• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2A
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• pp.26-33
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• 2005

Exact prediction of resource demands for future calls enhances the efficiency of the limited resource utilization in resource reservation methods for potential calls in wireless IP networks. In this paper, we propose a LMS-Wiener resource(bandwidth) prediction for future handoff calls, and then an the proposed method is compared with an existing Wiener-based method in terms of prediction error through our simulations. In our simulations, we assume that handoff call arrivals follow a non-Poisson process and each handoff call has an non-exponentially distributed channel holdingtime in the cell, considering that handoff call arrival pattern is not Poisson distribution but non-Poisson for long periods of time in wireless picocellular IP networks. Simulation results show that the prediction error in the proposed method converges to the lower value while in an existing method increase as time is passed. Therefore we may conclude that the proposed method improves the efficiency of resource utilization by more exactly predicting resource demands for future handoff calls than an existing method.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.1 s.97
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• pp.69-76
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• 2005

To effectively use limited resources in wireless cellular networks it is necessary to predict exactly the amount of resources required by handoff calls at a future time. In this paper we propose a method which predicts the amount of resources needed by handoff calls more accurately than the existing method based on Wiener processes. The existing method uses the current demands to predict future demands. Although this method is much simpler than using traffic information from neighbor cells, its prediction error increases as time elapses, leading to waste of wireless resources. By using an exponential parameter to decrease the magnitude of error over time, we show in simulation how to outperform the existing method in resource utilization as well as in prediction of resource demands.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.3
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• pp.372-377
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• 2009

This paper evaluates the performance of three methods for predicting resources requested by mobile's calls and a call admission algorithm based on these predicting methods respectively in wireless networks. The first method is based on Wiener prediction model and the second method is based on the MMOSPRED algorithm and the third method is based on the neural network. The proposed call admission algorithm is based on prioritized handoff call in resource allocation. The resources for future handoff calls are therefore predicted and reserved in advance, and then new calls are admitted as long as the remaining resources are sufficient. We compare their performances in terms of prediction error, new call blocking and handoff dropping probabilities by simulation. Results show that the CAC based on Wiener prediction model performs favorably due to exact resources prediction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.590-592
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• 2003

본 논문에서는 대역폭 예약을 통한 무선 단말의 이동성 예측기법, 무선 단말의 이동 패턴을 이용한 이동성 예측기법과 무선 단말의 이동 패턴과 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에 대하여 살펴본다. 대역폭 예약을 통한 이동성 예측기법에서의 자원 낭비 해결 방안과 이동 패턴 및 단말의 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에서의 무선 단말의 셀에 장기간 체류시 대역폭의 낭비의 해결방안 그리고 이동성 예측 실패시 패킷손실을 없앨 수 있는 방안에 대해서 제안하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.1
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• pp.22-27
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• 2008

This paper presents adaptive-MMOSPRED method for prediction of resource demands requested by multimedia calls, and shows the performance of the call admission control based on proposed resource prediction method in multimedia wireless networks. The proposed method determines (I-CDP) random variables of the standard normal distribution by using LMS algorithm that minimize errors of prediction in resource demands, while parameters in an existing method are constant all through the prediction time. Our simulation results show that prediction error in adaptive-MMOSPRED method is much smaller than in fixed-MMOSPRED method. Also we can see via simulation the CAC performance based on the proposed method improves the new call blocking performance compared with the existing method under the desired handoff dropping probability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1609-1612
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• 2000

무선망에서 기존의 회선 서비스뿐만 아니라 패킷 서비스 및 영상 서비스 등을 수용하는 데 있어서 고려되어야 할 것들 중 하나는 무선 자원의 활용이다. 특히 패킷 서비스의 경우 가변적인 패킷의 길이와 양으로 효율적인 무선 자원관리를 어렵게 하는 요소를 지니고 있다. 즉, 무선 자원을 효율적으로 운용하기 위해서는 동적인 무선 자원할당 메커니즘이 중요한 역할을 한다. UMTS 표준 문서에서는 계층 2 전송 프로토콜인 RLC (Radio Link Control) 버퍼의 양만을 측정하여 무선 자원 할당이 제어가 되도록 권고하고 있다. 하지만 트래픽 양의 변화가 큰 VBR 트래픽의 경우, 이와 같은 방법은 갑자기 증가하거나 감소하는 트래픽 양에 적응하기 힘들고 이는 무선 자원의 효율성을 저하시키며, QoS 제공도 어렵다. 본 논문에서는 먼저 트래픽 특성을 알 수 있는 토큰 버켓 모델을 RLC에 적용하고, 동적 무선 자원 할당을 위해 RLC 버퍼의 양뿐만 아니라 예상되는 유입 트래픽 양을 측정 및 보고하는 메커니즘을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.11 no.3
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• pp.252-258
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• 2007

There has been a lot of research done in scheme guaranteeing user's mobility and effective resources management to satisfy the requested by users in the wireless/mobile networks. In this paper, we propose a predictive resource allocation scheme based on ARMA(Auto Regressive Moving Average) prediction model to meet QoS requirements(handoff dropping rate) for guaranteeing users' mobility. The proposed scheme predicts the demanded amount of resource in the future time by ARMA time series prediction model, and then reserves it. The ARMA model can be used to take into account the correlation of future handoff resource demands with present and past handoff demands for provision of targeted handoff dropping rate. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the existing RCS(Reserved channel scheme) in terms of handoff connection dropping rate and resource utilization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.483-486
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• 2001

회선 서비스, 패킷 서비스, 영상 서비스 등과 같은 다양한 서비스를 지원하기 위해서는 무선 자원의 효율적 운용을 위한 동적 무선 자원 제어가 필요하다. 현재 UMTS에서 제안하고 있는 동적 무선 자원 할당 메커니즘은 단지 RLC 버퍼의 양에 의해 제어된다. 하지만 이는 유입되는 트래픽 양의 변화가 큰 VBR 트래픽에 대하여서는 정확한 제어를 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 현재 인터넷에서 사용되고 있는 토큰 버켓 모델을 이용하여 RLC 버퍼의 양 뿐만 아니라 예상되는 유입 트래픽 양을 측정, 보고하는 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 효율적인 무선 채널의 할당을 통해 자원의 효율성을 높일 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.19 no.4
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• pp.318-322
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• 2015

In wireless communication networks, most of the prediction techniques are used for predicting the amount of resource required by user's calls for improving their demanding quality of service. However, we propose a channel allocation scheme based on predicting the resources of white spectrum holes for improving the QoS of rental user's spectrum handoff calls for cognitive radio networks in this paper. This method is supported by Wiener predictor to predict the amount of white spectrum holes of license user's free spectrum resources. We classify rental user's calls into initial calls and spectrum handoff calls, and some portion of predicted spectrum-hole resources is reserved for spectrum handoff calls' priority allocation. Simulations show that the performance of the proposed scheme outperforms in spectrum handoff call's dropping rate than an existing method without spectrum hole prediction(11% average improvement in 50% reservation).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1057-1060
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• 2006

본 논문에서는 OFDMA-TDD 환경에서 서비스 사용자들에게 QoS 를 보장해줄 수 있도록 예측 알고리즘을 이용하여 한정된 무선 자원을 효율적이고 공정하게 스케줄링 해주는 알고리즘을 연구하였다. 예측 알고리즘은 각 사용자의 이동 정보와 단말들의 변화해온 채널상태의 history data 를 이용하여 앞으로의 채널상태를 예측하고, 예측된 결과는 사용자의 이동 정보와 함께 무선 자원 스케줄링에 적용한다. 또한 이동단말과 고정단말이 공존하는 환경에서는 QoS 보장에 있어 공정하지 않음을 밝히고, 이와 같은 문제를 해결하는 방안을 제안하였으며, 실험결과를 PF 알고리즘과 비교하였다.