본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템의 반송파 주파수 옵셋 추정에 필요한 $tan^{-1}$ 회로를 구현하였다. 제안된 회로는 위상의 간격이 0.0491 rad 이내로 반송파 주파수 옵셋을 추정할 수 있으며, 나눗셈기, $tan^{-1}$ ROM, 위상 결정기로 구성되어 있다. FPGA를 이용하여 구현한 회로는 AWGN 5dB에서 ${\pm}625KHz$의 범위를 추정할 수 있으며 IEEE 802.11a 무선 랜 규격에 적합하다.
본 논문은 IEEE 802.11e 무선랜 환경에서 단말 수에 따른 각 AC(Access Category)별 포화 상태의 시스템 처리율과 관련한 기존 결과에 기반을 두어, IEEE 802.11e 무선랜 네트워크에서의 패킷 전송시간 간격을 통해, 각 AC별 매체 접속 지연 시간을 유도한다. 이 매체 접속 지연 시간을 서비스시간으로 갖는 대기행렬모형을 이용하여, 정상 상태에서의 각 AC별 대 기열의 길이와 패킷 지연 시간을 유도한다. 또한, 수치 해석과 모의 실험을 통하여 모형의 정확성을 검증하고 각 AC별 성능을 분석한다.
최근 IEEE802.11 Working Group(WG)에서는 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위하여 기존의 IEEE802.11 MAC(Medium Access Control)프로토콜을 개선한 IEEE802.11e MAC프로토콜에 대한 표준화 작업 중에 있다. IEEE802.11e MAC프로토콜 중에서 EDCF는 기존의 DCF에서 QoS를 제공하기 위하여 서로 다른 우선수위에 대하여 서로 다른 서비스를 제공할 수 있도록 개선한 것이다. 하지만 EDCF는 DCF가 가지고 있던 문제점이었던 throughput에 대한 최적화 문제와 우선순위 보장에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 먼저 보다 효과적인 우선순위를 위한 보장방안을 제안하고 이와 함께 처리율을 최적화하기 위하여 수학적인 분석을 통해서 보다 효과적인 처리율을 얻을 수 있는 방안을 제시한다. 제안된 알고리듬을 컴퓨터 모의실험을 통해서 기존의 알고리듬보다 노드 수에 상관없이 항상 나은 처리율을 가짐을 확인하였고 노드수의 증가로 인한 처리율의 저하도 감소되는 것을 확인하였다. 또한 기존의 EDCF보다 효과적으로 우선순위를 보장함을 확인하였다.
최근 IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크(Broadband Wireless Access Network)를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜로 자리매김 하고 있다. 하지만 기존 IEEE 802.11은 다양한 이동환경을 고려해 설계되지 않았기 때문에 핸드오프 과정에서 충분한 서비스의 향상을 가져오기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프(Handoff) 과정 중, 주변 AP(Access Point) 탐색 단계에서 새로운 핸드오프 메시지 교환을 통해 최고의 성능을 보장하는 AP를 선택하는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 기존의 AP 탐색과정에서 여러 가지 AS들 중에서 하나를 선택하는 가장 중요한 척도는 신호의 세기였다. 하지만 IEEE 802.11은 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경쟁하는 CSMA/CA(Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance)를 이용한 다중매체접속방식을 사용하기 때문에, 네트워크의 성능은 신호의 세기와는 별도로 네트워크에 참여하는 노드들의 경쟁 혹은 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 따라서 이러한 네트워크 수준에서의 정보들을 AP 선택 과정에 반영시킴으로써, 보다 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 결정할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 과정들을 포함시킨 핸드오프 알고리즘이 보다 더 좋은 성능을 보여준다는 사실을 실험하고 증명하고자 한다.
Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.
본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.
무선랜을 ITS에 적용하기 위해서는 무선 구간 보안성 향상과 이동성 지원을 위한 빠른 접속이 요구된다. 그러나 IEEE 802.11i 보안 표준을 적용하는 경우 보안 강화를 위한 IEEE 802.1X 사용자 인증 및 4-Way handshake 과정을 수행함으로써 접속 지연이 발생하여 ITS에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Key Table을 이용한 Password 인증 및 데이터 암호화 메커니즘을 제안하고, 성능 분석을 통해 검증하였다.
현재의 무선랜 표준인 IEEE802.11b가 많은 보안 취약성을 가지고 있는 것은 잘 알려진 사실이다. 특히 IEEEE802.11b에서의 인증은 사용자 인증이 아닌 디바이스 인증에 머물고 있으며, 제공되는 인증 메커니즘들 역시 여러 가지 면에서 취약하다. 한편, IEEE802.1x는 IEEEB02.11b 인증의 취약한 부분을 보완하고 강력한 사용자 인증을 제공할 수 있는 메커니즘으로 개발되었으나 이 역시 AP에 대한 인증을 수행하지 않는 등, 취약한 부분이 있다. 또한 WEP을 통해 제공되는 기밀성 및 무결성 역시 키 스트림 재사용 공격, W 재사용 공격 등에 취약하다. 이에 따라 본 논문에서는 무선랜 환경에 적합한 안전한 사용자 인증 메커니즘 및 기밀성을 제공하는 무선랜 보안 시스템을 제안한다 제안하는 시스템은 IEEE802.1x를 기반으로 하고 TLS를 통해 무선랜의 구성요소인 클라이언트, AP, 인증서버에 대한 사용자 인증을 모두 수행한다. 그리고 동적인 키 분배를 통해 암호통신의 안전성을 향상시킨다.
2007년 3월부터 WFA에서 시작된 "Wi-Fi CERTIFIED(TM)802.11n Draft 2.0" 인증을 통해 현재까지 180가지가 넘는 제품이 출시되고 있는 가운데 이러한 시장의 상황을 반영하듯 여러 매체를 통해 IEEE 802.11n이 2008년 핫이슈로 등장하고 있다. 하지만 차세대무선통신의 기술적인 로드맵을 선도하고 있는 ITU-R WP8F의 IMT-Advanced에서 요구하고 있는 보행시 1Gbps까지 가능하게 하는 기술을 2010년까지 제공한다는 측면에서는 IEEE 802.11n의 성능이 못 미치는 게 사실이며, 이러한 상황을 반영해 IEEE 802.11 내부에서 IEEE 802.11n 후속으로 보행시 Gbps급의 전송 속도를 지원하는 새로운 기술에 대한 표준화 작업에 대한 논의가 꾸준히 있어 왔고, 그 결과 2007년 5월 정식으로 이를 위한 Study Group이 만들어져 작업에 들어갔다. 본 고에서는 이러한 IEEE 802.11에서의 표준화 활동을 중심으로 차세대무선랜에 대한 응용분야, 관련 기술, 표준화 작업 내용에 대해 살펴보고자 한다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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