Any future heterogeneous overlay network system must be able to support ubiquitous access across multiple wireless networks. To coordinate these diverse network environments, one challenging task is a call admission decision among different types of network. In this paper, we propose a new call admission control scheme to provide quality of service (QoS) while ensuring system efficiency. Based on the interplay between network structure and dynamics, we estimate the network's QoS level and adjust the service price adaptively with the aim of maximizing the network performance. A simulation shows that the proposed scheme can approximate an optimized solution while ensuring a well-balanced network performance in widely different network environments.
In this paper, an Ad-hoc Routing Protocol that works in wireless Ad-hoc communication networks with multiple radios and multiple channels and that controls call admission based on bandwidth measurement is proposed. Unlike the conventional Ad-hoc node with a single radio using a single channel, an Ad-hoc node of the protocol proposed, the MCQosR(Multiple Channel Quality of Service Routing), has multiple radios and uses multiple channels, which allows full duplex transmission between wireless Ad-hoc nodes, and reduces intra interference on the route. Also, a fixed channel only for reception at each node enables the estimation of the available bandwidth, which is used to control the call admission for QoS provision. The performance of the MCQosR was verified by simulation.
ATM 트래픽 제어를 위해서 효과적인 호 수락 제어 방법이 필요하다. 이것은 호 수락 과정에서 서로 다른 종류의 서비스들에 대해서 높은 이용률과 공정성을 제공하여야 한다. 전체 대역공유 법은 대역폭 이용률 측면에서는 효율적이지만 호 수락의 공정성 측면에서는 비효율적이다. 전체 대역 분할 할당 법은 공정성 측면에서는 효율적이지만 대역폭 이용률 측면에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 호 수락의 공정성과 대역폭 이용률을 높이기 위하여 링크에 문턱 값을 적용한 새로운 CST(Complete Sharing with Threshold) 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 ATM 망의 가상경로상에서 Common Pool을 이용한 효율적인 호 수락 제어에 관하여 논한다. 호 수락 제어는 새로운 호에 대하여 기존의 연결된 호와 새로 요청된 호의 서비스 품질을 만족시키는 범위내에서 연결 여부를 결정하는 것이다. 제안한 알고리즘은 새로운 호의 요청에 대하여 기존 호의 대역폭과 새로운 호의 대역폭 합이 전체 대역폭을 초과하지 않으면 호를 수락한다. 그러나 요구 대역폭이 전체 대역폭을 초과하는 경우 미리 예비된 대역폭 Common Pool을 이용하여 다시 호의 수락 여부를 결정한다. 한편 제안한 알고리즘을 위하여 간단한 네트웍 모델을 통한 컴퓨터 모의실험을 통하여 호의 블록킹 확률을 구하여 평가하였다.
본 논문에서는 호 수락 제어 문제를 해결하기 위해 퍼지 논리 제어기의 장점과 신경망의 학습 능력을 이용한 ATM 망의 호 수락 제어 시스템을 제안하였다. ATM 망의 새로운 호는 현재 서비스 중인 호의 서비스 품질(QoS : quality of service)이 영향을 받지 않을 경우 망에 접속이 된다. 신경망 호 수락 제어 시스템은 입/출력 패턴의 학습으로 예측성 잇게 호 수락/거절을 하는 시스템이다. 본 논문의 퍼지 신경망 호 수락 제어 시스템에서는 학습 속도 개선을 위해 학습율과 모맨텀 상수에 퍼지 추론을 적용하였다. 이 시스템은 시뮬레이션을 통해 기존의 신경망 방법과 퍼지 신경망 방법에서의 학습 횟수 측정으로 제안 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 퍼지 학습 규칙에 근거한 퍼지 신경망 CAC(call admission control) 방식이 종래의 신경망 이론에 근거한 CAC 방식보다 학습 속도면에서 약 5배의 속도 향상이 있었다.
셀의 용량은 자신과 이웃셀에 걸리는 부하에 따라 변한다. 그러나 대부분 호수락제어 알고리즘들은 이런 셀의 부하를 고려하지 않았다. 그래서 비대칭 트래픽이 존재하는 광대역 부호분할 다중접속 시스템에서의 동적 호수락제어 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 채널의 환경에 따라 신규호와 핸드오프호의 호수락제어 경계값을 조절함으로써 막힘확률과 끊김확률을 제어하도록 한다. 호의 클래스마다 서비스의 질을 보장할 수 있으며 신규호와 핸드오프호간에 우선순위를 보장할 수 있다. 게다가 제안한 알고리즘은 시스템의 전송량을 감소시키지 않으면서 서비스 품질값을 최적화할 수 있다.
패킷 스위치로부터 발생되는 트래픽이 전통적인 트래픽 모델인 포와송 분포와 마코비안 프로세스로 가정된 네트워크로부터 발생되는 트래픽과 상당히 차이가 나는 self-similar 현상을 보이고 있다는 것이 알려지고 있고 또한 기존에 제안된 대부분의 호 수락 제어 방법에 대한 성능 분석은 스위치가 단독으로 존재한다고 가정하여 이루어지고 있다. 그러나 실제 트래픽이 목적지에 도달하기 위해서는 라우팅을 통하여 여러 스위치들을 거쳐야하므로 호 수락 제어 방법에 대한 성능 분석은 다단으로 연결된 스위치로 확장되는 것이 필요하다. 본 논문을 통하여 기존에 제안된 호 수락 제어 방법이 단일 스위치 환경 하에서는 적절하게 동작이 이루어지나 다단으로 스위치가 연결되어 있는 환경에서는 뒤에 위치하고 있는 스위치에 필요 이상의 유효 대역폭을 할당 한다는 것을 알 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 공유 버퍼 메모리를 갖는 다단 네트워크 스위치 환경에서 셀 손실률과 이용률 그리고 각 스위치 출력포트의 self-similarity를 분석하여 self-similar 트래픽 환경에서 효과적으로 대역폭을 할당할 수 있는 호 수락 제어 방법을 제안한다.
인지라디오망에서 제한된 스펙트럼 자원을 효율적으로 이용하는 방법으로 PU (primary user)가 사용하지 않는 스펙트럼 홀의 크기를 예측하여 SU (secondary user)가 이용하는 방법이 있다. 본 논문은 SU의 서비스품질을 만족시키기 위하여, SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률 (SHDP; spectrum hopping call dropped probability)을 최소화는 적응 호수락제어 기법을 제안한다. 이 방법은 호수락제어, 대역폭예측, 적응대역폭할당으로 구성된다. 예측기법은 스펙트럼홀의 크기뿐만 아니라, SU스펙트럼 홉핑호가 요구하는 대역폭크기를 함께 예측하며, 예약할 수 있는 자원의 크기가 부족할 때는 적응대역폭할당을 이용하여 SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률을 최소화시킨다. 예측기법은 위너예측기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능을 기존방법과 비교하고, SHDP를 최소화 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 다중 셀룰러 CDMA 환경에서 비균일 트래픽 특성을 가진 지능정보 처리를 위한 호 수락제어 기법을 제안하고, 이 기법의 성능을 분석한다. CDMA 시스템에서는 각 셀에서 동시에 통화할 수 있는 이동 가입자들의 수는 각 기지국이 수신하는 총 간섭량에 따라 제약을 받고, 또한 서비스 받는 이동 가입자의 수는 각 기지국마다 균일하지 않게 분포될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 비균일 트래픽 특성의 지능정보 처리용량을 높이기 위해 등가대역 개념을 이용한 호 수락 제어 기법을 사용하며, 신규 호의 차단율(blocking rate) 및 핸드오프 호의 절단율(dropping rate)을 감소시키기 위해 각 셀의 대역폭을 가변시켜 신규 호와 핸드오프 호를 처리한다. 실험결과 다중 셀룰러 CDMA 환경에 제안한 호 제어 기법을 적용함으로써 이동 가입자의 수용 용량을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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