본 논문에서는 M2M 단말들끼리의 송수신 과정에서 에너지 최적화 송수신 운용 방안을 제시한다. 최근의 통신응용 분야는 점점 더 많은 양의 밧데리를 소모하는 방향으로 진화하고 있으며, 따라서 제한된 용량의 밧데리를 사용하는 디바이스에 있어서 효과적인 밧데리 사용 방안은 점점 더 중요해지고 있다. 본 논문에서는 아직까지 많은 통신 응용분야에서 사용되어지고 있는 채널코딩 기술중 하나인 터보코드를 적용하여 송수신 단말들끼리 데이터 전송과 수신하는 과정에서 소모되는 에너지를 최적화한다. 먼저 송신시 소모되는 전송에너지와 수신시 소모되는 프로세싱 에너지를 모델링하고, 이를 바탕으로 에너지 효율적인 송수신 운용 방안을 제시한다.
최근, 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 거대한 수의 안테나를 탑재하여 여러 사용자들에게 고속의 데이터를 동시에 전송함으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있다. 이러한 거대 다중 안테나 시스템에서는 기지국에서의 계산 복잡도와 비용을 낮추기 위하여 전송 안테나 선택 기법이 활용된다. 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중안테나 네트워크에서 안테나 선택 기법의 에너지 효율성을 분석하고, 에너지 효율성을 최대화할 수 있는 안테나 선택 개수를 분석한다.
We consider energy efficient transmit and receive strategy for a delay sensitive data. More specifically, we investigate an energy optimum scheduling characteristics for the 2 user interference channel where each user interferes to each other. First, we determine the optimum transmission rate region each individual user may have for optimum transmission. Next, we consider the optimum transmission region of two users together. Shortest path algorithm can be used for further reduction of search space. Eventually, we can reduce computational complexity. We then examine the performance of the optimum transmission strategy for various system environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1568-1589
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2021
Deployment of access point (AP) is a problem that must be considered in network planning. However, this problem is usually a NP-hard problem which is difficult to directly reach optimal solution. Thus, improved AP deployment optimization scheme based on swarm intelligence algorithm is proposed to research on this problem. First, the scheme estimates the number of APs. Second, the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm is used to optimize the location and transmit power of APs. Finally, the greedy algorithm is used to remove the redundant APs. Comparing with multi-objective whale swarm optimization algorithm (MOWOA), particle swarm optimization (PSO) and grey wolf optimization (GWO), the proposed deployment scheme can reduce AP's transmit power and improves energy efficiency under different numbers of users. From the experimental results, the proposed deployment scheme can reduce transmit power about 2%-7% and increase energy efficiency about 2%-25%, comparing with MOWOA. In addition, the proposed deployment scheme can reduce transmit power at most 50% and increase energy efficiency at most 200%, comparing with PSO and GWO.
In cluster-based wireless sensor networks, the energy could be saved when the nodes that have data to transmit participate in cooperative multiple-input multiple-output (MIMO). In this paper, by making the idle nodes that have no data to transmit participate in the cooperative MIMO, it is found that much more energy could be saved. The number of the idle nodes that participate in the cooperative MIMO is optimized to minimize the total energy consumption. It is also found that the optimal number of all the nodes participating in cooperative communication does not vary with the number of nodes that have data to transmit. The proposition is proved mathematically. The influence of long-haul distance and modulation constellation size on the total energy consumption is investigated. A cooperative MIMO scheme with help-node participation is proposed and the simulation results show that the proposed scheme achieves significant energy saving.
셀룰러 네트워크를 운용하는데 드는 에너지의 대부분은 기지국에 의해서 소비되므로 에너지 효율적인 셀룰러 네트워크를 위하여 기지국의 송신 전력을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 향상시키기 위한 목적으로 플로킹(flocking) 모델에 기반한 분산 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 새 무리에서 각각의 새가 자신의 속도를 인접한 이웃 새들의 평균 속도로 맞춰 날아가는 것과 같이, 제안 방안에서는 각 셀의 단말의전송률이 인접 셀의 같은 채널을 사용하는 단말의 평균 전송률과 같도록 서빙 기지국의 송신 전력을 제어한다. 모의실험 결과 제안한 분산 송신전력제어 알고리즘은 플로킹 모델과 같은 수렴 속성을 가지며, 셀 간 간섭이 증가함에 따라 낮은 아웃티지 확률을 유지하면서도 기지국의 전력 소모를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다. 이를 통하여 제안 방안은 기지국 수가 20개 이상일 때 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 기존 방식 대비 두 배 이상 향상시킨다.
In this paper, we introduce a new approach to the minimum energy routing (MER) for next generation (NG) multihop wireless networks. We remove the widely used assumption of deterministic, distance-based channel model is removed, and analyze the potentials of MER within the context of the realistic channel model, accounting for shadowing and fading. Rather than adopting the conventional unrealistic assumption of perfect power control in a distributed multihop environment, we propose to exploit inherent spatial diversity of mobile terminals (MT) in NG multihop networks and to combat fading using transmit diversity. We propose the cooperation among MTs, whereby couples of MTs cooperate with each other in order to transmit the signal using two MTs as two transmit antennas. We provide the analytical framework for the performance analysis of this scheme in terms of the feasibility and achievable transmit power reduction. Our simulation result indicate that significant gains can be achieved in terms of the reduction of total transmit power and extension of network lifetime. These gains are in the range of 20-100% for the total transmit power, and 25-90% for the network lifetime, depending on the desired error probability. We show that our analytical results provide excellent match with our simulation results. The messaging load generated by our scheme is moderate, and can be further optimized. Our approach opens the way to a new family of channel-aware routing schemes for multihopNG wireless networks in fading channels. It is particularly suitable for delivering multicast/ geocast services in these networks.
In this study, we investigate topology control as a means of obtaining the best possible compromise between the conflicting requirements of reducing energy consumption and improving network connectivity. A topology design algorithm capable of producing network topologies that minimize energy consumption under a minimum-connectivity constraint is presented. To this end, we define a new topology metric, called connectivity efficiency, which is a function of both algebraic connectivity and the transmit power level. Based on this metric, links that require a high transmit power but only contribute to a small fraction of the network connectivity are chosen to be removed. A connectivity-efficiency-based topology control (CETC) algorithm then assigns a transmit power level to each node. The network topology derived by the proposed CETC heuristic algorithm is shown to attain a better tradeoff between energy consumption and network connectivity than existing algorithms. Simulation results demonstrate the efficiency of the CECT algorithm.
Several energy saving techniques in cellular wireless networks such as active base station (BS) selection, transmit power budget adaptation and user association have been studied independently or only part of these aspects have been considered together in literature. In this paper, we jointly tackle these three problems and propose an integrated framework, called dynamic cell reconfiguration (DCR). It manages three techniques operating on different time scales for ultimate energy conservation while guaranteeing the quality of service (QoS) level of users. Extensive simulations under various configurations, including the real dataset of BS topology and utilization, demonstrate that the proposed DCR can achieve the performance close to an optimal exhaustive search. Compared to the conventional static scheme where all BSs are always turned on with their maximum transmit powers, DCR can significantly reduce energy consumption, e.g., more than 30% and 50% savings in uniform and non-uniform traffic distribution, respectively.
무선 센서 네트워크의 가장 중요한 요구사항인 효율적인 에너지 사용을 위해 클러스터 구조를 가진 계층 기반 라우팅 프로토콜로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 제안되었다. LEACH 프로토콜은 수많은 센서 노드들이 임의 개수의 클러스터를 구성하고, 각 클러스터에는 멤버 노드와 클러스터 헤드가 존재한다. 멤버 노드들은 데이터를 감지하여 자신이 소속된 클러스터 헤드에게 전송하고 클러스터 헤드는 멤버 노드에게 전송받은 데이터를 융합하여 Base Station(BS)에게 전송한다. LEACH 프로토콜에서는 클러스터 헤드가 균등하게 분포되는 것을 보장하지 않고, 융합된 데이터를 BS에게 직접 전송하기 때문에 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 클러스터 헤드간 체인을 형성해 멀리 떨어진 BS가 아니라 가장 가까운 인접 클러스터 헤드에게 데이터를 전송하고, 최종적으로 BS와 가장 가까운 클러스터 헤드가 데이터를 융합해 전송하는 LECEEP를 제안한다. 시뮬레이션 결과 LECEEP가 LEACH 프로토콜과 비교하여 시간 경과에 따른 전체 네트워크의 에너지 소모 및 생존 노드 수 측면에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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