Visible-light communication (VLC) combined with advanced illumination can be expected to become an integral part of next-generation communication networks. One of the major concerns in VLC implementation is developing resource-allocation schemes in a multi-user scenario. However, the scheduling for heterogeneous quality of service (QoS) traffic has not been studied so far, for the indoor VLC downlink system. In this paper, we creatively introduce effective-bandwidth and effective-capacity theory into the multi-user scheduling (MUS) problem, to guarantee the user's statistical delay QoS. We also take account of the aggregate interference (AI) in the indoor VLC downlink system, and analyze its impact on the user-centric MUS problem for the first time. Simulations show that the AI has a nonnegligible influence on the scheduling result, and that the proposed scheduling scheme could guarantee the user's QoS requirement under the premise of ensuring sum capacity.
Efficient Query processing and optimization are critical for reducing network traffic and decreasing latency of query when accessing and manipulating sensor data of large-scale sensor networks. Currently it has been studied in sensor database projects. These works have mainly focused on in-network query processing for sensor networks and assumes homogeneous sensor networks, where each sensor network has same hardware and software configuration. In this paper, we present a framework for efficient query processing over heterogeneous sensor networks. Our proposed framework introduces query processing paradigm considering two heterogeneous characteristics of sensor networks: (1) data dissemination approach such as push, pull, and hybrid; (2) query processing capability of sensor networks if they may support in-network aggregation, spatial, periodic and conditional operators. Additionally, we propose multi-query optimization strategies supporting cross-translation between data acquisition query and data stream query to minimize total cost of multiple queries. It has been implemented in WSN middleware, COSMOS, developed by ETRI.
State-dependent call admission control (SDCAC) is proposed to make efficient use of scarce wireless resource in a hierarchical wireless network with heterogeneous traffic. With SDCAC, new calls are accepted according to an acceptance probability taking account of not only cell dwell time but also call holding time and system state (i.e., occupied bandwidth). An analytical method is developed to calculate performance measures of interest, e.g., new call blocking probability, forced termination probability, over. all weighted blocking probability. Numerical results with not only stationary but nonstationary traffic loads are presented to show the robustness of SDCAC. It is shown that SDCAC performs much better than the other considered schemes under nonstationary traffic load.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4483-4501
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2020
Recent findings identified the scatter and shape of MFD (macroscopic fundamental diagram) is heavily influenced by the spatial distribution of link density in a road network. This implies that the concept of MFD can be utilized to divide a heterogeneous road network with different degrees of congestion into multiple homogeneous subnetworks. Considering the actual traffic data is usually incomplete and inaccurate while most traffic partition algorithms rely on the completeness of the data, we proposed a three-step partitioned algorithm called Iso-MB (Isoperimetric algorithm - Merging - Boundary adjustment) permitting of incompletely input data in this paper. The proposed algorithm was implemented and verified in a simulated urban transportation network. The existence of well-defined MFD in each subnetwork was revealed and discussed and the selection of stop parameter in the isoperimetric algorithm was explained and dissected. The effectiveness of the approach to the missing input data was also demonstrated and elaborated.
본 논문에서는 정확한 연결 설정을 결정하기 위해 Hopfield 신경회로망을 이용한 셀 다중화기와 역전파 신경회로망을 이용한 대역폭 예측기를 제안하였다. 다중화된 대역폭에서 망의 이용률을 극대화시키고 이용자 트랙픽의 QoS를 만족시키는 최소 대역폭이 새로 고안한 역전파 신경회로망 대역폭 예측기를 통하여 예측되어진다. 연결 수락 제어기는 예측된 대역폭과 망내의 사용 가능한 대역폭을 비교하여 연결 수락 여부를 판단한다. 연결이 설정된 사용자 소스를 감시하며 계약 위반시 적절한 조치를 취하는 퍼지 논리 제어 트래픽 감시 방법과 멀티미디어 트래픽의 주된 특성인 버스트 제어를 통한 망의 효율을 증가시키는 분석적 트래픽 형태 제어 방법을 제시한다. 제안된 트래픽 제어기는 성능이 우수하다고 평가된 기존의 제어기들과 성능 평가를 하였으며, 시뮬레이션 결과는 기존의 제어기보다 성능이 우수함을 보여주었다.
With the ever growing demand of data applications, the joint macro-relay networks are emerging as a promising heterogeneous deployment to provide coverage extension and throughput enhancement. However, the current cellular networks are usually designed to be performance-oriented without enough considerations on the traffic variation, causing substantial energy waste. In this paper, we consider a joint macro-relay network with densely deployed relay stations (RSs), where the traffic load varies in both time and spatial domains. An energy-efficient scheme is proposed to dynamically adjust the RS working modes (active or sleeping) according to the traffic variations, which is called traffic-aware relay sleep control (TRSC). To evaluate the performance of TRSC,we establish an analytical model using stochastic geometry theory and derive explicit expressions of coverage probability, mean achievable rate and network energy efficiency (NEE). Simulation results demonstrate that the derived analytic results are reasonable and the proposed TRSC can significantly improve the NEE when the network traffic varies dynamically.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
급격한 무선구간의 트래픽 폭증으로 이종 네트워크간의 연동에 의한 Off-loading과 같은 트래픽 분산기법 등과 같은 새로운 연동방법을 매개로한 다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하여 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2243-2257
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2019
A heterogeneous cellular network (HCN) is useful to increase the spectral and energy efficiency of wireless networks and to reduce the traffic load from the macro cell. The performance of the secondary user equipment (SUE) is affected by interference from the eNodeB (eNB) in a macro cell. To decrease the interference between the macro cell and the small cell, allocating resources properly is essential to an HCN. This study considers the scenario of a software-defined heterogeneous cellular network and performs the resource allocation process. First, we show the system model of HCN and formulate the optimization problem. The optimization problem is a complex process including power and frequency resource allocation, which imposes an extremely high complexity to the HCN. Therefore, a hierarchical resource allocation scheme is proposed, which including subchannel selection and a particle swarm optimization (PSO)-based power allocation algorithm. Simulation results show that the proposed hierarchical scheme is effective in improving the system capacity and energy efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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