KR100641330B1 - Method for simulating performance analysis of wireless network - Google Patents
Method for simulating performance analysis of wireless network Download PDFInfo
- Publication number
- KR100641330B1 KR100641330B1 KR1019990012463A KR19990012463A KR100641330B1 KR 100641330 B1 KR100641330 B1 KR 100641330B1 KR 1019990012463 A KR1019990012463 A KR 1019990012463A KR 19990012463 A KR19990012463 A KR 19990012463A KR 100641330 B1 KR100641330 B1 KR 100641330B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- base station
- simulation
- target area
- call
- wireless network
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야1. TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
본 발명은 무선망 성능 분석을 위한 모의시험 방법 및 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.The present invention relates to a simulation method for analyzing the performance of a wireless network and a computer-readable recording medium recording a program for realizing the same.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제2. The technical problem to be solved by the invention
본 발명은, 무선통신시스템의 지리정보시스템상에서 각각의 호를 발생시키고 이동시켜 실제 무선망 환경을 컴퓨터상에서 모의시험 함으로써, 무선환경을 예측하고 시스템 변수를 최적화하기 위한 모의시험 방법 및 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.The present invention simulates a real wireless network environment on a computer by generating and moving each call on a geographic information system of a wireless communication system, thereby simulating a simulation method for predicting a wireless environment and optimizing system parameters, and for realizing the same. To provide a computer-readable recording medium that records the program.
3. 발명의 해결방법의 요지 3. Summary of Solution to Invention
본 발명은, 무선통신시스템에서의 무선망 성능 분석을 위한 모의시험방법에 있어서, 실제 서비스 대상지역을 모의시험하기 위해, 상기 서비스 대상지역의 기지국 환경을 모델링하여 모델링된 서비스 대상지역내의 모든 영역을 소정 크기의 픽셀로 나누어 각 픽셀에 대해 예측된 결과값을 벡터 형태로 배열하는 모델링 단계; 상기 서비스 대상지역의 모의시험 대상기지국에서 실제 사용하고 있는 환경변수 및 호생성조건을 결정하여 모의시험조건을 설정하는 모의시험조건 설정 단계; 및 상기 설정된 모의시험조건에 따라, 상기 벡터 형태의 배열을 통하여 상기 서비스 대상지역 전체의 상기 모의시험 대상기지국 및 상기 모의시험 대상기지국 내부의 각 호에 대해 서비스품질을 모의시험하는 모의시험 단계를 포함함.In the simulation test method for performance analysis of a wireless network in a wireless communication system, in order to simulate the actual service target area, all areas in the service target area modeled by modeling the base station environment of the service target area are modeled. A modeling step of dividing the pixel into a predetermined size and arranging the predicted result value for each pixel in a vector form; A simulation test condition setting step of setting the simulation test conditions by determining the environmental variables and the generating conditions actually used in the simulation test base station of the service target area; And a simulation step of simulating service quality for each arc inside the simulation target base station and the simulation target base station of the entire service target area through the arrangement of the vector form according to the set simulation conditions. box.
4. 발명의 중요한 용도4. Important uses of the invention
본 발명은 무선망 성능 분석 등에 이용됨.The present invention is used for wireless network performance analysis.
모의시험, 무선환경 예측, 페이딩, 벡터, 픽셀 Simulation, Radio Prediction, Fading, Vector, Pixel
Description
도 1 은 종래의 모의시험을 위한 기지국 구성방법을 나타낸 설명도.1 is an explanatory diagram showing a configuration method of a base station for a conventional simulation.
도 2 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도.2 is an exemplary configuration diagram of a hardware system to which the present invention is applied.
도 3 은 본 발명에 따른 모의시험 방법에 대한 일실시예 전체 흐름도.Figure 3 is an embodiment full flow diagram for the simulation method according to the invention.
도 4 는 본 발명에 따른 모의시험 전처리 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.Figure 4 is a detailed flowchart of one embodiment of a simulation pretreatment process according to the present invention.
도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 전처리 과정 수행시 처리 결과를 나타낸 설명도.5 is an explanatory diagram showing processing results when performing a pretreatment process according to an embodiment of the present invention.
도 6 은 본 발명에 따른 호 생성 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도.6 is a flowchart illustrating one embodiment of a call generation process according to the present invention;
도 7 은 본 발명의 실시예에 따른 페이딩 처리 과정 수행시 페이딩 처리후의 증폭(Amplitude) 벡터의 예를 나타낸 설명도.7 is an explanatory diagram showing an example of an amplitude vector after fading when a fading process is performed according to an embodiment of the present invention.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for the main parts of the drawings
21 : 모의시험기 22 : 공통 메모리21: simulator 22: common memory
23 : 고속 DSP 순방향 처리 모듈 24 : 고속 DSP 역방향 처리 모듈23: high speed DSP forward processing module 24: high speed DSP reverse processing module
25 : 무선환경 예측기25: wireless environment predictor
본 발명은 무선통신시스템에서 무선망의 성능을 분석하고 시스템 변수를 최적화하기 위한 모의시험 방법에 관한 것으로, 특히 이동통신 환경에서 이동통신시스템의 성능을 분석하고 무선환경을 구성하는 각종 시스템 변수 및 시스템 구성을 최적화하고, 또한 실제 이동통신 환경을 최대한 근접하게 모델링하여 실제 시스템에서 발생하는 문제점을 모의시험하고 해결하기 위한 모의시험 방법 및 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a simulation test method for analyzing the performance of a wireless network and optimizing system parameters in a wireless communication system. Particularly, various system variables and systems for analyzing a performance of a mobile communication system and constituting a wireless environment in a mobile communication environment are provided. Simulation method for optimizing the configuration and modeling the actual mobile communication environment as close as possible to simulate and solve problems in the real system, and a computer-readable recording medium recording a program for realizing the problem .
종래의 무선환경 예측은 무선환경 예측기(Planning tool)와 모의시험기(Simulator)로 나누어져 구현 및 사용되어 왔다. 즉, 종래의 무선환경 예측과 모의시험기는 각각의 다른 목적에 의해 분리된 형상으로 구현되어 사용되어 왔다. Conventional radio environment prediction has been implemented and used by dividing into a radio environment predictor (Planning tool) and a simulator (Simulator). That is, the conventional radio environment prediction and the simulator have been implemented in a separate shape for each different purpose.
먼저, 무선환경 예측기는 원하는 지역의 지형정보를 가지고 있는 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)을 기반으로 하여 특정지점에 기지국이 위치할 때, 주변 지역의 수신신호강도를 분석하여 최적 기지국의 위치를 결정하기 위해 사용되었다. 이때, 수신신호강도는 일반적으로 송신신호와 지형의 형태에 따라 다양한 전파예측모델을 통해 지도상의 각 지점까지의 신호감쇄가 계산되며, 이 를 통하여 주변 기지국들과의 신호강도를 계산하여 각 기지국의 서비스영역과 핸드오프영역 등을 예측하였다. First, the wireless environment predictor analyzes the received signal strength of the surrounding area when the base station is located at a specific point based on Geographic Information System (GIS) which has the geographic information of the desired area. Was used to determine. In this case, the received signal strength is generally calculated by the signal attenuation to each point on the map through the various propagation prediction models according to the transmission signal and the shape of the terrain, through which the signal strength with the neighboring base stations are calculated The service area and the handoff area are predicted.
이처럼 무선환경 예측기는 서비스하고자 하는 지역에서 최적의 기지국 위치 및 송신 출력 등을 결정하는 것이 목적이다. 이는 해당지역의 지형정보 및 위치정보 등을 가지고 있는 지리정보시스템이나 디지털 지도의 자료를 가진 컴퓨터상에서 이루어 진다. As such, the purpose of the wireless environment predictor is to determine the optimal base station location and transmission power in the area to be serviced. This is done on a computer with geographic information system or digital map data that contains geographic information and location information of the area.
무선환경 예측기를 통해 서비스하고자 하는 지역에서 최적의 기지국 위치 및 송신 출력 등을 결정하기 위해서는, 먼저 정해진 지역의 임의의 지역에 기지국을 가정하고 송신출력 등의 정보를 결정한다. 이후에, 기지국과 송신출력 등이 결정이 되면, 해당 지역을 일정크기의 픽셀(Pixel)로 세분화하며, 여기서 각 픽셀은 가정된 기지국들로부터의 거리 및 지형환경에 따라 수신신호의 크기를 계산할 수 있다. 이때, 사용되는 수신신호 감쇄의 계산식은 여러 가지 전파예측모델을 통해 만들어진 수식을 사용한다. In order to determine an optimal base station location and transmission power in a region to be serviced through a radio environment predictor, first, a base station is assumed in an arbitrary region of a predetermined region, and information such as transmission power is determined. Subsequently, when the base station and the transmission power, etc. are determined, the area is subdivided into pixels of a certain size, where each pixel can calculate the size of the received signal according to the distance from the assumed base station and the terrain environment. have. In this case, the equation of the received signal attenuation used is a formula generated through various propagation prediction models.
다음으로, 각 픽셀과 주변 모든 기지국들과의 순방향 신호 감쇄값이 계산되면, 해당 지역 임의의 장소에 기지국을 배치했을 때의 각 기지국들이 수용하는 서비스 반경과 기지국들간에 핸드오프영역 등을 계산한다. 또한, 역방향의 신호 감쇄는 순방향과 동일한 가정에서 값들이 계산된다. Next, when the forward signal attenuation value of each pixel and all of the base stations around it is calculated, the service radius and the handoff area between the base stations are calculated when the base stations are located at any place in the region. . Also, the signal attenuation in the reverse direction is calculated with the same assumptions as the forward direction.
이처럼 무선환경 예측기는 특정지역에 기지국의 위치를 결정하고 송신출력을 결정하기 위해 주로 사용되었다.As such, the radio environment predictor is mainly used to determine the location of the base station and transmit power in a specific area.
한편, 모의시험기는 도 1에 도시된 바와 같이 실제 환경이 아닌 가상의 기지 국 구조를 설정한 후에 각 기지국내의 단말기의 동작을 모델링하여 실제 호 처리를 모델링한다. On the other hand, as shown in Figure 1, the simulator sets the actual base station structure, not the actual environment, and then model the actual call processing by modeling the operation of the terminal in each base station.
이러한 종래의 모의시험기의 주된 용도는 무선망의 수용가능 한 용량을 시험하기 위한 것이 주목적이다. 따라서, 모의시험기의 주된 결과값은 한 기지국이 수용가능 한 사용자의 수, 얼랑(Erlang) 용량, 전력제어 정확도에 따른 용량의 변화, 그리고 핸드오프 호의 비율, 호차단에 따른 용량 등의 형태로 평균값 형태로 계산되어 진다.The main use of such conventional simulators is to test the acceptable capacity of a wireless network. Therefore, the main results of the simulator are average values in the form of the number of users a base station can accommodate, Erlang capacity, capacity change according to power control accuracy, handoff call rate, and capacity depending on call blocking. Calculated in form
이처럼 종래의 모의시험기는 실제 지역이 아닌 가상의 공간에서 각 호를 모의시험하여 무선망의 용량이나 시스템 변수의 적정성을 평가하였으며, 이를 평균적인 의미에서 전체 시스템에 적용하여 사용하였으므로 각 지역마다 상이한 환경을 반영할 수 없는 문제점이 있었다. As such, the conventional simulator simulates each arc in a virtual space, not in the actual region, and evaluates the adequacy of the capacity or system variables of the wireless network. There was a problem that could not reflect.
예를 들면, 종래의 모의시험기는 지형정보를 고려하지 않고 일반적인 기지국형태(즉, 6각형 형태의 평면 분포, 맨하탄 형태의 거리 모양의 평면 분포)에서 각 점에서 호가 발생할 때 그 기지국에서 수용가능 한 용량을 분석하기 위해 사용되었다. 이러한 기존의 모의시험기는 무선망의 특정 알고리즘이나 물리계층의 규격의 적정성과 성능을 시험하기 위한 것이며, 실제 서비스되고 있는 지역의 환경을 고려한 변수를 도출할 수가 없는 문제점이 있었다. 또한, 무선망의 이상동작에 대한 무선기능을 수행할 수가 없는 문제점이 있었다. For example, a conventional simulator does not consider topographic information and is acceptable at each base station when an arc occurs at each point in a normal base station form (i.e., in a hexagonal planar distribution or in a Manhattan-shaped street distribution). It was used to analyze the dose. Such a conventional simulator is for testing the adequacy and performance of a specific algorithm of a wireless network or a specification of a physical layer, and there is a problem in that it is impossible to derive a variable considering the environment of a service area. In addition, there is a problem that can not perform a wireless function for the abnormal operation of the wireless network.
상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 무선통신시스템의 지리정보시스템상에서 각각의 호를 발생시키고 이동시켜 실제 무선망 환경을 컴퓨터상에서 모의시험 함으로써, 무선환경을 예측하고 시스템 변수를 최적화하기 위한 모의시험 방법 및 그를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
In order to solve the problems described above, the present invention simulates the actual wireless network environment on a computer by generating and moving each call on the geographic information system of the wireless communication system, thereby predicting the wireless environment and calculating system variables. It is an object of the present invention to provide a computer-readable recording medium recording a simulation method for optimization and a program for realizing the same.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 무선통신시스템에서의 무선망 성능 분석을 위한 모의시험방법에 있어서, 실제 서비스 대상지역을 모의시험하기 위해, 상기 서비스 대상지역의 기지국 환경을 모델링하여 모델링된 서비스 대상지역내의 모든 영역을 소정 크기의 픽셀로 나누어 각 픽셀에 대해 예측된 결과값을 벡터 형태로 배열하는 모델링 단계; 상기 서비스 대상지역의 모의시험 대상기지국에서 실제 사용하고 있는 환경변수 및 호생성조건을 결정하여 모의시험조건을 설정하는 모의시험조건 설정 단계; 및 상기 설정된 모의시험조건에 따라, 상기 벡터 형태의 배열을 통하여 상기 서비스 대상지역 전체의 상기 모의시험 대상기지국 및 상기 모의시험 대상기지국 내부의 각 호에 대해 서비스품질을 모의시험하는 모의시험 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. The present invention for achieving the above object, in the simulation test method for performance analysis of the wireless network in a wireless communication system, in order to simulate the actual service target area, the modeled service modeled by modeling the base station environment of the service target area A modeling step of dividing all regions in the target area into pixels having a predetermined size and arranging predicted results for each pixel in a vector form; A simulation test condition setting step of setting the simulation test conditions by determining the environmental variables and the generating conditions actually used in the simulation test base station of the service target area; And a simulation step of simulating service quality for each arc inside the simulation target base station and the simulation target base station of the entire service target area through the arrangement of the vector form according to the set simulation conditions. Characterized in that made.
한편, 본 발명은, 무선망 성능 분석을 위한 모의시험을 위하여, 프로세서를 구비한 무선통신시스템에, 실제 서비스 대상지역을 모의시험하기 위해, 상기 서비스 대상지역의 기지국 환경을 모델링하여 모델링된 서비스 대상지역내의 모든 영역을 소정 크기의 픽셀로 나누어 각 픽셀에 대해 예측된 결과값을 벡터 형태로 배열하는 기능; 상기 서비스 대상지역의 모의시험 대상기지국에서 실제 사용하고 있는 환경변수 및 호생성조건을 결정하여 모의시험조건을 설정하는 기능; 및 상기 설정된 모의시험조건에 따라, 상기 벡터 형태의 배열을 통하여 상기 서비스 대상지역 전체의 상기 모의시험 대상기지국 및 상기 모의시험 대상기지국내부의 각 호에 대해 서비스품질을 모의시험하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.On the other hand, the present invention, in order to simulate the actual service target area in the wireless communication system having a processor for the simulation test for wireless network performance analysis, the service target modeled by modeling the base station environment of the service target area Dividing all regions in the region into pixels of a predetermined size and arranging the predicted result values for each pixel in a vector form; A function of setting a simulation condition by determining an environment variable and a generating condition which are actually used by the simulation target base station of the service target area; And in accordance with the set simulation conditions, to implement a function of simulating service quality for each of the simulated base station and the inside of the simulated base station of the entire service target area through the arrangement of the vector form. A computer readable recording medium having recorded a program is provided.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2 는 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도이다.2 is an exemplary configuration diagram of a hardware system to which the present invention is applied.
본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템은 무선망환경 분석을 위한 모의시험기(21)를 실제환경을 기반으로 구현한다. 이는 기존의 모의시험기에서와 같은 육각형의 기지국 모형(도 1 참조)이 아닌 지리정보시스템상에서 각각의 호를 발생시키고 이동시켜 실제 이동통신 환경을 모의시험기(21)에서 모의시험한다. The hardware system to which the present invention is applied implements the
이를 위해서는, 지리정보시스템에 실제 환경과 동일한 구성정보를 가지고 기지국을 배치하며, 관련변수들도 동일한 값으로 설정한다. 또한, 지도상의 임의의 지역에서 발생된 호를 임의의 속도와 방향으로 이동시켜 실제 환경을 근사화한다. 이때, 지도상의 각 지점들은 일정한 크기로 분해되어 각각의 지점들과 주변 기지국들과의 신호감쇄 등을 무선환경 예측기(Planning Tool)(25)를 이용하여 모의시험기(21)에서의 모의시험전에 미리 계산되어 배열형태로 공통 메모리(22)에 저장된다. 이후에, 모의시험기(21)가 모의시험 각 단계에서 공통 메모리(22)에 배열형태로 저장된 값을 바탕으로 각 호의 품질을 평가하고 무선망 관련 알고리즘을 근사화하여 수행한다. To this end, the base station is arranged in the geographic information system with the same configuration information as the actual environment, and the related variables are set to the same value. It also approximates the real environment by moving arcs generated at any location on the map at any speed and direction. At this time, each point on the map is decomposed into a certain size, and the signal attenuation between each point and the neighboring base stations is pre-tested before the simulation test in the
무선망을 모의시험하기 위한 모의시험기(21)는 실제 서비스가 이루어지고 있는 지역을 대상으로 지도위에서 각 호를 모의시험한다. 즉, 대상지역의 기지국 환경을 동일하게 모델링하여 무선망을 구성하며, 무선환경 예측기(25)에서 측정한 값들을 전처리 과정시에 미리 계산하여 대상지역의 전파환경을 모의시험한다. 따라서, 모의시험기(21)에서는 대상지역에 환경을 고려한 최적화된 시스템 변수의 도출과 시스템 장애요인을 모의시험한다. The
공통 메모리(22)는 모의시험기(21)가 특정지역을 모의시험 할 때, 지역내에 만들어 진 각 호의 상태 및 시험결과에 대한 정보를 가지고 있는 저장장치이며, 순방향과 역방향을 별도의 고속 DSP 처리 모듈(23,24)에서 처리하고 이를 갱신하기 위해 사용된다.The
고속 DSP 순방향 및 역방향 처리 모듈(23,24)은 모의시험기(21)의 많은 계산량을 처리하기 위해 순방향 및 역방향에 따라 각각의 고속 데이터신호 프로세서(DSP : Data Signal Processor)를 사용하여 고속연산을 수행한다.The high speed DSP forward and
이상에서와 같이 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템은 대상지역의 크기나 수행되어 질 호의 수에 따라 가변적이지만, 모의시험기(21)가 많은 양의 계산을 요구하므로 일반적인 컴퓨터 환경보다는 계산 전용의 고속 DSP칩을 사용한다. 또한, 순방향과 역방향은 별도의 하드웨어(23,24)에서 계산이 이루어지며, 각각의 하드웨어(23,24)는 공통메모리(22)에 시험 정보와 결과를 참조하고 갱신하는 형태로 구현될 수 있다. As described above, the hardware system to which the present invention is applied varies depending on the size of the target area or the number of codes to be performed, but since the
이제, 이동통신 환경에서 무선환경을 예측하고 시스템 변수를 최적화하기 위한 모의시험기(21)에서의 모의시험 과정시 일반적인 수신신호세기(Prx)를 구하는 과정을 보다 상세히 설명한다. Now, a process of obtaining a general reception signal strength P rx during a simulation process in the
이동통신 환경에서 송신기로부터 송신된 신호가 수신기에 도달될 때, 수신신호의 세기(Prx)를 수학식으로 표현하면, (수학식 1)과 같다.When a signal transmitted from a transmitter arrives at a receiver in a mobile communication environment, the strength P rx of the received signal is expressed by Equation 1 below.
(수학식 1)을 참조하면, "Ptx"는 송신기의 송신신호세기를 뜻하며, "G"는 안테나 이득을 표시한다. 그리고, "Lpath"는 두 지점간에 거리차에 의한 단순경로 감쇄를 의미하며, "Llong"은 수신기가 위치한 지형의 형태에 따라 발생하는 페이딩성분(Long Term Fading)을 의미하며, "CF"는 각각의 지형을 세분화하여 보정한 값을 뜻한다. 또한, "Lshort"은 수신기나 주변환경의 움직임에 의해 발생하는 순간페이딩성분(Short Term Fading)을 뜻한다. Referring to Equation 1, "P tx " denotes a transmission signal strength of a transmitter and "G" denotes an antenna gain. And, "L path " means a simple path attenuation by the distance difference between the two points, "L long " means the Long Term Fading generated according to the shape of the terrain where the receiver is located, "CF" Denotes a value that is corrected by subdividing each terrain. In addition, "L short " means a short term fading caused by the movement of the receiver or the surrounding environment.
최종적으로, 수신신호세기(Prx)는 수신되는 신호의 세기 성분을 뜻한다. Finally, the received signal strength P rx refers to the strength component of the received signal.
일반적으로, 무선환경 예측기(25)는 기지국과 도면상의 임의의 지점간의 거리차에 의한 성분 "Lpath"와 임의 지점의 지형의 특징에 따른 "Llong" 성분을 전파예 측모델에 의해 계산한다. 또한, 송수신 안테나 이득 "G"와 지형보정지수 "CF"에 의한 임의지점의 수신신호세기를 계산하여 그 지점의 전파환경을 예측한다. In general, the
여기서, 전파환경 예측시에는 "Lshort" 항목을 제외한 나머지 요소를 통하여 지리적 지점에서의 수신신호세기를 계산한다. 그러나, "Lshort"의 범위는 이동체의 속도에 따라 약간 상이하지만 대략 10에서 20dB의 범위로 변동하게 되며, 이것은 수신신호 품질에 결정적인 영향을 미치게 된다. 즉, 기지국 가까운 곳의 단말기는 상대적으로 "Lshort"의 영향을 적게 받게 되지만, 서비스 영역 외곽에 위치한 단말기는 "Lshort"에 의한 수신품질열화가 매우 심각하다. 이는 "Lshort"의 평균값이 0에 가까운 값이기 때문에 평균적인 수신품질을 계산하여 서비스 영역을 계산할 때 무시할 수 있다. Here, in the prediction of the radio wave environment, the received signal strength at the geographical point is calculated through the remaining elements except for the "L short " item. However, the range of "L short " varies slightly depending on the speed of the moving object, but fluctuates in the range of about 10 to 20 dB, which has a decisive effect on the received signal quality. In other words, the terminal near the base station is relatively less affected by the "L short ", but the terminal located outside the service area is very severe degradation of the reception quality by "L short ". Since the average value of "L short " is close to 0, it can be ignored when calculating the service area by calculating the average reception quality.
그러나, 단말기가 수행되는 환경은 단순히 평균값에 의한 계산으로 정확한 예측을 할 수가 없다. 따라서, 무선환경 예측기(25)는 단순히 특정지점의 평균적인 수신신호세기에 의한 분석보다는 순간페이딩에 의한 성분을 고려하여 해당 지점에서 호를 모델링할 때 보다 정확한 서비스 반경 등을 계산할 수 있다. However, the environment in which the terminal is performed cannot be accurately predicted by simply calculating the average value. Accordingly, the
기존의 모의시험기는 가상의 기지국 분포환경에서 하나의 기지국이 소속 단말기가 일정 이상의 품질을 유지하면서 수용할 수 있는 단말기의 수나 기타 변수들을 모의시험한다. Existing simulators simulate the number of terminals and other variables that one base station can accept while maintaining the quality of a certain terminal in a virtual base station distribution environment.
도 1의 각 기지국의 단말기는 임의의 위치에 생성되어 신호품질을 계산하게 된다. 기본적으로, 수신신호세기는 전파환경 예측기에서 사용한 수식을 사용하게 된다. 다만, 지형정보를 가지고 있지 않으며, 송신기와 수신기의 거리에 의한 경로 감쇄성분 "Lpath"를 계산하고 "Llong"과 "Lshort"는 확률분포를 사용하여 수신신호세기를 계산한다. The terminal of each base station of FIG. 1 is generated at an arbitrary position to calculate signal quality. Basically, the received signal strength uses the equation used in the propagation environment predictor. However, it does not have terrain information, and calculates the path attenuation component "L path " by the distance between transmitter and receiver, and "L long " and "L short " calculate the received signal strength using probability distribution.
기존의 모의시험기의 출력은 호의 절단율(Call Drop Rate), 호의 차단율(Call Blocking Rate), 용량이나 핸드오프변수에 따른 핸드오프 비율, 전력제어 오차에 따른 용량변화, 통화채널의 신호대간섭비(Eb/Nt)등을 모의시험한다. 이 과정으로 인해 사용자는 시스템이 수용할 수 있는 적정한 용량과 핸드오프 변수 등을 얻게 된다. 이렇게 계산된 시스템 변수들은 전체 시스템에서 동일한 값으로 사용하게 된다. The output of the existing simulator is called call drop rate, call blocking rate, handoff rate according to capacity or handoff variable, capacity change according to power control error, signal-to-interference ratio of call channel ( Simulate Eb / Nt). This process allows the user to get adequate capacity and handoff parameters that the system can accommodate. The calculated system variables are used with the same value in the whole system.
그러나, 실제 시스템이 운영되고 있는 환경은 기지국마다 상이하며, 각 기지국들에서 이러한 과정들이 면밀히 수행되어야 한다. 따라서, 무선환경 예측기(25)를 통해 실제 서비스되고 있는 지역의 지형정보를 고려하여 수신신호세기를 계산하고 그것을 바탕으로 하여 모의시험기(21)는 모의시험을 수행하며, 기지국의 실제적 서비스 반경과 그 기지국에서 사용될 시스템 변수들을 결정할 수 있다. 이러한 목적으로 본 실시예는 수행된다. However, the environment in which the actual system is operated varies from base station to base station, and these processes must be closely performed at each base station. Therefore, the received signal strength is calculated in consideration of the topographic information of the area that is actually serviced through the
도 3 은 본 발명에 따른 모의시험 방법에 대한 일실시예 전체 흐름도이다.Figure 3 is an embodiment full flow diagram for the simulation method according to the present invention.
본 발명은 무선망환경 분석을 위한 모의시험기(21)를 실제환경을 기반으로 구현하는 것이다. 즉, 기존의 모의시험기(21)에서와 같은 육각형의 기지국 모형(도 1 참조)이 아닌 지리정보시스템상에서 각각의 호를 발생시키고 이를 이동시켜 실제 이동통신 환경을 컴퓨터상에서 모의시험하는 것이다. 그리고, 지리정보시스템에 실 제 환경과 동일한 구성정보를 가지고 기지국을 배치하며, 관련변수들도 동일한 값으로 설정한다. 또한, 지도상의 임의의 지역에서 발생되는 호를 임의의 속도와 방향으로 이동시켜 실제 환경을 근사화한다. 또한, 지도상의 각 지점들을 일정한 크기로 분해하여 각각의 지점들과 주변기지국들과의 신호감쇄 등을 무선환경 예측기(25)를 이용하여 모의시험전에 미리 계산하여 배열 형태로 저장한다. 이후에, 모의시험 각 단계에서 이 배열을 통하여 각 호의 품질을 평가하고 무선망관련 알고리즘을 근사화하여 수행한다. The present invention is to implement a
본 발명에 사용되는 용어를 정의하면 다음과 같다.The terms used in the present invention are defined as follows.
배열(Array) 벡터는 분석하고자 하는 지역의 모든 픽셀(Pixel)에서 인접기지국들과의 전파손실값을 가지는 배열이며, 이후에 모의시험기(21)에서 이 값을 기초로 그 픽셀(Pixel)에서 발생한 호의 품질을 판단한다.Array Vector is an array which has the propagation loss value of neighboring base stations in every pixel of the region to be analyzed, and then it is generated in the pixel based on this value in the
증폭(Amplitude) 벡터는 모의시험기(21)에서 생성되어 분석되는 각 호의 이동속도에 따라 발생하는 순간페이딩(Fast Fading)을 예측하기 위해 사용하는 배열이다. Amplitude vector is an array used to predict the fast fading generated according to the moving speed of each arc generated and analyzed in the
이동통신 환경에서는 이동체의 이동에 의한 순간페이딩이 발생하며, 이는 사용하는 주파수와 이동체의 속도에 따라 수신되는 신호값의 진폭이나 위상의 변화가 확률변수에 의해 모델링된다. 따라서, 이 확률변수에 의해 모델링된 수신신호의 진폭변화를 배열형태로 만들고 모의시험기(21)에서 특정시점에서 순간페이딩을 이 배열의 임의 시점에서 추출하여 사용한다.In a mobile communication environment, instantaneous fading occurs due to the movement of a moving object, and a change in amplitude or phase of a received signal value is modeled by a random variable according to the frequency and speed of the moving object. Therefore, the amplitude change of the received signal modeled by this random variable is made into an array form, and the instantaneous fading at a specific point in the
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 무선망 성능 분석을 위한 모의시 험 방법은, 먼저 모의시험을 수행하기 위한 특정지역이 결정되면, 모의시험기(21)에서 모의시험을 수행하기전에 분석하고자 하는 지역의 지형정보와 기존 기지국 위치, 형상, 출력 등의 구성정보를 가지고 해당 지역의 전파환경을 예측하여야 한다(모의시험 전처리 과정)(301). 이러한 모의시험 전처리 과정은 결과적으로 지역내의 모든 영역을 일정한 크기의 픽셀로 나누어 각 픽셀의 예측된 결과값을 벡터형태의 배열로 갖는다. 이를 도 4를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.As shown in FIG. 3, the simulation test method for performance analysis of the wireless network according to the present invention, if a specific region for performing the simulation test is determined first, before performing the simulation test in the
도 4에 도시된 바와 같이, 모의시험에 앞서 분석하고자 하는 지역의 지형정보와 기존 기지국 위치, 형상, 출력 등의 구성정보를 가지고 해당 지역의 전파환경을 예측하는 과정(즉, 모의시험 전처리 과정)(301)은, 우선 모의시험 대상지역을 선정한다(401). As shown in Figure 4, the process of predicting the propagation environment of the area with the topographic information of the area to be analyzed before the simulation and the configuration information such as the location, shape, output of the existing base station (that is, the simulation preprocessing process) 301 first selects a region to be simulated (401).
일반적으로, 대상지역의 범위는 한 기지국의 성능에 영향을 미칠 수 있는 주변기지국 모두를 포함하며, 대체로 주변을 둘러싼 기지국을 포함한다. In general, the range of the target area includes all of the peripheral base stations that may affect the performance of one base station, and generally includes surrounding base stations.
이후, 대상지역이 결정되면(401), 현재 설치되어 있는 기지국 환경구성을 바탕으로 지도상에 기지국을 위치시키고, 또한 기지국의 출력이나 안테나 형태, 방향 등을 실제환경과 동일한 값으로 구성한다(402). Then, when the target area is determined (401), the base station is located on the map based on the base station environment configuration currently installed, and the output, antenna type, direction, etc. of the base station are configured to the same value as the actual environment (402). ).
다음으로, 대상지역을 특정한 크기의 픽셀(Pixel)로 분할한다(403). 이때, 분할되는 픽셀의 크기는 모의시험의 정확도에 따라 정해지며, 이는 대략 "5x5m"나 "10x10m" 정도이다.Next, the target area is divided into pixels of a specific size (403). At this time, the size of the divided pixel is determined according to the accuracy of the simulation test, which is about 5x5m or 10x10m.
이어서, 대상지역내의 모든 픽셀들에 대해(404) 주변 기지국들로부터의 수신신호세기를 상기 (수학식1)을 통해 계산하고(405) 그 결과를 각 픽셀의 배열(Array) 벡터에 저장한다(406). 이때, (수학식 1)에서 "Lshort" 부분은 제외되는데, 이러한 "Lshort" 부분은 모의시험 수행시 각 호의 페이딩값 계산 과정(309)에서 계산된다. Then, for all the pixels in the target area (404), the received signal strengths from neighboring base stations are calculated (Equation 1) (405) and the result is stored in an array vector of each pixel ( 406). At this time, in (Equation 1) "L short" portion are excluded, this "short L" portion is calculated in each of the fading
마지막으로, 모든 픽셀들에 대해(404) 배열(Array) 벡터가 계산되면(406), 각 호의 이동속도에 따라 발생하는 순간페이딩(Fast Fading)을 예측하기 위해 증폭(Amplitude) 벡터를 계산한다(407). 여기서, 증폭 벡터는 순간페이딩을 모델링한 값이며, 단말기의 속도와 기지국과의 가시거리여부에 따라 순간페이딩으로 받게 되는 수신신호세기를 확률분포를 통해 계산하여 둔다. 이러한 증폭 벡터는 이후 모의시험 수행시 각 호의 페이딩값 계산 과정(309)에서 각 픽셀에 위치한 호에 대해 (수학식 1)을 계산할 때 "Lshort" 항목으로 사용하게 된다. 즉, 각 호의 페이딩값 계산 과정(309)시에 각 픽셀의 수신신호는 배열 벡터에 의해 계산된 값과 그 픽셀이 각 기지국과의 가시거리여부 및 속도에 따라 증폭 벡터에서 결정된 값의 합으로 계산된다.Finally, once the array vector is calculated (406) for all the pixels (406), an amplitude vector is calculated to predict the fast fading that occurs according to the movement speed of each arc ( 407). Here, the amplification vector is a model of instantaneous fading, and the received signal strength received by the instantaneous fading is calculated through probability distribution according to the speed of the terminal and the visible distance from the base station. This amplification vector is used as an "L short " item when calculating (Equation 1) for the arc located in each pixel in the fading
이러한 모의시험 전처리 과정(301)의 결과는 도 5에 도시된 바와 같이 배열(Array Vector) 또는 순간페이딩을 모델링한 증폭 벡터(Amplitude Vector)로 표현된다.The results of the
도 5에 도시된 바와 같이, 배열 벡터는 모의시험 대상지역의 각 픽셀이 인접하고 있는 기지국들과의 신호감쇄성분항(position_data[cell].constant_loss)과 각 위치가 셀과 가시거리여부항(position_data[cell].los_nlos) 그리고 기지국명항(position_data[cell].bs_name)을 갖는다.As shown in FIG. 5, the array vector includes a signal attenuation component term (position_data [cell] .constant_loss) with base stations adjacent to each pixel of the simulation target region, and a position_data position term for each position. [cell] .los_nlos) and the base station name (position_data [cell] .bs_name).
한편, 순간페이딩을 모델링한 증폭 벡터(Amplitude Vector)를 살펴보면, 여기서 "Ray_5km[m]"은 픽셀과 기지국이 가시거리가 아니며, 호의 이동속도가 5km일 때 적용되는 순간페이딩 성분의 배열이다. 또한, "Rac_5km[m]"은 픽셀과 기지국이 가시거리이며, 호의 이동속도가 5km일 때 적용되는 순간페이딩 성분의 배열이다. On the other hand, looking at the Amplitude Vector modeling the instant fading, "Ray_5km [m]" is not the visible distance between the pixel and the base station, it is an array of instant fading components applied when the movement speed of the arc is 5km. In addition, "Rac_5km [m]" is a visible distance between the pixel and the base station, and is an array of instantaneous fading components applied when the movement speed of the call is 5 km.
한편, 모의시험 전처리 과정(301) 수행후에, 대상기지국에 실제 사용되는 환경변수 등을 설정하고 시험의 목적을 정의하며, 또한 시험목적에 따라 호의 생성조건(즉, 임의지역생성, 특정지역 생성, 시험호의 개수 등)을 결정한다(302). 이후에, 설정한 모의시험조건을 만족하는지를 분석한다(303).On the other hand, after the pre-treatment of the
분석결과, 설정된 모의시험조건이 만족되지 않으면, 대상지역 전체의 모든 호(즉, 대상기지국 및 기지국내부의 각 호)에 대해 시험을 계속 수행한다(305 내지 312). 즉, 우선 각 기지국에 대해(304) 기지국내의 호생성, 용량분석, 서비스영역분석 등을 수행하며(305 내지 307), 다음으로 기지국내의 각 호에 대해(308) 페이딩처리, 호품질, 핸드오프, 전력제어, 호손실처리, 위치이동 등을 분석하여 각 호의 품질을 평가한다(309 내지 312). 여기서, 한번의 시험루프(305 내지 312)는 품질판단의 최소단위인 전력제어주기 단위이며, CDMA시스템의 경우 1.25msec이다. 이를 보다 상세히 살펴보면 다음과 같다.As a result of the analysis, if the set simulation conditions are not satisfied, the test is continued for all calls (ie, calls within the target base station and the base station) in the entire target area (305 to 312). That is, first, each base station (304) performs in-base call generation, capacity analysis, service area analysis (305 to 307), and next, each call in the base station (308) fading processing, call quality, The quality of each call is evaluated by analyzing handoff, power control, call loss processing, and position movement (309 to 312). Here, one test loop (305 to 312) is a power control cycle unit which is the minimum unit of quality determination, and is 1.25 msec in the case of the CDMA system. Looking at this in more detail as follows.
우선, 각 기지국에 대한 기지국내의 호생성, 용량분석, 서비스영역분석 과정(304 내지 307)을 살펴보면 다음과 같다.First, the process of the generation, capacity analysis, service area analysis (304 to 307) in the base station for each base station is as follows.
단계적으로, 현재 시험루프에서 소속 모든 기지국들에 대한 시험 수행 여부 를 판단한다(304). In
판단결과, 모든 기지국이 시험되면, 다시 전체 모의시험조건을 만족하는지를 분석하여(303) 시험의 계속여부를 결정한다.As a result of determination, if all the base stations are tested, it is again analyzed whether the simulation conditions are satisfied (303) to determine whether the test is continued.
판단결과, 모든 기지국에 대해 시험이 이루어지지 않았으면, 각 기지국에 대해 해당 기지국내의 새로운 호의 생성을 시도한다(305). 이를 도 6을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.As a result of the determination, if all the base stations have not been tested, a new call in the base station is attempted for each base station (305). This will be described in more detail with reference to FIG. 6.
도 6에 도시된 바와 같이, 각 기지국에 대해 해당 기지국내의 새로운 호의 생성 과정(305)은, 우선 호의 생성조건을 만족하는지를 판단하여(601), 호의 생성조건을 만족하지 않으면, 새로운 호를 생성하고(602), 각 호의 초기 위치를 결정한다(603). 이후에, 초기위치의 픽셀의 배열 벡터에 따라 초기 모기지국을 결정하고(604) 결정된 현재 모기지국의 용량상태에 따라 호 생성이 가능한지를 검사한다(605). 이때, 검사결과에 따라 호생성이 가능하면 관련 데이터베이스(DB)를 생성하고(606), 그렇치 못한 경우에는 호생성을 차단한다(607). As shown in FIG. 6, the process of generating a
한편, 각 기지국에 대한 해당 기지국내의 새로운 호의 생성 과정(305) 수행후에, 각 기지국의 현재 용량을 분석한다(306). 즉, 현재 기지국의 송신출력이나 수용호의 개수 등을 기초로 하여 수용용량을 분석한다. 이후에, 각 기지국의 서비스영역을 분석한다(307). 즉, 각 픽셀의 수신신호세기를 기준으로 한 모기지국의 결정과 핸드오프 영역 등을 분석한다. On the other hand, after performing a new
한편, 현재 기지국에 대한 호생성, 용량분석, 그리고 서비스영역분석 과정(305 내지 307)이 수행되면, 기지국내부의 모든 호에 대한 품질평가 과정(308 내지 312)을 수행한다.Meanwhile, when the current generation, capacity analysis, and service area analysis processes 305 to 307 for the base station are performed, quality evaluation processes 308 to 312 for all calls in the base station are performed.
단계적으로, 현재 시험루프에서 기지국내부의 모든 호에 대한 시험 수행 여부를 검사한다(308). In
검사결과, 기지국내부의 모든 호가 시험되면, 현재 시험루프에서 다른 기지국들에 대한 시험 수행 여부를 판단한다(304). As a result of the test, if all the calls in the base station are tested, it is determined whether the test is performed on other base stations in the current test loop (304).
검사결과, 기지국내부의 모든 호에 대해 시험이 이루어지지 않았으면, (수학식 1)에 따라 각 호의 페이딩값을 계산한다(309). 이때, 페이딩 처리시 각 픽셀의 수신신호는 배열 벡터에 의해 계산된 값과 그 픽셀이 각 기지국과의 가시거리여부 및 속도에 따라 증폭 벡터에서 결정된 값의 합으로 계산한다. 즉, 우선 각 호가 위치하고 있는 픽셀에 따라 "Lshort"를 제외한 나머지 부분은 배열 벡터를 통해 알 수 있으며, "Lshort" 부분은 픽셀과 각 기지국의 가시거리 여부와 호의 속도에 따라 결정되는 증폭 벡터의 현재 인덱스의 값이 된다. As a result of the test, if all the calls in the base station have not been tested, the fading value of each call is calculated according to Equation 1 (309). In this case, the received signal of each pixel in the fading process is calculated by the sum of the value calculated by the array vector and the value determined by the amplification vector according to whether the pixel is visible from each base station and its speed. That is, according to the pixel where each arc is located, the remaining parts except for "L short " can be known through an array vector, and the "L short " part is an amplification vector which is determined by the visibility of the pixel and each base station and the speed of the arc. This is the value of the current index of.
페이딩 처리후의 증폭(Amplitude) 벡터의 예가 도 7에 도시된 바와 같이 현재 시험루프의 "Lshort"값과 다음 시험루프의 "Lshort"값으로 표시되었다.Of the current "short L" value of the test loop and the following test loop as shown in the example of the fading amplification (Amplitude) vector after the treatment shown in Figure 7 was "short L" value.
도 7을 참조하면, 증폭 벡터는 이동체의 속도와 가시거리여부에 따라 여러 개를 만들 수 있으며, 각 호의 초기 발생에 따라 임의의 인덱스 값이 결정되며, 다음 루프는 현재 루프의 인덱스를 증가시켜 사용한다. 여기서, 인덱스의 시간간격은 루프의 시간단위인 전력제어주기와 동일하다. Referring to FIG. 7, multiple amplification vectors can be created depending on the speed and visibility of the moving object, and an arbitrary index value is determined according to the initial occurrence of each arc, and the next loop is used by increasing the index of the current loop. do. Here, the time interval of the index is the same as the power control period which is a time unit of the loop.
페이딩 처리시의 결과값으로 다음과 같은 구조체가 결정된다.The following structure is determined as a result of the fading process.
struct{struct {
char serving_handoff; char serving_handoff;
char channel_model; char channel_model;
long index_array; long index_array;
char short_fading; char short_fading;
char overhead; char overhead;
char self_traffic; char self_traffic;
char total_traffic; char total_traffic;
} fading_results[cell] } fading_results [cell]
여기서, 각 호는 현재 시험루프의 픽셀 위치에서 주변 모든 기지국(cell)들과 7개의 구조체 필드로 표현된다. Here, each call is represented by seven structure fields and all neighboring cells in the pixel position of the current test loop.
페이딩 처리시의 결과값으로, "serving_handoff" 필드는 이 기지국이 모기지국인지 주변기지국인지를 표시하며, "channel_model" 필드는 이 기지국과의 "Lshort"값을 계산하기 위한 증폭 벡터가 어떤 것인지를 나타내고, "index_array" 필드는 이 기지국과의 증폭 벡터에서 현재 인덱스의 위치를 나타내며, "short_fading" 필드는 현재 인덱스에서 증폭 벡터의 값을 표현하며 이 값이 "Lshort" 값이다. 그외에도, 페이딩 처리시의 결과값으로는 현재 호의 위치에서 각 기지국들과의 파일럿 신 호의 수신신호세기 필드(overhead), 자신의 통화채널 수신신호세기 필드(self_traffic), 자신을 제외한 나머지 통화채널 수신신호세기 필드(total_traffic) 등이 있다. 여기서, "self_traffic" 필드는 현재의 호와 해당 기지국이 연결 설정되어 있지 않으면 표현되지 않을 수 있다. As a result of fading processing, the "serving_handoff" field indicates whether this base station is a mortgage station or a neighbor base station, and the "channel_model" field indicates which amplification vector is used to calculate the "L short " value with this base station. The "index_array" field indicates the position of the current index in the amplification vector with this base station, and the "short_fading" field represents the value of the amplification vector in the current index and this value is "L short ". In addition, as a result of fading processing, the received signal strength field (overhead) of the pilot signal with each base station at the location of the current call, its own communication channel received signal strength field (self_traffic), and the rest of the talk channel except itself Signal strength field (total_traffic). Here, the "self_traffic" field may not be expressed unless the current call is connected with the corresponding base station.
한편, 각 호의 페이딩값 계산 과정(309)후에, 페이딩 처리시의 결과를 토대로 하여 현재 호의 오버헤드채널의 신호대간섭비(Ec/It), 통화채널의 신호대간섭비(Eb/Nt), 추정 프레임 오류율(Estimated FER), 추정 비트 오류율(Estimated BER) 등을 계산한다(310). 이때, 페이딩 값을 바탕으로 호의 품질을 측정하는 과정은, CDMA 이동통신시스템 등에서 무선구간의 통화품질을 측정하는 공지의 기술에 지나지 않으므로, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다. On the other hand, after the fading
다음으로, 오버헤드 채널의 신호대간섭비를 기초로 하여 각 호의 소프트핸드오프 등을 판정하고(311), 전력제어, 호 손실처리, 그리고 위치이동 등을 각 호에 대해 수행한다(312). Next, a soft handoff of each call is determined based on the signal-to-interference ratio of the overhead channel (311), and power control, call loss processing, and position shifting are performed for each call (312).
이상에서와 같은 본 발명에 따른 무선망 모의시험의 용도는 실제시스템을 최대한 모델링하는 것이다. 이때, 무선망에 사용하는 각종 알고리즘을 근사화 모델링하여 개별 호들을 실제 시스템내에서의 동작과 유사한 기능을 수행하며 기지국의 시스템 변수들도 실제 시스템과 유사하게 동작하도록 함으로써, 이동통신 환경에서 각종 시스템 변수들을 기지국에 맞게 최적화하며, 각 지역의 특성을 고려한 무선환경을 예측하여 무선망을 최적화할 수 있다. The purpose of simulating the wireless network according to the present invention as described above is to model the actual system as much as possible. In this case, by approximating and modeling various algorithms used in the wireless network, individual calls perform functions similar to those in the actual system, and the system variables of the base station also operate similarly to the actual system, thereby enabling various system variables in the mobile communication environment. Can be optimized for the base station and the wireless network can be optimized by predicting the wireless environment considering the characteristics of each region.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아 니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the spirit of the present invention for those skilled in the art to which the present invention pertains, and the above-described embodiments and accompanying It is not limited to drawings.
상기한 바와 같은 본 발명은, 모의시험을 통해 각각의 기지국마다 상이하게 적용될 수 있는 각종 시스템 변수들을 기지국에 맞게 최적화하며, 대상 지역에서 호를 모의시험 함으로써 실제적인 기지국의 서비스 영역 및 핸드오프 영역 등을 시험할 수 있다. 또한, 특정 시스템 변수의 변경에 따른 영향을 종합적으로 분석할 수 있고, 이를 통해 기존의 방식처럼 변수의 변경후 대상 지역을 측정하는 노력을 줄일 수 있고 각종 변수 등을 수정하여 그 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 이동통신시스템에서 각 지역특성을 고려하여 무선망을 최적화할 수 있는 효과가 있다.
As described above, the present invention optimizes various system variables that can be differently applied to each base station through a simulation test to the base station, and simulates a call in a target area, thereby realizing a service area and a handoff area of the base station. Can be tested. In addition, it is possible to comprehensively analyze the impact of changing a specific system variable, thereby reducing the effort of measuring the target area after changing the variable as in the conventional method, and analyzing the effect by modifying various variables. Through this, it is possible to optimize the wireless network in consideration of the characteristics of each region in the mobile communication system.
Claims (7)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1019990012463A KR100641330B1 (en) | 1999-04-09 | 1999-04-09 | Method for simulating performance analysis of wireless network |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1019990012463A KR100641330B1 (en) | 1999-04-09 | 1999-04-09 | Method for simulating performance analysis of wireless network |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20000065790A KR20000065790A (en) | 2000-11-15 |
KR100641330B1 true KR100641330B1 (en) | 2006-10-31 |
Family
ID=19579207
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1019990012463A KR100641330B1 (en) | 1999-04-09 | 1999-04-09 | Method for simulating performance analysis of wireless network |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100641330B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019054695A1 (en) * | 2017-09-13 | 2019-03-21 | 삼성전자주식회사 | Device and method for analyzing service availability in wireless communication system |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100757014B1 (en) * | 2006-02-01 | 2007-09-07 | 에스케이 텔레콤주식회사 | Apparatus and Method for Prediction of Wireless Network Service Coverage |
KR100777817B1 (en) * | 2006-08-17 | 2007-11-22 | 에스케이 텔레콤주식회사 | Method and system for providing gps field test to mobile communication terminal by using 3d geographic information |
-
1999
- 1999-04-09 KR KR1019990012463A patent/KR100641330B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019054695A1 (en) * | 2017-09-13 | 2019-03-21 | 삼성전자주식회사 | Device and method for analyzing service availability in wireless communication system |
US11290947B2 (en) | 2017-09-13 | 2022-03-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Device and method for analyzing service availability in wireless communication system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20000065790A (en) | 2000-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6810246B1 (en) | Method and system for analyzing digital wireless network performance | |
JP5982579B2 (en) | Network coverage planning method and apparatus for evolution communication system | |
WO2022083275A1 (en) | Ant colony algorithm-based antenna weight optimization method and apparatus | |
US6889053B1 (en) | Likelihood-based geolocation prediction algorithms for CDMA systems using pilot strength measurements | |
Koutitas et al. | Deployment strategies and energy efficiency of cellular networks | |
US20060199545A1 (en) | Methods of simplifying network simulation | |
KR100946773B1 (en) | Selective indoor positioning method beetween TDoA and pattern matching using RSSI | |
JP2000059292A (en) | Parallel optimization of radio network | |
CN105376089A (en) | Network planning method and device | |
EP1427233A1 (en) | Method and device for simulating operating conditions of a mobile telecommunication system | |
EP2547013B1 (en) | Radio wave propagation simulator | |
JP2022539789A (en) | Network optimization method, apparatus and storage medium | |
CN116827459A (en) | Performance test method for wireless communication network equipment | |
Fernandes et al. | Comparison of artificial intelligence and semi-empirical methodologies for estimation of coverage in mobile networks | |
US20110019576A1 (en) | Radio quality estimation system, radio quality estimation device, radio quality estimation method, and radio quality estimation program | |
EP1698195B1 (en) | Method, system and computer program for planning a telecommunications network | |
KR100641330B1 (en) | Method for simulating performance analysis of wireless network | |
Monserrat et al. | Effect of shadowing correlation modeling on the system level performance of adaptive radio resource management techniques | |
US6665542B1 (en) | System and method for cumulative clutter path loss | |
JP2003224515A (en) | Method for simulating operating condition of telecommunication system and device thereof | |
KR100594881B1 (en) | System for optimizing wireless network applying fast automatic searching optimum solution and method thereof | |
KR100326147B1 (en) | A real-time estimation method of RF environment in CDMA system | |
KR101475082B1 (en) | Rule-based wireless network optimization method using virtual mobiles | |
Rosenberg | Simulation of power control and voice-channel selection in cellular systems | |
Sandouno et al. | A Novel Approach to Mobile Outdoor QoS Map Generation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120924 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20131001 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140930 Year of fee payment: 9 |
|
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |