Cloud radio access network (C-RAN) refers to the virtualization of base station functionalities by means of cloud computing. This results in a novel cellular architecture in which low-cost wireless access points, known as radio units or remote radio heads, are centrally managed by a reconfigurable centralized "cloud", or central, unit. C-RAN allows operators to reduce the capital and operating expenses needed to deploy and maintain dense heterogeneous networks. This critical advantage, along with spectral efficiency, statistical multiplexing and load balancing gains, make C-RAN well positioned to be one of the key technologies in the development of 5G systems. In this paper, a succinct overview is presented regarding the state of the art on the research on C-RAN with emphasis on fronthaul compression, baseband processing, medium access control, resource allocation, system-level considerations and standardization efforts.
A new resource management algorithm is proposed for 5G networks which have a coordinated network architecture. By sharing the contol information among multiple neighbor cells and managing in centralized structure, the propsed algorithm fully utilizes the benefits of network coordination to increase fairness and throughput at the same time. This optimization of network performance is achieved while operating within a tolerable amount of signaling overhead and computational complexity. Simulation results confirm that the proposed scheme improve the network capacity up to 40% for cell edge users and provide network-wise fairness as much as 23% in terms of the well-knwon Jain's Fainess Index.
A comprehensive approach for modeling the pulse height spectra of gamma-ray detectors from passing radioactive cloud in a case of accident at NPP has been developed. It involves modeling the transport of radionuclides in the atmosphere using Lagrangian stochastic model, WRF meteorological processor with an ARW core and GFS data to obtain spatial distribution of radionuclides in the air at a given moment of time. Applying representation of the cloud as superposition of elementary sources of gamma radiation the pulse height spectra are calculated based on data on flux density from point isotropic sources and detector response function. The proposed approach allows us to obtain time-dependent spectra for any complex radionuclide composition of the release. The results of modeling the pulse height spectra of the scintillator detector NaI(Tl) Ø63×63 mm for a hypothetical severe accident at a NPP are presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.360-362
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2012
현재 안테나 자체는 Active Antenna Array 화 되어있다. 이 방법은 백홀, 기저 대역(baseband)을 통해 광케이블로 연결하여, 대표적인 WARP 와 CCC 가 있다. 안테나에서의 기저 대역을 통해 광케이블로 연결한다. 이 이유는 데이터 용량에 따라 트래픽이 증가 되었기 때문에 대용량의 데이터 전송을 위해 광케이블로 사용한 것이다. 따라서 AAA와 Cloud RAN의 주요 장점들을 제안하고 있는 주요 기업들에 대한 최근 동향을 살피고 그에 따른 주요 이슈를 나타내어 이 논문에서의 향후 연구 방향을 제안한다.
최근 4세대 이동통신은 기술/경제적인 이유로 클라우드 기지국 (또는 C-RAN: Cloud Radio Access Network) 구조를 택하는 추세이다. C-RAN은 기존 일체형 기지국에서의 MAC/PHY 기능을 담당하는 BBU(Base Band Unit)와 RF신호 송수신 만을 담당하는 RRH(Remote Radio Head)로 분리된 기지국 구조를 가지며, RRH의 무선 송수신 신호는 중앙의 BBU에 집중되어 처리된다. 본고에서는 BBU와 RRH로 분리되어 설치/운용되는 C-RAN의 구조와 기지국 가상화 개념을 소개하며, 향후 이동통신시스템에서의 기술동향과 관련하여 C-RAN에서 발생할 수 있는 이슈들을 살펴본다.
In this paper, we investigate two types of in-phase and quadrature-phase (IQ) data transfer methods for cloud multiple-input multiple-output (MIMO) network operation. They are termed "after-precoding" and "before-precoding". We formulate a cloud massive MIMO operation problem that aims at selecting the best IQ data transfer method and transmission strategy (beamforming technique, the number of concurrently receiving users, the number of used antennas for transmission) to maximize the ergodic sum-rate under a limited capacity of the digital unit-radio unit link. Based on our proposed solution, the optimal numbers of users and antennas are simultaneously chosen. Numerical results confirm that the sum-rate gain is greater when adaptive "after/before-precoding" method is available than when only conventional "after-precoding" IQ-data transfer is available.
We implemented a real-time cloud robotics application by offloading robot navigation engine over to 5G Mobile Edge Computing (MEC) sever. We also ran a fleet management system (FMS) in the server and controlled the movements of multiple robots at the same time. The mobile robots under the test were connected to the server through 5G SA network. Public 5G network, which is already commercialized, has been temporarily modified to support this validation by the network operator. Robot engines are containerized based on micro-service architecture and have been deployed using Kubernetes - a container orchestration tool. We successfully demonstrated that mobile robots are able to avoid obstacles in real-time when the engines are remotely running in 5G MEC server. Test results are compared with 5G Public Cloud and 4G (LTE) Public Cloud as well.
Fog radio access network (F-RAN) architectures provide markedly improved performance compared to conventional approaches. In this paper, an efficient genetic algorithm-based content distribution scheme is proposed that improves the throughput and reduces the transmission delay of a F-RAN. First, an F-RAN system model is presented that includes a certain number of randomly distributed fog access points (F-APs) that cache popular content from cloud and other sources. Second, the problem of efficient content distribution in F-RANs is described. Third, the details of the proposed optimal genetic algorithm-based content distribution scheme are presented. Finally, simulation results are presented that show the performance of the proposed algorithm rapidly approaches the optimal throughput. When compared with the performance of existing random and exhaustive algorithms, that of the proposed method is demonstrably superior.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.2
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pp.71-77
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2019
With 5G standards proceeding in earnest and increasing demand for services of indoor localization, research on indoor location recognition is being studied in various industrial fields, and research based on fingerprint recognition technology using Wireless Local Area Network (WLAN) is representative. In this paper, we propose an indoor positioning system based on fingerprinting technique that uses Cloud Radio Access Network (C-RAN) architecture and Channel State Information (CSI). In order to improve the performance in indoor positioning, we combined existing fingerprinting method and K nearest neighbor (KNN) technology which is one of the machine running technique. The performance improvements of the proposed indoor positioning system was verified by comparative experiments with the existing localization technique in a indoor localizztion testbed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.83-85
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2016
C-RAN (Cloud Radio Access Network) structure is the most popular approach for 5G stander, it employs CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) to enhance frequency utilization and increase throughput for cell-edge users. C-RAN mainly includes two parts: baseband units (BBU) and remote radio heads (RRH). In this paper we propose a new resource block allocation (spectrum allocation) scheme by the permutation and combination of BBUs, and we also use the CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) technique according to the different environment to improve the spectrum utilization and reduce resource waste in different environment. The simulation results expound that the scheme significantly enhances throughput and improves the spectrum utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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