할때 성공한 핸드오버 횟수를 측정하여 총 10번의 핸드오버에 대한 핸드오버 성공율로 하였다.
시뮬레이터는 NS-3를 기반으로 LTE 기능[11][12]을 활용하여 LTE-R을 구성하고 LTE-R 위에 예측기반 핸드오버를 추가하여 구성하였다.
시뮬레이션에서는 지정한 속도로 직선으로 전진 이동하는 열차와 기지국 간의 핸드오버 성공율을 핸드오버 성능으로 측정하였다. 열차 이동환경을 가상한 잡음을 성능 측정에 사용하였다.

대상 데이터

이 eNB를 따라 이동한다[3]. 따라서 본 논문에서는 eNB간 핸드오버를 연구 대상으로 한다.
시뮬레이션은 열차궤도를 따라 구축된 체인-셀을 정해진 속도의 열차가 통과하는 가상의 LTE-R 네트워크 환경을 대상으로 한다. 시뮬레이션에서는 지정한 속도로 직선으로 전진 이동하는 열차와 기지국 간의 핸드오버 성공율을 핸드오버 성능으로 측정하였다.

이론/모형

본 논문에서는 제시한 예측기반 핸드오버의 성능을 분석하기 위해 NS(Network Simulator)-3[10]을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한다. 시뮬레이터는 NS-3를 기반으로 LTE 기능[11][12]을 활용하여 LTE-R을 구성하고 LTE-R 위에 예측기반 핸드오버를 추가하여 구성하였다.
본 논문에서는 제안한 예측기반 핸드오버의 성능을 NS(: Network Simulator)-3에 토대로 구축한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 분석한다.

성능/효과

그림 12에 제시한 400[㎞/h] 이상 속도에서 열차 속도 기준 전체 잡음지수에 대한 평균 핸드오버 성공율을 보면 본 논문에서 제시한 예측기반 핸드오버의 성공율이 일반 핸드오버에 비하여 상당히 높았다. 그러나 600[㎞/h] 이상 속도에서 예측기반 핸드오버의 성공율이 현격하게 낮아지는 것으로 관찰되었다.
일반 핸드오버 성공율은 400[㎞/h] 속도에서 급격하게 낮아졌다. 반면 예측기반 핸드오버는 600[㎞/h]에서 낮아지며, 전체구간에서 일반 핸드오버에 비해 성공율이 높았다.
컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의하면 일반 핸드오버가 400[㎞/h]의 이동속도를 지원하는 반면에 본 논문에서 제시한 예측기반 핸드오버의 경우 약 600[㎞/h]의 이동속도를 지원하는 것으로 나타나 지원 가능한 이동속도에서 200[㎞/h] 정도의 개선이 있었다.

후속연구

600[㎞/h] 이상의 속도에서 핸드오버 성공율 현격히 낮아지는 것으로 나타나 이에 대한 개선 방안의 강구가 필요하며, 고속핸드오버를 지원하기 위해서는 eNB 설치 및 잡음감소 방안에 대한 연구 또한 요구된다.

참고문헌 (12)

S. Lee, "Analysis of Vision based Technology for Smart Railway Station System," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 5, Oct. 2018, pp. 1065-1070.

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W. Cho and H. Cho, "Developmemt of Interoperablity Technology in Railway Wireless Communication Systems," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 4, Aug. 2017, pp. 555-560.

원문보기 상세보기
Y. Kim, "Handover Performance of LTE-R Networks," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 6, Dec. 2018, pp. 1223-1228.

원문보기 상세보기
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.

원문보기 상세보기
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.
M. Pan, T. Lin, and W. Chen, "An enhanced handover scheme for mobile relays in LTE-A high-speed rail networks," Vehicular Technology IEEE Transactions, vol. 64, no. 2, Feb. 2015, pp. 743-756.

상세보기
R. Ma, J. Cao, D. Feng, H. Li, and S. He, "FTGPHA: Fixed-Trajectory Group Pre-Handover Authentication Mechanism for Mobile Relays in 5G High-Speed Rail Networks," Vehicular Technology IEEE Transactions, vol. 69, no. 2, Feb. 2020, pp. 2126-2140.

상세보기
J. Cao, M. Ma, H. Li, Y. Fu, B. Niu, and F. Li "Trajectory prediction-based handover authentication mechanism for mobile relays in LTE-A high-speed rail networks," In Proc. of 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), Paris, France, May 2017, pp. 1-6.
S. Busari, S. Mumtaz, K. Huq, and J. Rodriguez, "X2-Based Handover Performance in LTE Ultra-Dense Networks using NS-3," In Proc. of The Seventh International Conference on Advances in Cognitive Radio, Venice, Italy, Apr. 2017, pp. 31-36.
K.Wehrle, M.Gunes and J. Gross, Modeling and Tools for Network Simulation, Berlin Heidelberg : Springer-Verlag, 2010, pp.15-34.
B. Herman, N. Baldo, M. Miozzo, M. Requena, and J. Ferragut, "Extensions to LTE Mobility Functions for ns-3," In Proc. of 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), Limerik, Ireland, June 2014, pp. 251-257.

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