P2P 응용 서비스의 성능은 피어 선택의 지능화를 통해 불필요한 망간 트래픽 교환양을 줄임으로써 향상시킬 수 있다. 그러나 P2P 오버레이 망의 피어간 논리적 링크는 하부 망의 물리적 링크들로 구성되기 때문에 선택된 피어의 송신률에 의해 결정되는 트래픽 패턴에 따라 하부 링크들에 부가되는 부하는 달라진다. 따라서 피어의 송신률이 신중하게 결정되지 않는다면 일부 하부 망 링크들의 이용률은 낮은 반면 다른 링크들은 혼잡하게 되는 부하 불균형 문제가 발생된다. 이와 같은 하부 망 자원의 비효율적 이용 현상을 방지하기 위해 본 논문에서는 최적화 기법을 통해 피어의 송신률을 결정하기 위한 전략적 방안을 제안한다. 제안 기법은 피어의 수신률을 일정 수준으로 보장함과 동시에 하부 망의 링크 이용률의 최대값을 최소화 할 수 있도록 서버 피어의 송신률을 결정함으로써 하부 망 자원의 효율적 이용과 클라이언트 피어에게 일정 수준의 서비스 품질을 제공한다.
이 논문에서는 무선 멀티홉 네트워크 환경에서 종단간 최적 전송률을 제공하기 위한 분산 송신전력제어 방안을 제안한다. 제안 방안은 멀티홉 구성 링크들의 전송률이 갖는 연대 특성과 멀티홉 종단간 전송률이 최소 링크 전송률에 의해 결정된다는 점을 고려하여, 멀티홉 구성 링크들의 전송률이 모두 같아지도록 송신전력을 제어함으로써 종단간 전송률을 최대화 한다. 또한 제안 방안은 이웃단말과의 정보 공유만을 가지고 단말 스스로 송신전력 값을 계산하는 분산 방식으로 송신전력 제어에 필요한 정보 교환 오버헤드를 줄인다. 시뮬레이션 결과 제안 방안은 고정된 최대 송신전력 값을 사용한 기존 방식 대비 종단간 전송률과 전력소비 측면에서 큰 성능이득을 보여준다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 전송방식(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)에서 비트 오류율(BER)과 시스템에서 사용할 수 있는 총 송신 파워가 제한된 상태에서 데이터 전송률을 최대화 시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 미리 계산된 비트수별 신호대잡음비 임계값(threshold)과 부반송파의 신호대잡음비를 비교한 후 부반송파별 송신 파워를 최적화 시켜 비트를 할당한다. 이 기법은 송신 파워 및 비트를 할당하는 최적의 기법이라고 알려진 HughesHartogs 기법과 거의 동일한 데이터 전송률을 가질 수 있으면서, 부반송파의 송신 파워 및 비트수를 할당하기 위해 필요한 반복작업을 줄일 수 있다.
무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 사용 가능한 최대 송신 전력과 만족해야 하는 최소 전송률에 대한 제한 조건 아래에서, maximal ratio transmission (MRT) 기법 사용 시 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 시스템의 에너지 효율을 최대화하는 최적의 안테나 수와 송신 전력을 찾는 알고리즘을 제시한다. 순시 채널에 대한 최적화 문제는 직접 풀기 어려우므로 단말 간 채널의 독립성, 평균 채널 이득, 평균 path loss를 이용하여 근사한다. 근사된 에너지 효율에 대한 최적화 문제는 두 개의 변수를 동시에 고려해야 하는 2차원 최적화 문제가 된다. 우리는 이러한 2차원 최적화 문제를 라그랑지 승수법과 제안하는 알고리즘을 통하여 최적의 안테나 수와 송신 전력을 구한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘으로 구한 최적의 송신 안테나 수와 송신 전력이 exhaustive search로 찾은 값과 근사함을 확인한다.
송신다이버시티 시스템에 사용되는 시공간 블록부호(space time block code)는 송신안테나가 2개보다 많은 경우 최대 전송률과 최대 다이버시티 이득을 동시에 제공할 수 없다. 송신안테나가 4개인 경우 최대 전송률을 제공하면서 간섭을 최소화하는 준직교성 블록부호가 있다. 최근에는 준직교성에 의해 발생하는 블록부호의 간섭을 제거하는 단순상관제거 알고리즘이 제안되어 최대전송률과 최대 다이버시티 이득을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 신호의 전송전력을 다르게 할당하고 수신단에서의 빼기 연산에 의한 간단한 간섭제거로 잡음 증가 없이 성능을 개선하는 복호화 과정을 제안한다.
한 번의 전송으로 다수의 단말기에 데이터를 전송할 수 있는 멀티캐스트 전송기법은 무선 네트워크의 효율성을 증대시킨다. 하지만 멀티캐스트의 전송률은 고정되어 있어서 효율성이 최적화 되어 있지 않다. 본 논문에서는 무선네트워크에서 다중 전송에 사용되는 멀티캐스트의 전송률을 적응적으로 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 각 단말기는 고유한 서브캐리어를 할당받고, 이 서브캐리어를 사용하여 채널 상태를 송신기에게 알려준다. 송신기는 이러한 피드백 정보를 사용하여 최적의 전송률을 사용할 수 있게 된다. 이러한 전송률 제어기법을 사용하게 되면, 시스템 성능 향상을 이룰 수 있게 된다.
본 논문에서는 다중 안테나를 사용하는 두 개의 송신단이 각각 하나의 안테나를 가지고 있는 수신단을 서비스 할때 구성되는 두 유저 간섭 채널에서 불완전한 채널 정보를 사용하는 송신단들의 빔포밍 게임을 고려한다. 빔포밍 게임에서는 송신단(i.e., 플레이어)이 자신들의 전송률(i.e., 보상)을 높이기 위해서 경쟁을 하고, 빔포밍 기법을 위해서는 완전한 채널 상황에서 최적이라고 알려진 maximum ratio transmission (MRT) 기법과 zero forcing (ZF) 빔포밍 기법을 선형으로 결합하는 기법(i.e., 전략)을 사용한다. 우리가 제안하는 게임에서는 송신단이 불완전한 채널 정보를 사용하므로, 최적의 전략을 찾더라도 그 전략이 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보로부터 양자화 오차의 영향을 고려한 송신단의 효율적인 빔포밍 전략을 제안한다.
무선 중계기 기술은 기지국과 음영 지역 사용자와의 통신을 가능케 함으로써 안정적인 신호 전송을 가능케 하고 셀 영역을 넓힐 수 있어 차세대 무선통신 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 복수개의 복조 후 전달 (DF) 중계기를 사용할 때, 고정된 비트당 오율 (BER) 및 전력 합 조건을 만족하면서 데이터전송률을 높일 수 있는 송신 전력 및 부반송파 할당 기법들을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 기법들의 평균 전송률을 비교 평가하였다. 최적의 성능을 갖는 exhaustive 기법에 비교하였을 때, 제안하는 기법은 달성 가능한 평균 전송률 값의 차이가 거의 없으면서도 계산 복잡도는 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IoS (Internet of Signage) 환경에서 실감형 데이터 전송을 위한 상황 인지 기반 적응형 전송기법을 적용하고 이를 분석한다. 사이니지 네트워크 환경에서는 임의적인 다중 경로 페이딩, 간섭 등과 같은 왜곡 요소가 존재할 수 있기 때문에 이를 대처하기 위해 무선 송신기에서는 채널 환경에 대한 인지 이후, 그에 따른 MCS (Modulation and Coding Scheme)를 선정 및 안테나 기법을 선정한다. MCS 및 안테나 기법 선정을 위해 무선 송신기에서는 사전에 알고 있는 통계적인 SNR (Signal-to-Noise Ratio) 값을 통해 문턱값을 계산하고, 수신 사이니지로부터 얻은 CSI (Channel State Information)와의 크기 비교를 한다. 시뮬레이션 결과에서는 상황 인지를 기반으로 매 순간 최적의 전송률을 달성할 수 있음을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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