KR101589386B1 - 기지국 및 기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법 - Google Patents

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KR101589386B1
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이경근
샤히드 아드난
김현우
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세종대학교산학협력단
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Abstract

기지국이 개시된다. 일 실시예는 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 기지국 사이의 채널 이득을 획득하고, 상기 채널 이득을 이용하여, 상기 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정하며, 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하고, 상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정한다.

Description

기지국 및 기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법{BASE STATION AND DOWNLINK RESOURCE MANAGEMENT METHOD OF THE BASE STATION}
아래 실시예들은 기지국의 다운 링크 무선 자원을 관리하는 기술에 관한 것이다.
최근 셀의 소형화 기술의 발달로 펨토셀이 증가하고 있다. 펨토셀은 홈 네트워크와 같은 인도어(indoor) 사용자의 퍼포먼스를 증가시킬 수 있다. 펨토셀의 개수가 증가함에 따라 펨토셀은 주변의 펨토셀들로부터 간섭을 받을 수 있다. 또한, 펨토셀은 매크로셀 내에 위치하므로, 매크로셀로부터 간섭을 받을 수 있다. 펨토셀이 받는 간섭을 줄이고, 펨토셀의 에너지 효율 및 쓰루풋을 증가시킬 수 있는 기술 개발이 필요하다.
2009년 4월 20일에 출원되고, 2010년 10월 28일에 공개된 공개특허공보 제 10-2010-0115653호(발명의 명칭: 무선 통신 시스템의 기지국간 간섭 제거를 위한 방법 및 이를 위한 장치, 출원인: 삼성전자)가 있다.
실시예들은 매크로 셀과 펨토셀 사이의 간섭 및 펨토셀들간의 간섭을 최소화할 수 있고, 펨토셀의 에너지 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 실시예들은 펨토셀의 쓰루풋을 증가시킬 수 있다.
일 측에 따른 기지국은 상기 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 상기 기지국 사이의 채널 이득을 획득하는 획득부; 상기 채널 이득을 이용하여, 상기 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 리소스 블록 세트 결정부; 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하는 전력 할당부; 및 상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정하는 결정부를 포함한다.
일 측에 따른 다운링크 무선 자원 관리 방법은 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 상기 기지국 사이의 채널 이득을 획득하는 단계; 상기 채널 이득을 이용하여, 상기 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 단계; 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하는 단계; 및 상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
실시예들은 매크로 셀과 펨토셀 사이의 간섭 및 펨토셀들간의 간섭을 최소화할 수 있고, 펨토셀의 에너지 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 실시예들은 펨토셀의 쓰루풋을 증가시킬 수 있다.
도 1은 계층적인 셀 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 계층적인 셀 구조에서 펨토셀에 대한 간섭을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 프레임워크(framework)를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘에 기초한 게임 반복 및 에너지 효율에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 5는 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘에 기초한 게임 반복 및 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 6은 리소스 블록의 개수와 에너지 효율에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 7은 리소스 블록의 개수와 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 8은 펨토셀의 개수 및 에너지 효율과 펨토셀의 개수 및 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 기지국을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 계층적인 셀 구조를 설명하기 위한 도면이다.
계층적인 셀 구조(100)는 매크로셀(110) 및 펨토셀(120 및 121)을 포함할 수 있다. 즉, 매크로셀(110) 내에 복수의 펨토셀(120 및 121)이 위치할 수 있고, 셀 내에 소형셀이 위치하는 셀 구조를 계층적인 셀 구조라 할 수 있다.
계층적인 셀 구조(100)에서 펨토셀(120 및 121)과 같은 소형셀이 존재할 수 있다. 예를 들어, 펨토셀(120 및 121)은 홈 네트워크를 포함할 수 있다.
매크로셀(110)은 매크로 기지국(111) 및 매크로 사용자(112)를 포함할 수 있다. 매크로 기지국(111) 및 매크로 사용자(112) 사이의 통신은 펨토셀(120 및 121)에 간섭으로 작용할 수 있다. 또한, 매크로셀(110) 내부에 복수의 펨토셀(120 및 121)이 위치하므로, 펨토셀(120) 및 펨토셀(121) 간의 간섭이 발생할 수 있다. 이하, 도 2를 참조하면서 설명한다.
도 2는 계층적인 셀 구조에서 펨토셀에 대한 간섭 및 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 펨토셀(212)은 매크로셀(210)에 포함된 매크로 기지국(211) 및 매크로 사용자 사이의 통신에 의한 간섭에 영향을 받을 수 있다. 또한, 펨토셀(212)은 펨토셀(213)에 의한 간섭 및 펨토셀(214)에 의한 간섭에 영향을 받을 수 있다. 상기 간섭은 네트워크의 성능에 영향을 줄 수 있으므로, 간섭을 감소시킬 필요성이 있다. 또한, 셀의 에너지 효율성(Energy Efficient, EE)을 증가시켜, 네트워크의 성능을 증가시킬 수 있다. 이하, 셀의 에너지 효율성에 대하여 설명한다.
일반적으로, 셀의 에너지 효율성(EE)은 아래 수학식 1에 따라 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014118825116-pat00001

수학식 1에서, EE는 에너지 효율성, W는 대역폭,
Figure 112014118825116-pat00002
는 서킷 전력(circuit power),
Figure 112014118825116-pat00003
는 전송 전력(transmission power), h는 채널 이득,
Figure 112014118825116-pat00004
는 간섭 전력(noise power)을 나타낼 수 있다.
계층적인 셀 구조에서 매크로셀 및 펨토셀이 주파수 재사용(예를 들어, universal frequency reuse-1) 기법을 이용하는 경우, 매크로셀 및 펨토셀은 주파수 재사용 기법에 따라 Q개의 리소스 블록을 포함하는 풀(pool)에 접근할 수 있다. 각각의 펨토 기지국은 Q개의 리소스 블록 중 G개의 리소스 블록을 획득할 수 있다. 여기서,
Figure 112014118825116-pat00005
일 수 있다. 또한, 매크로셀 내에 X개의 매크로 사용자가 위치하고, Y개의 펨토 사용자가 위치한다고 가정하자.
G개의 리소스 블록을 획득한
Figure 112014118825116-pat00006
번째 매크로 기지국의 전송 전력을
Figure 112014118825116-pat00007
라 하고, G개의 리소스 블록을 획득한 n번째 펨토 기지국의 전송 전력은
Figure 112014118825116-pat00008
라 하자. 매크로 기지국의 최대 전송 파워는
Figure 112014118825116-pat00009
이고, n번째 펨토 기지국의 최대 전송 파워는
Figure 112014118825116-pat00010
이라 할 때,
Figure 112014118825116-pat00011
및
Figure 112014118825116-pat00012
의 관계식이 도출될 수 있다.
g번째 리소스 블록에서 동작하는 n번째 펨토 기지국의 x번째 펨토 사용자에 대한 SINR은 아래 수학식 2에 따라 결정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014118825116-pat00013
,
Figure 112014118825116-pat00014
수학식 2에서,
Figure 112014118825116-pat00015
은 g번째 리소스 블록에서 동작하는 x번째 펨토 사용자와 n번째 펨토 기지국 사이의 채널 이득을 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00016
는 g번째 리소스 블록에서 동작하는 n번째 펨토 기지국의 x번째 펨토 사용자와 i번째 펨토 기지국 사이의 채널 이득을 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00017
는 g번째 리소스 블록에서 동작하는 n번째 펨토 기지국의 x번째 펨토 사용자와
Figure 112014118825116-pat00018
번째 매크로 기지국 사이의 채널 이득을 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00019
는
Figure 112014118825116-pat00020
이면,
Figure 112014118825116-pat00021
이고, 그렇지 않으면,
Figure 112014118825116-pat00022
를 나타내는 간섭 함수이다. 또한,
Figure 112014118825116-pat00023
은 간섭 전력을 나타내고, N은 펨토 기지국의 총 개수를 나타내며, L은 매크로 기지국의 총 개수를 나타낸다.
Q개의 리소스 블록에서 G개의 리소스 블록을 획득한 n번째 펨토 기지국의 펨토셀 용량(femtocell capacity)은 아래 수학식 3으로 표현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014118825116-pat00024

n번째 펨토 기지국의 에너지 효율은 수학식 4로 표현될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014118825116-pat00025
전체 N개의 펨토 기지국의 에너지 효율은 수학식 5로 표현될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014118825116-pat00026

Figure 112014118825116-pat00027
를 최대화하기 위해 아래의 수학식 6에 표현된 제약 사항(constraint)들이 고려될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112014118825116-pat00028

C1은 펨토셀의 최소 쓰루풋 요건(minimum throughput requirement)(
Figure 112014118825116-pat00029
)과 연관된 제약 사항을 나타내고, C2는 최대 파워와 연관된 제약 사항을 나타내며, C3은 단위 리소스 블록 파워 제약과 연관된 제약 사항을 나타내고, C4 및 C5는 간섭과 연관된 제약 사항을 나타낸다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 프레임워크(framework)를 설명하기 위한 도면이다.
프레임워크는 센싱 페이즈(sensing phase)(310), 학습 페이즈(learning pahse)(320), 및 튜닝 페이즈(tuning phase)를 포함할 수 있다.
센싱 페이즈(310)에서, 펨토 기지국은 주변 환경을 센싱할 수 있다. 예를 들어, 기지국은 링크 게인을 획득할 수 있다.
학습 페이즈(320)에서, 기지국은 무선 자원 관리 알고리즘을 이용할 수 있다. 무선 자원 관리 알고리즘에 대하여 후술한다.
튜닝 페이즈(330)에서, 기지국은 학습 페이즈의 결과로 획득한 액션 프로파일을 이전의 액션 프로파일과 비교할 수 있다. 비교 결과, 획득한 액션 프로파일이 더 좋은 경우, 기지국은 획득한 액션 프로파일을 브로드캐스트할 수 있다.
일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘은 비 협력 게임 이론을 통한 리소스 블록 및 전송 전력의 최적 할당 알고리즘에 대한 것이다.
펨토 기지국은 액션 프로파일을 정의할 수 있다. n번째 액션 프로파일을 나타내는
Figure 112014118825116-pat00030
은
Figure 112014118825116-pat00031
으로 정의될 수 있다. 여기서,
Figure 112014118825116-pat00032
Figure 112014118825116-pat00033
및
Figure 112014118825116-pat00034
이다.
Figure 112014118825116-pat00035
은 n번째 펨토 기지국의 G개의 리소스 블록을 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00036
는 G개의 리소스 블록에 대한 전송 전력을 나타낸다.
유틸리티 함수(utility function)는 에너지 효율과 동일하게 정의될 수 있다. 즉, 유틸리티 함수는 아래 수학식 7로 정의될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112014118825116-pat00037
Figure 112014118825116-pat00038
은 유틸리티 함수를 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00039
은
Figure 112014118825116-pat00040
으로 정의될 수 있다. 즉,
Figure 112014118825116-pat00041
은 n번째 액션 프로파일을 제외한 나머지 액션 프로파일들의 세트로 정의될 수 있다. 그리고,
Figure 112014118825116-pat00042
은 아래 수학식 8로 다시 표현될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112014118825116-pat00043
Figure 112014118825116-pat00044
및
Figure 112014118825116-pat00045
는 n번째 액션 프로파일을 제외한 나머지 액션 프로파일을 나타낸다.
최적 액션 프로파일을 찾기 위해 비협력 게임 이론(non-cooperative game theory)에서의 나쉬 균형(Nash Equilibrium)이 이용될 수 있다. 아래 수학식 9의 조건이 만족되는 경우, 최적 액션 프로파일
Figure 112014118825116-pat00046
가 획득될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112014118825116-pat00047
여기서,
Figure 112014118825116-pat00048
은 나쉬 균형에서의
Figure 112014118825116-pat00049
으로 정의되고, 나쉬 균형에서의 n번째 액션 프로파일(즉, 최적 액션 프로파일)을 제외한 나머지 액션 프로파일을 나타낸다. 이하, 최적 리소스 블록 세트의 할당 및 최적 전송 파워의 할당을 설명한다.
n번째 펨토 기지국은 다른 펨토 기지국들의 채널 이득을 알고 있다는 조건 아래, 최적 리소스 블록 세트는 아래 수학식 10으로 표현될 수 있다. 즉, n번째 펨토 기지국의 최적 리소스 블록 세트는 수학식 10으로 표현될 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112014118825116-pat00050
전술하였듯이,
Figure 112014118825116-pat00051
은 n번째 펨토 기지국을 제외한 나머지 펨토 기지국의 G개의 리소스 블록에 대한 전송 전력을 나타낸다. 최적 리소스 블록 세트의 할당은 유틸리티 함수의 최대화와 연관될 수 있고, 유틸리티 함수는 에너지 효율과 동일하게 정의되므로, 최적 리소스 블록 세트의 할당은 에너지 효율의 최대화와 연관될 수 있다. n번째 펨토 기지국은 다른 펨토 기지국의 전송 파워를 알고 있는 조건 아래, 최적 리소스 블록 세트는 아래 수학식 11로 다시 표현될 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112014118825116-pat00052

수학식 11은 수학식 2 및 수학식 4를 수학식 10에 대입하여 도출될 수 있다. 수학식 11에서,
Figure 112014118825116-pat00053
은
Figure 112014118825116-pat00054
으로 정의되고, 다른 펨토셀에 의한 간섭 및 매크로셀에 의한 간섭을 나타낼 수 있다.
Figure 112014118825116-pat00055
를 SINR이라 할 때,
Figure 112014118825116-pat00056
이라 할 경우, 수학식 11로부터 수학식 12가 도출될 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112014118825116-pat00057
수학식 12에서, 분모가 최소가 되는 경우,
Figure 112014118825116-pat00058
이 최대가 될 수 있으므로,
Figure 112014118825116-pat00059
의 최대값을 구하기 위해
Figure 112014118825116-pat00060
는 아래 수학식 13으로 다시 표현될 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112014118825116-pat00061
수학식 13을 통해 확인할 수 있듯이,
Figure 112014118825116-pat00062
이 최소가 됨에 따라 최적 리소스 블록 세트가 결정될 수 있다. 여기서, 최적 리소스 블록 세트에 포함된 리소스 블록의 개수는 G개이다. 펨토 기지국의 간섭, 즉, 매크로 셀에 의한 간섭 및 다른 펨토 기지국에 의한 간섭이 최소가 되는 경우,
Figure 112014118825116-pat00063
이 최소가 될 수 있다.
최적 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 최적화하기 위해 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 기법이 이용될 수 있다. 일 실시예에 따른 PSO 기반의 최적 전력 할당은 파티클 인코딩, 적합성 연산(fitness computation), 및 파티클의 속도와 위치의 업그레이드를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 PSO 기반의 최적 전력 할당에서 각각의 파티클은 G-dimensional 벡터로 표현될 수 있고(여기서, G는 최적 리소스 블록 세트에 포함된 리소스 블록의 개수를 나타냄), 상기 벡터의 각각의 엘리먼트(element)는 펨토 기지국의 리소스 블록에 대한 전력 레벨(또는 전송 전력)을 나타낸다. 일 실시예에 따른 PSO 기반의 최적 전력 할당에서, 파티클의 적합성(fitness)이 고려되는 이상, 유틸리티 함수가 적합성 함수(fitness function)로 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 일 실시예에 따른 PSO 기반의 최적 전력 할당은 반복적으로 유틸리티 함수를 최대화할 수 있고, 상기 최대화의 결과로서 최적 리스소 블록 세트에 대한 전송 전력을 결정할 수 있다.
입자 군집 최적화(particle swarm optimization) 기법에서 파티클의 새로운 속도 및 새로운 위치를 찾는 것이 중요할 수 있다. 파티클의 새로운 속도는 수학식 14로 표현되고, 파티클의 새로운 위치는 수학식 15로 표현될 수 있다. 최종적으로, 파티클의 가장 좋은 위치가 최적 리소스 블록 세트에 대한 최적 전송 전력을 나타내는
Figure 112014118825116-pat00064
으로 결정될 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112014118825116-pat00065
[수학식 15]
Figure 112014118825116-pat00066
수학식 14에서,
Figure 112014118825116-pat00067
는 j번째 파티클의 새로운 속도,
Figure 112014118825116-pat00068
는 j번째 파티클의 현재 속도,
Figure 112014118825116-pat00069
는 j번째 파티클이 방문한 베스트 위치(best position),
Figure 112014118825116-pat00070
는 j번째 파티클 및 j번째 파티클의 이웃(neighborhood) 파티클들이 방문한 베스트 위치(best position)를 나타낸다. 전체 군집(whole swarm)을 이웃이라 할 경우,
Figure 112014118825116-pat00071
는 글로벌 베스트(global best, gbest)라 할 수 있고, 작은 이웃(small neighborhood)인 경우,
Figure 112014118825116-pat00072
는 로컬 베스트(local best, lbest)라 할 수 있다. 글로벌 베스트와 로컬 베스트의 차이는 수렴(convergence)에 있다. gbest PSO는 lbest PSO보다 빠르게 수렴할 수 있다. 또한, lbest는 작은 샘플 공간(small sample space) 때문에 트랩될 가능성이 있다. 일 실시예에 따르면, gbest PSO가 사용될 수 있다.
수학식 14에서,
Figure 112014118825116-pat00073
및
Figure 112014118825116-pat00074
는 탐색 프로세스(search process)에서 영향(influence)을 제어하는 가속도 계수(acceleration coefficients)를 나타내고,
Figure 112014118825116-pat00075
는 군집에 포함된 파티클의 개수를 나타내며,
Figure 112014118825116-pat00076
및
Figure 112014118825116-pat00077
는 0부터 1내의 임의의 숫자를 나타낸다.
전술하였듯이, G개의 리소스 블록 각각에 대한 전송 파워는
Figure 112014118825116-pat00078
으로 표현된다. 최적 전송 파워는 에너지 효율성을 최대화하는 것과 연관되고, 유틸리티 함수의 최대화와도 연관될 수 있다. n번째 펨토 기지국은 다른 펨토 기지국(즉, N-1개의 펨토 기지국)의 전송 전력을 알고 있다는 조건 아래, 최적 전송 파워의 할당은 수학식 16으로 표현될 수 있다.
[수학식 16]
Figure 112014118825116-pat00079
입자 군집 최적화 기법은 반복적으로 유틸리티 함수를 최대화할 수 있고, 반복적인 최대화의 결과로서 나귀 균형에 해당하는 펨토 기지국의 최적 전송 전력을 제공할 수 있다.
최적 리소스 블록 세트 및 최적 전송 파워의 할당에 대한 알고리즘을 정리하면 아래와 같다.
Figure 112014118825116-pat00080
상기 알고리즘에서의 비협력 게임의 각각의 반복(iteration)에서, 리소스 블록 할당 절차 및 전력 할당 절차가 별개로 수행될 수 있다. 별개로 수행됨으로써, 기존의 할당 태스크의 복잡성(complexity)이 감소될 수 있다. 입자 군집 최적화 기법 기반의 전력 할당 절차는 전송 전력의 전체 세트를 파싱하지 않고, 최적 전송 전력을 제공할 수 있다.
펨토 기지국은 다른 펨토 기지국의 채널 이득을 알고 있다는 가정하에, 비협력 게임은 나쉬 균형으로 수렴할 수 있다. 상기 채널 이득에 대한 정보는 제어 채널을 통해 반복적으로 획득될 수 있고, 가장 좋은 퍼포먼스를 성취하는데 도움을 줄 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘에 기초한 게임 반복 및 에너지 효율에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 4의 (a)는 펨토 기지국의 개수(N)이 20인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 도 4의 (b)는 N이 40인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 4의 (a) 및 (b)에서, 그래프 (1)은 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타내고, 그래프 (2)는 RA-NPOG에 따른 그래프이고, 그래프 (3)은 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프이고, 그래프 (4)는 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프이다.
도 4의 (a) 및 (b)의 그래프 (1)을 살펴보면, 게임 반복(game iteration)이 증가하면, 에너지 효율이 증가한다. 에너지 효율의 증가는 펨토 기지국들이 자원(리소스 블록 및 파워 레벨)을 위해 경쟁하는 것을 나타낼 수 있다. 게임 반복이 증가하여도 더 이상 에너지 효율이 증가하지 않을 수 있다. 에너지 효율이 더 이상 증가하지 않고, 거의 일정한 것은 나쉬 균형에 도달한 것을 나타낼 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘에 기초한 게임 반복 및 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 5의 (a)는 펨토 기지국의 개수(N)이 20인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 도 5의 (b)는 N이 40인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 5의 (a) 및 (b)에서, 그래프 (1)은 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타내고, 그래프 (2)는 RA-NPOG에 따른 그래프이고, 그래프 (3)은 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프이고, 그래프 (4)는 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프이다.
도 5에 도시된 시뮬레이션 결과는 도 4에 도시된 시뮬레이션 결과와 비슷한 양상을 나타낸다. 기존의 RA-NPOG 및 RA-FP와 비교할 때, 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용되는 경우, 쓰루풋이 향상될 수 있다.
도 6은 리소스 블록의 개수와 에너지 효율에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 6의 (a)는 펨토 기지국의 개수(N)이 20인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 도 6의 (b)는 N이 40인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 6의 (a) 및 (b)에서, 그래프 (1)은 N=20, Q=50일 때 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타내고, 그래프 (2)는 N=20, Q=25일 때 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타낸다. 그래프 (3)은 N=20, Q=50일 때 RA-NPOG에 따른 그래프이고, 그래프 (4)는 N=20, Q=25일 때 RA-NPOG에 따른 그래프를 나타낸다. 그래프 (5)는 N=20, Q=50일 때 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프이고, 그래프 (6)은 N=20, Q=25일 때 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프를 나타낸다. 그래프 (7)은 N=20, Q=50일 때 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프를 나타내고, 그래프 (8)은 N=20, Q=25일 때 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프를 나타낸다. 여기서, Q는 리소스 블록의 풀에 포함된 리소스 블록의 개수를 나타낸다. Q=20은 리소스 블록의 풀에 20개의 리소스 블록이 있다는 것을 의미한다.
도 6의 (a) 및 (b)에서 그래프 (1)의 경우, 리소스 블록의 개수(G)가 증가하면, 에너지 효율이 증가한다. 리소스 블록의 개수가 동일한 경우, 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 에너지 효율이 높음을 확인할 수 있다.
도 7은 리소스 블록의 개수와 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 7의 (a)는 펨토 기지국의 개수(N)이 20인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 도 7의 (b)는 N이 40인 경우일 때의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 7의 (a) 및 (b)에서, 그래프 (1)은 N=20, Q=50일 때 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타내고, 그래프 (2)는 N=20, Q=25일 때 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용된 것을 나타낸다. 그래프 (3)은 N=20, Q=50일 때 RA-NPOG에 따른 그래프이고, 그래프 (4)는 N=20, Q=25일 때 RA-NPOG에 따른 그래프를 나타낸다. 그래프 (5)는 N=20, Q=50일 때 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프이고, 그래프 (6)은 N=20, Q=25일 때 RA-FP (10dBm)에 따른 그래프를 나타낸다. 그래프 (7)은 N=20, Q=50일 때 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프를 나타내고, 그래프 (8)은 N=20, Q=25일 때 RA-FP (17dBm)에 따른 그래프를 나타낸다.
도 7의 (a) 및 (b)에서 그래프 (1)을 살펴보면, 리소스 블록의 개수가 증가할수록 펨토셀 네트워크의 쓰루풋이 증가한다. 리소스 블록의 개수가 동일한 경우, 일 실시예에 따른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용되었을 때 나타나는 쓰루풋은 다른 알고리즘이 적용되었을 때 나타나는 쓰루풋보다 높음을 확인할 수 있다.
도 8은 펨토셀의 개수 및 에너지 효율과 펨토셀의 개수 및 쓰루풋에 관한 시뮬레이션 결과이다.
도 8의 (a)는 펨토셀의 개수 및 에너지 효율에 대한 관계를 도시한 막대 그래프이고, 도 8의 (b)는 펨토셀의 개수 및 쓰루풋에 대한 관계를 도시한 막대 그래프이다.
도 8의 (a)를 살펴보면, 펨토셀의 개수가 증가할수록 모든 알고리즘이 적용됨에 따라 나타나는 에너지 효율은 감소한다. 어느 경우에 있어서나, 일 실시예에 다른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용에 따라 나타나는 에너지 효율이 가장 크다.
도 8의 (b)를 살펴보면, 쓰루풋은 도 8의 (a)와 유사한 양상을 나타낸다. 일 실시예에 다른 무선 자원 관리 알고리즘이 적용에 따라 나타나는 쓰루풋이 다른 알고리즘이 적용된 경우보다 크다.
도 9는 일 실시예에 따른 기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 일 실시예에 따른 기지국은 펨토 기지국일 수 있다.
기지국은 기지국 자신으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 기지국 자신 사이의 채널 이득을 획득할 수 있다(910). 제1 리소스 블록 세트는 최초 리소스 블록 세트를 나타낼 수 있고, 전술한 알고리즘의
Figure 112014118825116-pat00081
은 제1 리소스 블록 세트와 대응될 수 있다.
기지국은 채널 이득을 이용하여, 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다(920). 제2 리소스 블록 세트는 최적 리소스 블록 세트일 수 있다. 전술한 알고리즘의
Figure 112014118825116-pat00082
은 제2 리소스 블록 세트와 대응될 수 있다. 예를 들어, 기지국은 제1 리소스 블록 세트에 포함된 복수의 리소스 블록들 각각에 대한 채널 이득의 역수를 획득하고, 획득된 역수들의 합을 기초로 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다. 즉, 기지국은 수학식
Figure 112014118825116-pat00083
에 따라 상기 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다.
기지국은 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당할 수 있다(930). 예를 들어, 기지국은 입자 군집 최적화(particle swarm optimization) 기법을 이용하여 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당할 수 있다.
기지국은 제1 리소스 블록 세트 및 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제1 액션 프로파일을 제2 리소스 블록 세트 및 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정할 수 있다(940).
또한, 기지국은 제2 액션 프로파일로 결정된 경우, 제2 액션 프로파일을 브로드캐스트할 수 있다(950).
또한, 기지국은 나쉬 균형(Nash Equilibrium)을 획득할 때까지 단계(910) 내지 단계(950)을 반복 수행할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 기지국은 다른 기지국 및 상기 다른 기지국이 서빙하는 다른 단말 사이의 채널 이득을 획득할 수 있다. 여기서, 다른 기지국은 상기 기지국이 속한 펨토셀과 다른 펨토셀에 속한 펨토 기지국일 수 있다. 또한, 기지국은 다른 기지국의 다른 단말과 매크로 기지국 사이의 채널 이득을 더 획득할 수 있다.
도 1 내지 도 8을 통해 기술된 사항들은 도 9를 통해 기술된 사항들에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.
도 10은 일 실시예에 따른 기지국을 설명하기 위한 도면이다.
도 10를 참조하면, 일 실시예에 따른 기지국(1000)은 획득부(1010), 리소스 블록 세트 결정부(1020), 전력 할당부(1030), 및 결정부(1040)를 포함한다.
획득부(1010)는 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 기지국(1000) 사이의 채널 이득을 획득할 수 있다. 또한, 획득부(1010)는 다른 기지국 및 상기 다른 기지국이 서빙하는 다른 단말 사이의 채널 이득을 더 획득할 수 있다.
리소스 블록 세트 결정부(1020)는 채널 이득을 이용하여, 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다. 예를 들어, 리소스 블록 세트 결정부(1020)는 제1 리소스 블록 세트에 포함된 복수의 리소스 블록들 각각에 대한 채널 이득의 역수를 획득하고, 상기 획득된 역수들의 합을 기초로 상기 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다. 즉, 리소스 블록 세트 결정부(1020)는 수학식
Figure 112014118825116-pat00084
에 따라 제2 리소스 블록 세트를 결정할 수 있다.
전력 할당부(1030)는 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할 수 있다. 예를 들어, 전력 할당부(1030)는 입자 군집 최적화(particle swarm optimization) 기법을 이용하여 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당할 수 있다. 입자 군집 최적화 기법에서 파티클의 새로운 위치가 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 결정될 수 있다.
결정부(1040)는 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 액션 프로파일이 제1 액션 프로파일보다 더 좋은 경우, 결정부(1040)는 제1 액션 프로파일을 제2 액션 프로파일로 변경할 것을 결정할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 기지국(1000)은 제2 액션 프로파일을 브로드캐스팅하는 브로드캐스팅부를 더 포함할 수 있다. 다른 기지국들은 기지국(1000)의 제2 액션 프로파일을 확인할 수 있다.
도 1 내지 도 8을 통해 기술된 사항들은 도 10을 통해 기술된 사항들에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (13)

  1. 기지국에 있어서,
    상기 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 상기 기지국 사이의 채널 이득을 획득하는 획득부;
    상기 채널 이득을 이용하여, 상기 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 리소스 블록 세트 결정부;
    상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하는 전력 할당부; 및
    상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력으로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정하는 결정부
    를 포함하고,
    상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트는, 다운링크를 위한 리소스 블록 세트인,
    기지국.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 리소스 블록 세트 결정부는,
    상기 제1 리소스 블록 세트에 포함된 복수의 리소스 블록들 각각에 대한 채널 이득의 역수를 획득하고, 상기 획득된 역수들의 합을 기초로 상기 제2 리소스 블록 세트를 결정하는,
    기지국.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 리소스 블록 세트 결정부는,
    수학식
    Figure 112014118825116-pat00085
    에 따라 상기 제2 리소스 블록 세트를 결정하고,
    Figure 112014118825116-pat00086
    는 제2 리소스 블록 세트이고,
    Figure 112014118825116-pat00087
    는 제1 리소스 블록 세트를 나타내고,
    Figure 112014118825116-pat00088
    는 제1 리소스 블록 세트에 포함된 리소스 블록의 개수이고,
    Figure 112014118825116-pat00089
    는 제1 리소스 블록 세트에 포함된 g번째 리소스 블록에 대한 채널 이득이고,
    Figure 112014118825116-pat00090
    는 기지국에 대한 간섭을 나타내는,
    기지국.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전력 할당부는,
    입자 군집 최적화(particle swarm optimization) 기법을 이용하여 상기 전송 전력을 할당하는,
    기지국.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 액션 프로파일로 변경된 경우, 상기 제2 액션 프로파일을 브로드캐스팅하는 브로드캐스팅부
    를 더 포함하는,
    기지국.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 획득부는,
    다른 기지국 및 상기 다른 기지국이 서빙하는 다른 단말 사이의 채널 이득을 더 획득하는,
    기지국.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 기지국은,
    펨토 기지국인,
    기지국.
  8. 기지국으로부터 제1 리소스 블록 세트를 할당받은 단말과 상기 기지국 사이의 채널 이득을 획득하는 단계;
    상기 채널 이득을 이용하여, 상기 단말에게 할당할 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 단계;
    상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하는 단계; 및
    상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제1 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제1 액션 프로파일을 상기 제2 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 파워로 정의된 제2 액션 프로파일로 변경할 것인지 여부를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 리소스 블록 세트 및 상기 제2 리소스 블록 세트는, 다운링크를 위한 리소스 블록 세트인,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 결정을 기초로, 상기 제2 액션 프로파일을 브로드캐스팅하는 단계
    를 더 포함하는,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    나쉬 균형(Nash Equilibrium)을 획득할 때까지 상기 다운링크 무선 자원 관리 방법을 반복 수행하는 단계
    를 더 포함하는,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 단계는,
    상기 제1 리소스 블록 세트에 포함된 복수의 리소스 블록들 각각에 대한 채널 이득의 역수를 획득하는 단계;
    상기 획득된 역수들의 합을 기초로 상기 제2 리소스 블록 세트를 결정하는 단계
    를 포함하는,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 제2 리소스 블록 세트에 대한 전송 전력을 할당하는 단계는,
    입자 군집 최적화(particle swarm optimization) 기법을 이용하여 상기 전송 전력을 할당하는 단계
    를 포함하는,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    다른 기지국 및 상기 다른 기지국이 서빙하는 다른 단말 사이의 채널 이득을 획득하는 단계
    를 더 포함하는,
    기지국의 다운링크 무선 자원 관리 방법.
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