KR101432032B1 - 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법 - Google Patents

투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 여러 중계국이 송신자와 수신자 사이에서 중계역할을 하는 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에서 부동한 수의 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량(Two-Hop Channel Capacity)에 주는 영향을 분석함으로써, 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치 방안을 산출 할 수 있는 분석 방법에 관한 것이다.
본 발명은, 상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계와, 상기 분할된 클러스터 별 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이를 산출하는 단계와, 상기 분할된 클러스터 별 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 산출하는 단계와, 상기 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이 및 상기 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 대입해 넣어 배치한 중계국 수에 기반하여 시스템 채널용량 변화를 분석하는 단계를 포함하여 구성되어, 상기 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법을 제공한다.

Description

투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법{An alalytic model for the optimal number of relay stations in Two-Hop relay networks}
본 발명은 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 여러 중계국이 송신자와 수신자 사이에서 중계역할을 하는 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에서 부동한 수의 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량(Two-Hop Channel Capacity)에 주는 영향을 분석함으로써, 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치 방안을 산출 할 수 있는 분석 방법에 관한 것이다.
현재, 무선통신기술의 발전으로 더 높은 전송속도 및 더 작은 무선 자원 소모를 위하여 중계기술을 사용하게 되었다. 이러한 중계국은 송신자와 수신자의 직접 통신에 협력을 더하면서 셀 커버리지 확장, 음영지역의 해소, 링크 전송률 향상 등의 역할을 하게 된다.
또한, 중계국은 3GPP Rel-09 LTE-Advanced 표준에 채택된 기술요소로서, 차세대 이동통신시스템에서 중요한 무선자원 역할을 하게 되었다. 이에 따라, 중계국을 기지국 중심으로 어떻게 배치하고 얼마를 배치해야 하느냐가 중요한 이슈로 등장하면서 효율적인 중계국 배치에 대한 분석기법의 필요성이 대두되었다.
차세대 무선자원을 얼마만큼 시스템에 배치해야하는 문제는 시스템 디자인 면에서 획득할 수 있는 성능향상과 비용의 이율배반(Trade-off) 문제로 볼 수 있다. 이러한 결과, 종래의 차세대 무선 통신 시스템에서 기존 중계국 배치방안은 비용에 따른 효과(Cost-efficiency)를 효율적으로 분석할 수 있는 기법들을 중심으로 제안되었다.
이러한 기법들의 공통된 특징은 중계국의 위치와 사용자의 위치를 고정시킨 상황으로 가정하여 분석기법을 제안한다는 점이다. 그러나, 현실적인 무선 통신 환경에서는 사용자의 통신 위치, 중계국 배치 가능한 위치, 통신 채널상태가 랜덤으로 시간에 따라 변화됨으로써, 종래의 분석기법들은 실제적인 무선 통신 환경에서 비용에 따른 최적의 효과를 가지는 중계국 배치를 분석하는데 많은 제약조건이 부가되었으며, 그 결과가 정확하지 않는 경우가 자주 발생되었다. 또한, 이런 기법들은 중계국이 부동한 모듈레이션 기법을 사용하였을 경우, 시스템이 중계국에 대한 수요를 고려하여 분석할 수 없는 문제점이 발생되었다.
본 발명은 상기한 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 본 발명의 목적은, 여러 중계국이 송신자와 수신자 사이에서 중계역할을 하는 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에서 부동한 수의 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량(Two-Hop Channel Capacity)에 주는 영향을 분석함으로써, 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치 방안을 산출 할 수 있는 분석 방법을 제공함에 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서 본 발명은, 상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계와, 상기 분할된 클러스터 별 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이를 산출하는 단계와, 상기 분할된 클러스터 별 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 산출하는 단계와, 상기 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이 및 상기 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 대입해 넣어 배치한 중계국 수에 기반하여 시스템 채널용량 변화를 분석하는 단계를 포함하여 구성되어, 상기 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법은, 무선 네트워크에서의 사용자와 중계국이 임의의 위치에 있었을 경우 실제로 중계국을 배치할 필요없이, 네트워크 설계단계에서 실제 환경의 채널 특성과 경로손실에 기반하여 시스템 설계요구에 적절한 중계국 수와 부동한 모듈레이션 기법을 적용하였을 경우에 필요한 중계국 수를 미리 예측할 수 있게 된다.
이에 따라, 무선 네트워크 설계 단계에서의 비용을 절감할 수 있으며, 시스템 용량 수요를 만족시킬 수 있는 적절한 수의 중계국을 배치할 수 있음에 따라 투자비용을 줄이고, 비용에 따른 최적의 효과를 가지는 중계국 배치를 추구할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수학적 분석 모델과 실제 시뮬레이션으로 얻은 평균 채널용량을 비교하여 도시한 그래프.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 배치한 중계국 수의 증가에 따라 클러스터 내부에서 중계국-사용자 사이 경로손실 변화를 나타낸 그래프.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 여러 중계국이 송신자와 수신자 사이에서 중계역할을 하는 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에서, 부동한 수의 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있는 분석모델을 제공하는데 있다. 이를 위해, 본 발명은 보로노이 테셀레이션(Voronoi Tessellation)을 적용하여 사용자와 중계국이 기지국을 중심으로 포아송 포인트 프로세서(Poission point process)에 의하여 랜덤으로 분포하며, 사용자는 근접이웃(nearest-neighbor) 중계국 선택 매커니즘을 기반으로 주변에 위치한 가장 가까운 중계국을 선택 사용하게 되고, 중계국은 사용자와의 채널 상태에 따라 부동한 모듈레이션 기법을 적용하게 된다.
보로노이 테셀레이션(Voronoi Tessellation)에는 각각 사용자와 중계국의 집합을 요소로 하는 두 개의 포아송 포인트 프로세서 Πuser와 Πrs이 있다. Πrs 집합에 포함된 각 중계국은 집합 Πuser에서 자신과 가까운 위치에 있는 사용자들과 클러스터(cluster)를 이룬다. 이로써, 전체 셀룰러 네트워크는 여러 개의 세부 클러스터로 분할 될 것이며, 각각 클러스터마다 중계국을 중심에 두고 주변에 가까이 분포되어 있는 사용자로 구성된다. 또한, 클러스터 내 사용자는 중계국과의 최소 링크 길이를 보장받음과 동시에 낮은 경로 손실과 높은 링크 SNR을 제공받게 된다.
본 발명에 따른 분석모델을 제안하기 전, 4가지의 가정을 하기로 한다.
첫째, 사용자는 밀도 ρuser에 의하여 기지국이 제공해주는 커버리지 안에서 균일하게 포아송 포인트 프로세서에 따라 분포된다.
둘째, 중계국인 밀도 ρrs에 따라 사용자와 같이 분포되며 ρrs=nrs/Acell로 정의된다. 여기서 Acell과 nrs는 각각 셀룰러 네트워크의 면적과 분포된 중계국 수를 나타낸다.
셋째, 중계국에서의 패킷 처리 시간을 고려하지 않는다.
마지막으로, 중계국은 시분할(time-division) 방식으로 두 타임 슬롯(time-slot)으로 작동한다. 처음 타임 슬롯에서 중계국은 기지국이 사용자에게 브로드캐스트한 시그널을 저장한다. 기지국의 브로드캐스트가 끝나면 두 번째 타임 슬롯을 이용하여 저장했던 시그널을 사용자에게 전송한다.
보로노이 테셀레이션에서는 우선 하기의 [수학식 1]과 같은 특정함수 f(xi)의 시그마 합, Sf에 대한 정의로부터 분석이 시작된다.
Figure 112012076079972-pat00001
상기 [수학식 1]에서 f(x)는 비음수 함수(non-negative한 함수)이므로, Sf에 대한 1차 모멘트를 구하면 하기의 [수학식 2]와 같다.
Figure 112012076079972-pat00002
이때, 한 클러스터 내 사용자 수에 대한 기대치를 E(N)이라고 정의함과 동시에
Figure 112012076079972-pat00003
이라면, 상기 [수학식 2]로부터 하기의 [수학식 3]인 클러스터 내 사용자수의 기대치 E(N)을 구할 수 있게 된다.
Figure 112012076079972-pat00004
또한, F(x)를 클러스터 내 중계국과 사용자 사이 링크 길이 l로 정의하면(즉, F(x)=l), 상기 [수학식 2]로부터 하기의 [수학식 4]인 사용자와 중계국사이 총 링크 길이의 기대치 E(L)을 구할 수 있게 된다.
Figure 112012076079972-pat00005
더불어, 앞서 도출한 한 개의 클러스터 내 사용자 수량과 총 링크길이에 대한 분석결과 (E(N), E(L))을 이용하여 클러스터 중심에 위치한 중계국으로부터 사용자와 평균 링크길이 즉, 클러스터의 평균 반경 E(R)을 하기의 [수학식 5]와 같이 도출할 수 있게 된다.
Figure 112012076079972-pat00006
이때, 앞서 가정한 ρrs=nrs/Acell을 상기 [수학식 5]에 대입해 넣으면, 클러스터 평균 반경인 E(R)은 셀룰러 네트워크 환경에 분포한 중계국 수 n을 변수로 하는 함수
Figure 112012076079972-pat00007
와 같이 변형된다.
또한, 실제 무선 네트워크 환경은 여러 중계국들이 제공한 셀들이 중첩되어 존재하는 상황을 하기의 [수학식 6]과 같이 부등식으로 표시할 수 있다.
Figure 112012076079972-pat00008
여기서,
PBS : 셀룰러 네트워크 환경에서 기지국의 분포 밀도
Acellular : 여러 기지국의 셀이 중첩되면서 이룬 총 셀룰러의 면적이다.
이러한, 상기 [수학식 6]은 오버래핑 인자 0 <ε< 1을 넣어 부등식을
Figure 112012076079972-pat00009
로 전환 가능하다. 이로서 기지국과 중계국 사이 총 링크 길이
Figure 112012076079972-pat00010
를 얻게 되며, 평균 링크길이
Figure 112012076079972-pat00011
을 얻게된다.
통신이론에서 한 채널이 최대 전송할 수 있는 정보량을 채널용량이라고 하며, 시스템 원-홉(One-Hop)의 채널 용량 분석은 샤논정리(Shannon theorem)에 의하여 하기의 [수학식 7]과 같이 주어진다.
Figure 112012076079972-pat00012
상기의 [수학식 7]에서 보여준 것과 같이 채널용량 (C)는 무선통신 시스템에서 사용하는 대역폭(B)에 의하여 결정될 뿐만 아니라 신호의 SNR도 결정적인 역할을 한다. 이로써 대역폭이 제한 혹은 확정된 상황에서 SNR을 증가시키는 방식으로 통신 시스템의 채널용량을 확장할 수 있다. 무선 협력 통신에서 기존 긴 거리 직접통신 링크는 중계국의 협력으로 인하여 짧은 중계 링크로 대체됨으로써 기존 통신보다 더 높은 SNR을 보장받게 되어 셀룰러 네트워크의 채널 용량의 향상을 얻는다. 또한, 송신자 시점에서 수신자의 정상적인 수신을 보장하기 위하여 최소 전송 파워 Ptx는 하기의 [수학식 8]을 만족시켜야 한다.
Figure 112012076079972-pat00013
상기 [수학식 8]에서 Prx는 수신자가 최소 보장 받아야 할 수신 파워를 의미하며,
Figure 112012076079972-pat00014
로 주어져, 이를 상기 [수학식 8]에 대입할 경우, 상기 [수학식 8]은 하기의 [수학식 9]와 같이 SNR에 의한 함수로 유도된다.
Figure 112012076079972-pat00015
상기 [수학식 9]에서 Gtx, Grx는 송신자와 수신자의 안테나 이득을 의미하며, Mfade와 NRNF는 각각 fade margine과 배경잡음을 의미한다. 이들은 장치의 특성 및 네트워크 관리자에 의하여 설정되므로 시스템 상수라고 볼 수 있다. 이에 따라 상기 [수학식 9]를 IEEE 802.16 표준화에서 주장하는 경로손실(PL)에 의한 함수로 볼 수 있으며, 결국 경로손실 PL은 송신자와 수신자의 거리에 의하여 결정되는 함수로 하기의 [수학식 10]과 같이 도출될 수 있다.
Figure 112012076079972-pat00016
상기 [수학식 10]의 각 파라미터들에 대한 정의는 다음과 같다.
Figure 112012076079972-pat00017
이고, λ는 미터를 단위로 한다. γ는 경로손실 멱지수이며, 수식
Figure 112012076079972-pat00018
에 의하여 구할 수 있다. ht는 기지국 혹은 중계국과 같은 송신자의 안테나 높이를 의미하게 되며 hbs, hrs로 표현할 수 있다. a, b, c는 지형 유형에 따라 결정되는 파라미터들이며 그 값은 3.6, 0.005, 20이다. d는 송신자와 수신자 사이의 거리를 의미하며, d0 = 100m이다. △PLf와 △PLh는 각각
Figure 112012076079972-pat00019
Figure 112012076079972-pat00020
에 의해 계산되며 f와 hr은 반송파의 주파수, 중계국(hrs)과 사용자(huser)의 안테나 높이를 의미한다. 상기 [수학식 10]을 상기 [수학식 9]에 대입하는 동시에 시스템 상수들을 파라미터 α로 정리하면,
Figure 112012076079972-pat00021
로 치환되며, 이에 따라 셀룰러 네트워크의 원-홉 채널 용량은 송신자와 수신자의 거리에 의한 함수 [수학식 11]로 유도된다.
Figure 112012076079972-pat00022
무선 협력통신에서 중계국의 M홉의 중계를 거쳐 전송된 채널 용량 (CM)은
Figure 112012076079972-pat00023
으로 계산되며, 본 발명은 한개의 중계국의 협력으로 인한 투-홉만 고려하므로, Two-Hop end-to-end 채널용량(Ce2e)을 하기의 [수학식 12]와 같이 유도할 수 있게 된다.
Figure 112012076079972-pat00024
상기 [수학식 11]에서 유도해낸 원-홉 전송률은
Figure 112012076079972-pat00025
Figure 112012076079972-pat00026
와 같이 표현하게 되며, 여기서 Cbs2rs, Crs2user, Dbs2rs, Drs2user는 각각 기지국으로부터 중계국, 중계국으로부터 사용자 사이 채널 용량과 링크 거리를 의미한다.
Figure 112012076079972-pat00027
Figure 112012076079972-pat00028
를 상기 [수학식 12]에 대입하여 중계국의 중계를 거친 투-홉 전송률을 하기의 [수학식 13]과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112012076079972-pat00029
상기 분석한 사용자와 중계국 사이, 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 대입해 넣어 배치한 중계국 수에 기반한 시스템 채널용량 변화 분석모델을 하기의 [수학식 14]와 같이 얻게된다.
Figure 112012076079972-pat00030
상술한 바를 통해, 상기 [수학식 14]인 셀룰러 네트워크 평균 채널 용량을 목표로 하고, 배치한 중계국 수 n을 변수로 하는 함수를 도출해 낼 수 있게 된다. 이러한 [수학식 14]를 이용하여 셀룰러 네트워크 환경에 배치한 중계국 수와 투-홉중계 전송률을 정확히 분석할 수 있으며, 차세대 이동통신시스템에서 비용에 따른 효과가 효율적인 중계국 기반 인프라스트럭처 아키텍터의 구축에 가이드 역할을 할 수 있게 된다.
이하, 본 발명에서 제안한 분석 모델, 즉 중계국 수에 기반한 시스템 채널용량 변화 분석모델에 대한 정확성 검증을 수행하며, 경로손실분석을 진행하여 최적의 중계국 배치 방안을 찾는 시뮬레이션을 수행하도록 한다.
본 발명은 시뮬레이션을 위해 Erceg 경로 손실 모델을 사용한다. Erceg 경로 손실 모델은 802.16j 태스크 그룹에서 실제 무선 네트워크 구축함에 있어서의 경로 손실 모델로 참조되었으며, 송신자와 수신자의 안테나 위치에 따라 Type A, B 및 C와 Type D로 나눌 수 있다. Type A, B 및 C는 ART(Above Roof Top)-to-BRT(Below Roof Top) 환경에 적용되며, Type D는 ART-to-ART환경에 적용된다.
본 발명에서는 중계국이 각 경로손실 모델에서의 안테나 위치를 모두 ART로 맞추기 위하여 기지국과 중계국 사이의 경로 손실 모델은 Type D를 사용하며, Type C를 기지국과 사용자, 중계국과 사용자 사이의 경로손실 모델로 사용한다.
또한, 본 발명의 시뮬레이션 환경의 기지국은 3.5GHz 주파수에서 작동하며, 10Mhz의 채널 대역폭을 사용하여 반경 3.2km의 커버리지를 제공해준다. 시뮬레이션에서 shadow fading, Multi-path fading을 고려하지 않으며, 시뮬레이션 환경 파라미터는 하기의 [표 1]과 같이 정의한다.
파라미터 정의
B Channel bandwidth 10MHz
Gtx, Grx tx and rx antenna gain(18,0)dBi
MFade Fade margin 19.56dB
NRNF Receiver noise floor
f Frequency 3500 Mhz
hbs, hrs, huser BS, RS and user antenna ht. (80, 10, 1.7)m
Γ, d0 Γ=20*log10(4πd0/λ), d0=100m
γ
ht
Type C, D (a, b, c)		 γ= a*b*ht+c/ht
transmission antenna height(hbs, hrs)
3.6, 0.005, 20
△PLf, △PLh
(Type C, D)		 △PLf = 6*log10(f/2000)dB,
△PLh = -10.8*log10(h/2)dB
ε 0.15
MAPL(16QAM 1/2, QPSK 1/2, QPSK 1/8) 128.2dB, 133.7dB, 136.4dB
시뮬레이션 시나리오의 중계국은 기지국 주변 3.2km 범위 안에 랜덤 분포하면서, 기지국 커버리지 내에서 랜덤 위치에 사용자를 생성시켜 자신과 가장 가까운 중계국과 클러스터를 형성한다. 이어서 사용자를 반복 생성시킴과 동시에 클러스터 중심에 위치한 중계국의 협력으로 인한 투-홉 채널 용량을 기록한다. 또한, 중계국 수를 증가시켜 첫 단계부터 반복실행하면서 얻은 결과를, 앞서 상술한 [수학식 14]의 중계국 수에 기반한 시스템 채널용량 변화 분석모델을 통해 얻은 분석결과와 비교하게 된다. 이러한 시뮬레이션 시나리오를 통하여 얻은 평균 시스템 채널 용량과, 앞서 상술한 [수학식 14]에 기반하여 얻은 분석모델 결과를 비교하여 도 1에 도시하였다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 제안한 수학적 분석 모델을 사용하여 얻은 결과와 실제 시뮬레이션으로 얻은 결과가 근사 접근 하는 것을 볼 수 있으며, 이에 따라, 본 발명에서 제안한 수학적 분석 모델은 클러스터의 평균 길이에 중계국 수의 영향을 반영하고, 사용자와 중계국 수의 채널용량을 표현할 수 있음을 확인할 수 있게 되어, 투-홉 중계 네트워크에서 부동한 수의 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있게 된다.
도 2는 셀룰러 네트워크 환경에서 배치한 중계국 수의 증가에 따라 클러스터 내부에서 중계국-사용자 사이 경로손실의 변화를 나타낸 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 중계국 수의 증가와 함께 클러스터내 사용자들은 더 가까운 중계국의 협력을 받을 수 있게 되고, 전파가 중계국으로부터 사용자까지 전파과정에서 발생되는 손실은 급격히 줄어드는 것을 볼 수 있다.
셀룰러 네트워크 환경에서 중계국이 채널 상태 정보에 포함되어 있는 SNR 정보에 따라 QPSK 1/8, QPSK 1/2과 16QAM 1/2 MCS 모듈레이션 기법을 사용하였을 때, 중계국을 배치할 때 클러스터 내 사용자의 수신민감도(receiver sensititvity)를 최소 보장하기 위하여 필요한 MAPL(Maximum Allowable Path Loss)는 각각 136.4dB, 133.7dB, 128.2dB이다. 중계국을 분포하는 네트워크 관리자 입장에서 클러스터 내 최소 링크 전송률의 보장을 본 발명에 따른 중계국 배치의 목표로 가정한다면 도 2에 도시된 바와 같이, 중계국 수와 경로손실의 변화로부터 최소 13, 16, 27개의 중계국을 배치하여야 MAPL을 만족시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있게 된다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 여러 중계국 수가 송신자와 수신자 사이에서 중계역할을 하는 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에서 부동한 수의 중계국 수의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있게 되며, 이에 따라 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치 방안을 산출할 수 있게 된다.

Claims (11)

  1. 투-홉(Two-Hop) 중계 네트워크에 있어서,
    상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계와;
    상기 분할된 클러스터 별 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이를 산출하는 단계와;
    상기 분할된 클러스터 별 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 산출하는 단계와;
    상기 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이 및 상기 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 대입해 넣어 배치한 중계국 수에 기반하여 시스템 채널용량 변화를 분석하는 단계;
    를 포함하여 구성되어,
    상기 중계국의 배치가 전체 시스템에서 평균 투-홉 채널 용량에 주는 영향을 분석할 수 있으며,
    상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계에서는, 보로노이 테셀레이션(Voronoi Tessellation)을 적용하는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계에서는,
    상기 각각의 클러스터마다 중계국을 중심에 두고 주변에 가까이 분포되어 있는 사용자로 구성되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 투-홉 중계 네트워크 전체를 여러 개의 세부 클러스터로 분할시키는 단계에서는,
    사용자와 중계국이 기지국을 중심으로 포아송 포인트 프로세서에 의하여 랜덤으로 분포하는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 사용자는,
    근접이웃 중계국 선택 메커니즘을 기반으로 주변에 위치한 가장 가까운 중계국을 선택 사용하게 되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 중계국은,
    사용자와의 채널 상태에 따라 부동한 모듈레이션 기법을 적용하는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이를 산출하는 단계는,
    하기의 [수학식 1]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112014025799483-pat00041

    여기서,
    Acell : 셀룰러 네트워크의 면적,
    nrs : 분포된 중계국 수.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 산출하는 단계는,
    하기의 [수학식 2]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112014025799483-pat00042

    여기서,
    Acell : 셀룰러 네트워크의 면적,
    nrs : 분포된 중계국 수,
    Figure 112014025799483-pat00043
    : 오버래핑 인자.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 시스템 채널용량 변화를 분석하는 단계는,
    하기의 [수학식 3]에 의해 분석되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112014025799483-pat00033

    여기서,
    Acell : 셀룰러 네트워크의 면적,
    nrs : 분포된 중계국 수,
    Figure 112014025799483-pat00044
    : 오버래핑 인자.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 사용자와 중계국 사이의 평균 링크 길이 및 상기 기지국과 중계국 사이 평균 링크 길이를 대입해 넣어 배치한 중계국 수에 기반하여 시스템 채널용량 변화를 분석하는 단계;를 통해 투-홉 중계 네트워크 평균 채널 용량을 산출하고, 산출된 평균 채널 용량을 목표로 하여, 중계국과 사용자 사이의 경로손실분석을 통한 중계국 배치를 산출하는 단계를 추가로 포함하는 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 경로손실분석은,
    하기의 [수학식 4]에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 투-홉 중계 네트워크에서 최적의 중계국 수 배치를 위한 분석 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112012076079972-pat00034
    ,
    Figure 112012076079972-pat00035
    ,
    Figure 112012076079972-pat00036
    ,
    Figure 112012076079972-pat00037
    ,
    Figure 112012076079972-pat00038
    ,
    여기서,
    ht : 송신자의 안테나 높이
    a, b, c : 지형 유형에 따라 결정되는 파라미터
    d : 송신자와 수신자 사이의 거리, d0 = 100m
    f : 반송파의 주파수
    hr : 중계국(hrs)과 사용자(huser)의 안테나 높이.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20110108885A (ko) * 2010-03-30 2011-10-06 고려대학교 산학협력단 멀티홉 셀룰러 네트워크에서 중계기 온/오프 방법
KR20120082742A (ko) * 2011-01-14 2012-07-24 한국과학기술원 투 홉 릴레이에서의 효율적인 지속자원 할당 방법 및 장치

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