KR101591964B1 - 무선통신시스템 분산 제어 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

신뢰도 기반의 무선통신시스템 분산 제어 방법이 개시되며, 본 무선통신시스템 분산 제어 방법은, 통신노드와 관련된 복수의 주변노드로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 상기 통신노드가 보정한 자신의 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드가 보정한 상기 통신노드의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계, 및 상기 통신노드에서 업데이트된 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 포함한다.

Description

무선통신시스템 분산 제어 방법 및 장치{DISTRIBUTED CONTROL METHOD AND DEVICE FOR WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본원은 무선통신시스템에서 송신전력 등을 분산 제어하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
무선통신시스템에서의 송신전력 제어 방법은 크게 중앙제어 방식과 분산제어 방식으로 나눌 수 있다.
중앙제어 방식은, 시스템에 이상적인 중앙 제어자가 존재하여 모든 필요한 무선채널, 간섭 정보를 알고 있다고 가정하고 모든 경우의 수를 조사하여 가장 최적의 송신전력을 선택하게 하는 방식이다. 이러한 중앙제어 방식은 최적의 성능을 낼 수 있다는 장점이 있으나, 제어 신호의 오버헤드가 크고, 시스템이 커지면 최적화를 위한 연산량이 지수적으로 증가하는 단점이 있다.
또한, 분산제어 방식은, 시스템의 구성원이 각각 독립적으로 송신전력을 결정하는 방식으로서, 주변 환경 정보를 기반으로 단독으로 결정할 수도 있고 주변 노드들과 일정한 정보 공유를 통해 협력적으로 결정할 수도 있다. 이러한 분산제어 방식은 별도의 제어 신호가 없거나 최소화될 수 있어 연산 복잡도가 작다는 장점이 있는 반면, 중앙제어 방식에 비해 제한된 정보와 신호처리 방법에 의하므로 중앙제어 방식으로 구현 가능한 최적의 성능에 비하여 성능이 많이 열화되는 단점이 있다.
한국공개특허공보 제2010-0113262호
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래의 분산제어 방식에 비하여 월등히 좋은 최적화 성능을 발휘할 수 있는 무선통신시스템 분산 제어 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제1 측면에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법은, 통신노드와 관련된 복수의 주변노드로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 단계; 상기 통신노드가 보정한 자신의 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드가 보정한 상기 통신노드의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계; 및 상기 통신노드에서 업데이트된 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제2 측면에 따른 단말 장치는, 무선통신시스템의 분산 제어를 지원하는 단말 장치로서, 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 복수의 주변노드로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 보정하는 단계; 상기 프로세서가 보정한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드가 보정한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 수행할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제3 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 본원의 제1 측면에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램일 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 정보량이 매우 작은 신뢰도 정보의 보정, 업데이트 및 교환을 통하여 각각의 노드의 상태 정보(송신전력, 자원 등)를 최적화함으로써, 제어신호의 송수신량 및 노드 내의 연산복잡도가 최소화될수 있어, 종래의 분산제어 방식에 비하여 월등히 좋은 최적화 성능을 낼 수 있다.
도 1은 다수의 노드들이 기능적으로 정의된 가상노드들을 통해 상호 영향 관계가 설정된 상태를 도시한 개념도이다.
도 2는 가상노드 및 이와 대응하는 노드를 하나의 단말 장치로 도시한 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법에 있어서 통신노드와 주변노드의 상호 연동을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a 내지 도 5g는 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법을 단계적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 단말 장치 및 주변노드를 도시한 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적 또는 간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 “상에” 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 동일 주파수 사용시 상호 간섭을 일으키는 무선통신시스템에서 별도의 중앙 제어자(central coordinator) 없이, 각각의 구성원(노드)이 분산적으로 송신전력(transmit power), 자원 등을 제어하여 최적화 하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본원에 의하면, 각 구성원(노드)들은 주변의 간섭신호를 측정하여 획득한 정보와 주변 구성원들로부터 전달 받은 메시지(message) 정보(신뢰도 정보)를 바탕으로 자신의 송신전력, 자원 등을 최적으로 보정할 수 있다. 또한, 각 구성원들은 주변 구성원들로부터 전달받은 메시지 정보를 업데이트(update)하여 다시 주변 구성원들과 업데이트된 메시지 정보를 교환한다. 본원은 이러한 과정을 지속적으로 반복함으로써 무선통신시스템이 전체적으로 최적의 상태에 이르도록 유도한다.
또한, 본원은 모든 종류/형태의 무선통신시스템에 적용 가능하다. 예를 들어 본원은 4G LTE/LTE-A, 5G 통신시스템 등과 같은 셀룰라시스템, 무선랜시스템, 사물인터넷시스템, 자동차통신시스템 등에 적용될 수 있다.
특히, 수많은 네트워크 노드들이 존재하는 사물인터넷 무선네트워크에서는 상호 네트워크 노드 간에 송신신호가 간섭신호로 작용하여 네트워크 전체의 성능 열화가 발생할 수 있다. 본원은 개개의 네트워크 노드들이 적절히 송신전력과 같은 상태 정보를 조절함으로써, 네트워크 전체 성능을 향상시킬 수 있는 분산 제어 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
이하에서는 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법(이하 '본 분산 제어 방법'이라 함)(S100)에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 다수의 노드들이 기능적으로 정의된 가상노드들을 통해 상호 영향 관계가 설정된 상태를 도시한 개념도이다.
다시 말해, 도 1은 네트워크 내에 서로 복잡하게 얽혀있는 전체 단말 장치(통신 기기)들의 관계를 지엽적인 주변기기들 간의 관계로 표현한 개념도이며, 도 1에 도시된 가상노드는 통신노드들의 상호 작용 효과를 정의한 가상의 기능성 노드(function node)라 할 수 있다.
도 1을 참조하면, 소정의 셀 영역을 갖는 다수의 노드 들 중, 통신노드(n)와 가상노드(a)를 통해 연결되는 노드를 통신노드(n)의 주변에 위치하는 주변노드(m)라 정의하고, 이러한 주변노드(m)와 주변 가상노드(b)를 통해 연결되는 노드를 주변노드(m)이 주변에 위치하는 주변노드 기준 주변노드(l)라 정의하였다. 주변노드(l)를 중심으로 보면, 통신노드(n) 또한 주변노드 기준 주변노드(l)라 할 수 있다.
또한, 가상노드(a)는 기능적으로 정의된 노드로서 실제로 존재하는 노드는 아니다. 즉, 가상노드(a)는 통신노드(n)와 주변노드(m)의 연동 관계를 정의하는 가상의 노드라 할 수 있다.
본 분산 제어 방법(S100)은 도 1에 도시된 각 노드가 주변노드들과 메시지 전달(message-passing) 방법을 통해 정보를 교환하면서 각각 최적화 점을 찾는 방식이라 할 수 있다. 이때, 메시지는 각 노드가 선택할 수 있는 결정이 얼마만큼 최적인지에 대한 확률적 정보를 담고 있기 때문에 신뢰도(belief) 정보라 칭할 수 있다.
즉, 본 분산 제어 방법(S100)은 주변노드들과의 정보 교환을 통해 확률적 정보인 신뢰도 정보가 전파되고 수렴되는 방식의 신뢰도 전파(belief propagation) 알고리즘을 이용하여 각 노드에게 최선이라고 생각되는 신뢰도 정보를 메시지로 주고 받으며 무선통신시스템 전체의 최적점을 찾아가는, 협력적 분산 제어 방식이라 할 수 있다.
또한, 도 2는 가상노드 및 이와 대응하는 노드를 각각 하나의 단말 장치로 도시한 개념도이다. 즉, 도 2는 도 1의 다수의 노드들 중 가상노드와 일대응 대응하는 일부를 단순화하여 도시한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 통신노드(n)에 대응하는 단말 장치(210)는 가상노드(a)를 포함하고, 주변노드(m)에 대응하는 주변 단말 장치(220)는 주변 가상노드(b)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 통신노드(n)에 대응하는 단말 장치(210)는 주변노드(m)들과 신뢰도(belief) 정보(신뢰도에 관한 메시지 정보)를 주고 받으며, 가상노드(a)를 통해 주변 신뢰도 정보를 고려하여 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 계산을 수행할 수 있다. 즉, 가상노드(a)는 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보 및 단말 장치(210)가 측정한 측정정보를 고려하여, 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 보정하는 역할의 가상의 기능성 노드(function node)라 할 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법에 있어서 통신노드와 주변노드의 상호 연동을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 통신노드(n)와 관련된 복수의 주변노드(m)로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 통신노드(n)가 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110)를 포함한다.
여기서, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 신호 전송률과 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는, 통신노드(n)가 사용하려는 송신전력 정보 및 자원 정보 중 하나 이상에 대한 신뢰도 정보일 수 있다.
이러한 신뢰도 정보의 개념은 주변노드(m), 주변노드 기준 주변노드(l) 등의 다른 노드에도 동일하게 적용될 수 있다.
또한, 통신노드(n)의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류될 수 있고, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 복수의 상태 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값일 수 있다.
예를 들어, 통신노드(n)의 상태 중 송신전력은 L개의 전력 레벨(power level)로 분류될 수 있다. 또한, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 L개의 전력 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값일 수 있다. 예시적으로, 통신노드(n)가 3개의 전력 레벨을 가지는 경우, 1번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.2, 2번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.5, 3번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.3인 것으로, 통신노드(n)의 신뢰도 정보가 설정될 수 있다.
이와 같이, 본원에서 사용되는 신뢰도 정보는 정보량이 매우 작은 스칼라 값의 집합이라 할 수 있으므로, 주변 노드들과 협력적으로 정보를 교환하는 분산 제어 방식에 있어서 교환되는 정보량을 최소화하면서도, 확률값과 같은 신뢰도 정보에 기반하여 노드들의 상태를 보다 효율적으로 최적화할 수 있는 장점이 있다.
또한, 주변노드(m), 주변노드 기준 주변노드(l) 등의 다른 노드의 상태도 복수의 상태 레벨로 분류될 수 있고, 이러한 노드들의 신뢰도 정보 역시 복수의 상태 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값일 수 있다.
예를 들어, N개의 동기화된 셀(cell)을 갖는 무선 셀룰라 네트워크(wireless cellular network)에서, n번째 셀(cell) 내에 위치한 사용자 단말(UE; user equipment)은 n번째 셀의 중앙에 위치한 n번째 송신포인트(TP; transmit point)로부터 송신전력(transmit power)을 전송받는다. 다만, 상기 사용자 단말은 n번째 송신포인트로부터 원하는 신호를 수신하는 동안, n번째 셀과 이웃하는 셀에 위치한 송신포인트의 송신신호로부터 간섭(interference)을 받게 된다. n번째 셀 내에 위치한 사용자 단말에서의SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00001
여기서, G n ,m 은 m번째 셀에 있는 송신포인트(TP)에서 n번째 셀에 있는 사용자단말(UE)로의 채널전력이득(channel power gain)이고, P n 은 n번째 송신포인트의 송신전력이며, Φ(n)은 n번째 셀의 주변에 이웃하는 셀들의 세트로서 지배적인 간섭원(dominant interfering source)으로 인정될 수 있는 주변노드들의 세트이고, Z n 은 n번째 셀 내의 사용자 단말(UE)에서의 잡음전력(noise power)이다.
또한, 전력할당벡터(power allocation vector)를 P={P 1, P 2, … P N}라 하였을 때, N개의 네트워크 노드들도 이루어진 네크워크의 총전송률(sum rate)은 다음과 같은 최적화 목적함수로 고려될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00002
참고로, 전력 레벨의 전체 개수를 L이라 하였을 때, 전력할당의 가능한 조합의 전체 세트는 ΩL={P|P n∈{ρ 1, ρ 2, … , ρ L}, n=1, 2, … , N} 와 같이 정의될 수 있다. 이때, ρ l (l=1, 2, … , L)은 개별 전력 레벨(discrete power level)이다.
또한, 전력할당구성(power allocation configuration) P에 대한 에너지 함수(energy function)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00003
여기서, 에너지 함수 E(P)는 전력제어문제(power control problem)의 목적함수(objective function)로 정의될 수 있다. 또한, 통계물리학(statistical physics)의 볼츠만 타입 확률 측도(Boltzmann-type probability measure)에 따르면, 결합확률분포(joint probability distribution)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00004
여기서, β는 양의 상수(positive constant)이고, C는 정규화 상수(normalization constant)이다.
도 1을 참조하여, 이러한 결합확률분포를 하나의 셀 내에 위치하는 통신노드(n), 그 주변의 셀 내에 위치하는 주변노드(m), 통신노드(n) 및 주변노드(m)와 관련된 가상노드(a)의 지엽적인 관계로서 표현하면 다음의 수학식 5 내지 7과 같다.
Figure 112015017940887-pat00005
Figure 112015017940887-pat00006
Figure 112015017940887-pat00007
도 1을 참조하면, ∂a는 가상노드(a)와 관련된 노드들(n, m)의 세트를 의미하고, m'(a)는 가상노드(a)와 동일한 셀 내에 위치하는 하나의 노드를 의미하며, ＼m은 m을 제외한 세트를 의미하고, P∂ a 는 가상노드(a)와 관련된 로컬 전력할당 벡터를 의미한다.
또한 예시적으로, S110 단계는 통신노드(n)와 동일한 셀 내에 위치하는 가상노드(a)(이를 테면, 통신노드(n)에 포함되는 가상노드(a))를 이용하여 다음과 같이 수식적으로 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00008
여기서, (t)는 반복회수에 관한 인덱스(iteration index)이고, ∝는 계산 결과의 정규화를 의미하며, ＼n은 n을 제외한 세트를 의미한다. 즉, ∂a＼n는 가상노드(a)와 관련된 주변의 노드들(n, m) 중 통신노드(n)를 제외한 주변노드(m)를 지칭한다.
이러한 수학식 8은 가상노드(a)가 통신노드(n)를 위한 최적의 전력값이 P n이라는 것을 어느 정도 신뢰하는지에 관한 신뢰도 정보를 가상노드(a)에서 통신노드(n)로 메시지의 형태로 전송하는 것을 의미한다.
이같은 수학식 8에 따르면, 통신노드(n)의 최적의 전력값(P n)에 관한 신뢰도 정보는 통신노드(n)를 제외한 주변노드(m) 각각으로부터 전송받은 주변노드(m)의 최적의 전력값(P m)에 관한 주변 신뢰도 정보를 고려하여 계산될 수 있다. 아울러, 수학식 8은 주변 신뢰도 정보와 함께 ψ a (P∂ a )(수학식 6)를 고려하도록 설정되어 있다. 앞서 살펴본 바와 같이, 수학식 6은 주변노드(m)에서 통신노드(n)로의 채널전력이득, 통신노드(n)의 잡음 전력 등을 고려하여, 주변 신뢰도 정보마다 가중치를 부여하는 함수라 할 수 있다.
즉, 수학식 8에 대응하는 S110 단계는, 통신노드(n)와 관련된 복수의 주변노드(m)로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 고려하는 가상노드(a)를 통하여, 통신노드(n)가 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 단계라 할 수 있다. 다만, 전술한 바와 같이 가상노드(a)는 실제로 존재하는 노드는 아니며, 주변노드(m)와의 관계 및 주변잡음을 고려하여 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 보정하는 부분으로서, 통신노드(n) 내의 프로세서 등에 포함되는 알고리즘 구성으로 볼 수 있다.
이와 같이, 통신노드(n)는 복수의 주변노드(m)와 연결되는 가상노드(a)를 포함할 수 있고, 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110)는 가상노드(a)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 복수의 주변노드(m) 각각은 통신노드(n)와 연결되는 주변 가상노드(b)를 포함할 수 있다.
또한 수학식 8을 참조하면, 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110)에서, 측정정보는 통신노드(n)의 채널이득, 복수의 주변노드(m)의 채널이득, 통신노드(n)의 잡음 및 복수의 주변노드(m)의 잡음 중 하나 이상을 측정한 정보일 수 있다. 이러한 측정정보는 주변의 간섭신호를 측정하여 획득한 정보라 할 수 있다.
이와 같이, S110 단계에서 통신노드(n)는, 자신과 관련된 복수의 주변노드(m) 각각이 신뢰하고 있는 주변 신뢰도 정보를 주변노드(m) 각각으로부터 전송받고, 자신이 측정한 주변간섭과 관련한 측정정보를 함께 고려하여, 통신노드(n) 자신의 신뢰도 정보를 보정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 수학식 8과 같은 수식을 통한 연산을 통하여 보정될 수 있다.
한편 다른 일례로, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 룩업테이블(look up table)을 활용하여 보정될 수 있다. 룩업테이블은 통신노드(a)가 전송받는 주변 신뢰도 정보, 측정정보 등을 변수로 설정하고, 각각의 변수에 대하여 고려 가능한 값들 및 각각의 변수 값에 따라 보정되는 신뢰도 정보를 테이블(table)의 형태로 생성한 것이라 할 수 있다. 예시적으로, S110 단계에서 통신노드(a)가 복수의 주변노드(m)로부터 주변 신뢰도 정보를 전송받으면, 룩업테이블 상에서 이러한 주변 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보와 매칭되는 신뢰도 정보를 신뢰도 정보의 보정값으로 획득할 수 있다. 또한, 룩업테이블 상에, 주변 신뢰도 정보 및 측정정보와 정확히 매칭되는 값이 없는 경우에는, 알려진 다양한 보간기법에 의해 보간함으로써 신뢰도 정보의 보정값을 획득할 수 있다.
이와 같이, S110 단계에서, 통신노드(n)는 수학식 8과 같은 수식에 따른 연산 없이도, 룩업테이블을 활용하여 보정된 신뢰도 정보를 획득할 수 있다. 즉, S110 단계에서, 통신노드(n)와 관련된 복수의 주변노드(m)로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 통신노드(n)가 자신의 신뢰도 정보를 보정한다는 것은, 통신노드(n)가 연산을 수행하여 신뢰도 정보의 보정값을 산출하는 것을 의미할 수도 있고, 룩업테이블을 활용하여 신뢰도 정보의 보정값을 획득하는 것을 의미할 수도 있다.
또한 도 4를 참조하면, 주변노드(m)도 S110 단계에 대응하는 S210 단계를 수행할 수 있다. 즉, S210 단계에서 주변노드(m)는 자신의 주변에 위치하는 노드에 해당하는 통신노드(n) 및 주변노드 기준 주변노드(l)의 신뢰도 정보 및 주변노드(m)가 측정한 측정정보를 기초로, 자신의 주변 신뢰도 정보를 보정할 수 있다.
또한 도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 후술할 업데이트하는 단계(S120) 이전에, 통신노드(n)가 자신을 기준으로 복수의 주변노드(m) 각각의 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S115)를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이 통신노드(n)는 S110 단계에서는 자신의 신뢰도 정보를 보정하고, S115 단계에서는 통신노드(n)의 관점에서 복수의 주변노드(m) 각각의 주변 신뢰도 정보를 보정할 수 있다. 도 1을 참조하면, 통신노드(n)에 포함되는 개념으로 가정한 가상노드(a)는 자신과 관련된 노드들(n, m) 각각의 신뢰도 정보를 보정할 수 있다. 도 2를 참조하면, 통신노드(n)에 대응하는 가상노드(a)는 자신의 관점에서, 이와 관련된 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보를 보정할 수 있다.
주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S115)에서, 복수의 주변노드(m) 중 어느 하나의 주변 신뢰도 정보는, 복수의 주변노드(m) 중 나머지로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보, 통신노드(n)의 신뢰도 정보, 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로 보정될 수 있다. 이는, S110 단계에서 통신노드(n)가 주변 신뢰도 정보와 측정정보를 기초로 자신의 신뢰도 정보를 보정한 것과 유사하다고 할 수 있다.
이러한 S115 단계는 S120 단계보다 이전에 수행되는 단계로서, S110 단계와 동시에 수행되거나, S110 단계보다 이전에 수행되거나, S110 단계보다 이후에 수행될 수 있다. 다만, S115 단계는 후술할 소정의 반복회수만큼 S110 단계와 함께 반복적으로 수행되어야 한다.
참고로, 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보라 함은, 주변노드(m) 그 자신의 신뢰도 정보를 정의한 것으로서, 통신노드(n)의 신뢰도 정보와 구분하기 위해 '주변 신뢰도 정보'라는 명칭을 부여한 것이다.
또한 도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 통신노드(n)가 보정한 자신의 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m)가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)가 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계(S120)를 포함한다.
예시적으로, S120 단계는 통신노드(n)와 동일한 셀 내에 위치하는 가상노드(a)(이를 테면, 통신노드(n)에 포함되는 개념의 가상노드(a)) 및 주변노드(m)와 동일한 셀 내에 위치하는 주변 가상노드(b)(이를 테면, 주변노드(n)에 포함되는 개념의 주변 가상노드(b))를 이용하여 다음과 같이 수식적으로 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00009
여기서, (t), (t+1)은 반복회수에 관한 인덱스(iteration index)이고, ∝는 계산 결과의 정규화를 의미하며, ＼a는 a를 제외한 세트를 의미한다. 즉, ∂n＼a는 통신노드(n)와 관련된 가상노드들(a, b) 중 가상노드(a)를 제외한 주변 가상노드(b)를 지칭한다.
이러한 수학식 9는 주변노드(m)와 동일한 셀 내에 위치하는 주변 가상노드(b)가 통신노드(n)를 위한 최적의 전력값이 P n이라는 것을 어느 정도 신뢰하는지에 관한 신뢰도 정보를 주변 가상노드(b)에서 통신노드(n)로 메시지의 형태로 전송하고, 이렇게 복수의 주변 가상노드(b) 각각이 전송한 신뢰도 정보를 Sum Product 연산하고 정규화함으로써, 통신노드(n)가 가상노드(a)로 전송할 예정인 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하고, 이를 가상노드(a)에 메시지의 형태로 전송하는 것을 의미한다.
즉, 도 4를 참조하면, 업데이트하는 단계(S120)는, 통신노드(n)가 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110)를 수행하여 보정한 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m) 각각이 자신을 기준으로 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S115)에 대응하는 단계(S215)를 수행하여 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 업데이트할 수 있다.또한 수학식 9에서 a가, 주변 가상노드(b) 중 어느 하나를 가리키는 것으로 변형하여 보면, 업데이트하는 단계(S120)는 복수의 주변노드(m) 중 어느 하나에 전송될 예정인 통신노드(n)의 신뢰도 정보를, 복수의 주변노드(m) 중 나머지가 각각 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보 및 통신노드(n)가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여, 업데이트하는 단계인 것으로 쉽게 이해될 할 수 있다.
예를 들어, 주변노드가 3개(m1, m2, m3)인 경우, 3개의 주변노드 중 m1에 전송될 예정인 통신노드(n)의 신뢰도 정보는, 3개의 주변노드 중 나머지인 m2 및 m3가 각각 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보 및 통신노드(n)가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여 업데이트될 수 있다. 도 4를 참조하면, 주변노드 m1 전송용으로 업데이트된 신뢰도 정보는, 향후 주변노드 m1에 전송(S130, S230)되어 주변노드 m1이 자신의 주변 신뢰도 정보를 보정(S210)하는 데에 기초정보로서 활용될 수 있다.
이와 같이, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 수학식 9와 같은 수식을 통한 연산을 통하여 업데이트될 수 있다.
한편 다른 일례로, 통신노드(n)의 신뢰도 정보는 룩업테이블(look up table)을 활용하여 업데이트될 수 있다. 룩업테이블은 통신노드(n) 자신이 보정한 신뢰도 정보, 주변노드(m)가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보 등을 변수로 설정하고, 각각의 변수에 대하여 고려 가능한 값들 및 각각의 변수 값에 따라 업데이트되는 신뢰도 정보를 테이블(table)의 형태로 생성한 것이라 할 수 있다. 예시적으로, S120 단계에서 통신노드(a)가 복수의 주변노드(m)로부터 통신노드(a)의 보정된 신뢰도 정보를 전송받으면, 룩업테이블 상에서 주변노드(m)가 보정한 신뢰도 정보 및 자신이 보정한 신뢰도 정보와 매칭되는 신뢰도 정보를 신뢰도 정보의 업데이트값으로 획득할 수 있다. 또한, 룩업테이블 상에, 주변노드(m)가 보정한 신뢰도 정보 및 통신노드(n)가 보정한 신뢰도 정보와 정확히 매칭되는 값이 없는 경우에는, 알려진 다양한 보간기법에 의해 보간함으로써 신뢰도 정보의 업데이트값을 획득할 수 있다.
이와 같이, S120 단계에서, 통신노드(n)는 수학식 9와 같은 수식에 따른 연산 없이도, 룩업테이블을 활용하여 업데이트된 신뢰도 정보를 획득할 수 있다.
즉, S120 단계에서, 통신노드(n)가 보정한 자신의 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m)가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)가 자신의 신뢰도 정보를 업데이트한다는 것은, 통신노드(n)가 연산을 수행하여 신뢰도 정보의 업데이트값을 산출하는 것을 의미할 수도 있고, 룩업테이블을 활용하여 신뢰도 정보의 업데이트값을 획득하는 것을 의미할 수도 있다.
또한 도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 통신노드(n)에서 업데이트된 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(m)에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계(S130)를 포함한다. 도 4를 참조하면, 교환하는 단계(S130)에서, 통신노드(n)는 업데이트하는 단계(S120)를 통해 업데이트된 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(m)로 전송하고, 복수의 주변노드(m) 각각이 업데이트하는 단계(S120)에 대응하는 단계(S220)를 통해 업데이트한 주변 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(m) 각각으로부터 전송받을 수 있다.
또한, 가상노드의 관점에서 교환하는 단계(S130)를 설명하면, 통신노드(n)는 업데이트된 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(m) 각각의 주변 가상노드(b)로 전송하고, 가상노드(a)는 업데이트된 주변 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(m) 각각으로부터 전송받을 수 있다.
또한, 전술한 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110), 업데이트하는 단계(S120), 및 교환하는 단계(S130)는 반복적으로 수행될 수 있다.
구체적으로, S130 단계에서 통신노드(n)는 업데이트된 주변 신뢰도 정보를 전송받고, S110 단계로 되돌아가서, 업데이트된 주변 신뢰도 정보 및 측정정보를 기초로, 자신의 신뢰도 정보의 보정을 반복한다. 또한, S115 단계에서 통신노드(n)는 복수의 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보들 또한 보정할 수 있다. 다음으로, S120 단계에서 통신노드(n)는 주변노드(m) 중 어느 하나에 전송할 예정인 신뢰도 정보를, 자신이 보정한 자신의 신뢰도 정보와 주변노드(m) 중 나머지가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여 업데이트한다. 그러고 나서, 통신노드(n)는 S130 단계를 다시 반복하여 수행한다.
S110 단계 내지 S130 단계가 반복되는 반복회수는 설계 파라미터로서 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 반복회수는 단순히 특정 자연수로 지정될 수 있다. 또는 다른 예로, 반복회수는 신뢰도 정보가 소정의 범위 이내로 수렴할 때까지와 같이 조건부로 설정될 수 있다. 이처럼, S110 단계 내지 S130 단계가 반복되는 소정의 반복회수는 당 분야의 통상의 기술자에게 알려진 방식에 따라 다양하게 설정될 수 있을 것이다.
또한 도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 업데이트하는 단계(S110) 이전에, 통신노드(n)의 신뢰도 정보의 초기치를 설정하는 단계(S105)를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 통신노드(n)의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류될 수 있다. 예시적으로. 통신노드(n)의 신뢰도 정보의 초기치는 확률값이 복수의 상태 레벨 각각에 균등하게 분배되도록 설정될 수 있다.
또한 도 4를 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 S110 단계 이전에, 복수의 주변노드(m)로부터 초기치로 설정된 주변 신뢰도 정보를 전송받고, 복수의 주변노드(m)에 초기치로 설정된 자신의 신뢰도 정보를 전송하는 단계(S107)를 포함할 수 있다. 이렇게 전송받은 주변 신뢰도 정보를 기초로, S110 단계가 수행될 수 있다.
또한 도 3을 참조하면, 본 분산 제어 방법(S100)은 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110), 업데이트하는 단계(S120) 및 교환하는 단계(S130)가 소정의 반복회수만큼 반복 수행된 다음, 복수의 주변노드(m) 각각이 판단한 통신노드(n)의 신뢰도 정보와, 통신노드(n)가 판단한 자신의 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)의 종착 신뢰도 정보를 결정하는 단계(S140)를 포함할 수 있다.
예시적으로, S140 단계는 통신노드(n) 주변의 모든 가상노드들(a, b)을 a로 지칭하여 다음과 같이 수식적으로 표현될 수 있다.
Figure 112015017940887-pat00010
여기서, (t)는 반복회수에 관한 인덱스(iteration index)이고, ∝는 계산 결과의 정규화를 의미한다.
이러한 수학식 10은 앞서 살펴본 수학식 9와 달리, 통신노드(n) 주변의 모든 가상노드들(주변 가상노드(b)뿐만 아니라 가상노드(a)까지 포함함)이 판단한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 전부 곱하기 연산하고 정규화하여, 신뢰도 정보를 최종적으로 산출해내는 것을 의미한다. 이렇게 최종적으로 산출된 신뢰도 정보를 종착 신뢰도 정보라 칭한 것이다.
즉, S120 단계에서는 복수의 주변노드(m) 중 어느 하나에 전송될 예정인 통신노드(n)의 신뢰도 정보를, 복수의 주변노드(m) 중 나머지가 각각 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보 및 통신노드(n)가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여, 업데이트하였지만, 소정의 반복이 종료된 이후의 S140단계에서는 복수의 주변노드(m) 모두가 각각 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보 및 통신노드(n)가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 종착 신뢰도 정보로 최종 업데이트할 수 있다.
전술한 바와 같이 통신노드(n)의 상태 중 송신전력은 L개의 전력 레벨(power level)로 분류될 수 있다. 예시적으로, 통신노드(n)가 3개의 전력 레벨을 가지는 경우, 1번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.25, 2번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.35, 3번째 전력 레벨이 최적인 것으로 기대되는 확률값은 0.40인 것으로, 통신노드(n)의 종착 신뢰도 정보가 결정되었다면, 통신노드(n)의 최적 송신전력은 3번째 전력 레벨에 대응하는 송신전력인 것으로 판단되어, 3번째 전력 레벨이 선택될 수 있을 것이다.
한편 도 4를 참조하여, 이상 설명한 본 분산 제어 방법(S100)을 예시적으로 설명하면 다음과 같다.
통신노드(n)에서 자신의 신뢰도 정보의 초기치를 설정하고(S105), 주변노드(m)에서 주변 신뢰도 정보의 초기치를 설정한다(S205). 통신노드(n)는 초기치로 설정된 신뢰도 정보를 주변노드(m)로 전송하고, 주변노드(m)로부터 초기치로 설정된 주변 신뢰도 정보를 전송받는다(S107, S207).
다음으로, 통신노드(n)는 주변노드(m)로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로, 자신의 신뢰도 정보를 보정하여 산출하고(S110), 주변노드(m)는 통신노드(n)로부터 전송받은 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로, 자신의 주변 신뢰도 정보를 보정하여 산출한다(S210). 아울러, 통신노드(n)는 자신을 기준으로 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보를 보정하고(S115), 주변노드(m) 또한 자신을 기준으로 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 보정한다(S215).
다음으로, 통신노드(n)는 자신을 기준으로 보정한 주변 신뢰도 정보를 주변노드(m)로 전송하고, 주변노드(m) 또한 자신을 기준으로 보정한 신뢰도 정보를 통신노드(n)로 전송한다(S117, S217).
다음으로, 통신노드(n)는 주변노드(m)로부터 전송받은, 주변노드(m) 기준으로 보정된 신뢰도 정보 및 자신이 보정한 신뢰도 정보를 고려하여, 주변노드(m)와 구별되는 다른 주변노드에 전송할 예정인 자신의 신뢰도 정보를 업데이트한다(S120). 주변노드(m)도 통신노드(n)로부터 전송받은 , 통신노드(n) 기준으로 보정된 주변 신뢰도 정보 및 자신이 보정한 주변 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n) 외에 자신의 주변에 위치한 노드(주변노드 기준 주변노드)에 전송할 예정인 자신의 주변 신뢰도 정보를 업데이트한다(S220).
이러한 S120 단계 및 S220 단계를 다른 관점에서 설명하면, 통신노드(n)는 주변노드(m)와 구별되는 다른 주변노드로부터 전송받은 신뢰도 정보 및 자신이 보정한 신뢰도 정보를 고려하여, 주변노드(m)에 전송할 예정인 자신의 신뢰도 정보를 업데이트한다(S120). 주변노드(m)도 통신노드(n) 외에 자신의 주변에 위치한 노드(주변노드 기준 주변노드)로부터 전송받은 주변노드 기준 주변 신뢰도 정보 및 자신이 보정한 주변 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n)에 전송할 예정인 자신의 주변 신뢰도 정보를 업데이트한다(S220).
다음으로, 통신노드(n)는 S120 단계를 통해 업데이트된 자신의 신뢰도 정보를 주변노드(m)로 전송하고, 주변노드(m)는 S220 단계를 통해 업데이트된 자신의 신뢰도 정보를 통신노드(n)로 전송한다(S130, S230).
통신노드(n)는 소정의 반복회수만큼 S110 단계 내지 S130 단계를 반복한 다음, 자신의 관점에서 판단한 신뢰도 정보 및 주변노드(m)의 관점에서 판단된 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 종합적으로 고려하여, 종착 신뢰도 정보를 결정한다(S140). 주변노드(m)도 소정의 반복회수만큼 S210 단계 내지 S230 단계를 반복한 다음, 자신의 관점에서 판단한 주변 신뢰도 정보 및 통신노드(n)의 관점에서 판단된 주변노드(m)의 신뢰도 정보를 종합적으로 고려하여, 종착 주변 신뢰도 정보를 결정한다(S240).
설명의 편의상, 도 4는 통신노드 및 하나의 주변노드만으로 한정하여 흐름도가 작성되었지만, 통신노드(또는 통신노드에 포함되는 개념의 가상노드) 및 복수의 주변노드 사이에서도 도 4에 도시된 바와 유사한 흐름의 상호 작용이 이루어질 수 있음은 이상 설명된 바를 참조하면 자명하다고 할 것이다.
이와 같이, 무선통신시스템 상의 각각의 노드들이 자신과 관련된 주변노드들과 신뢰도 정보를 상호 교환하고, 이러한 주변의 신뢰도 정보, 자신의 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 종합적으로 고려하여 자신 및 자신과 관련된 주변노드들의 신뢰도 정보를 갱신하여 재차 상호 교환하는 방식에 의하면, 신뢰도(belief)가 점차적으로 주변에 전파(propagation)되면서 각각의 노드들의 신뢰도 정보가 보다 효율적으로 수렴될 수 있으며, 이를 통해 보다 신뢰성 있는 확률적 판단에 기반한 분산 제어가 가능해질 수 있다.
즉, 본 분산 제어 방법(S100)은 각 노드들이 신뢰도 정보를 주변노드들과 반복적으로 주고 받는 메시지 전달 과정을 통해, 각 노드들의 신뢰도 정보를 전체 네트워크로 전파시키는 신뢰도 전파(belief propagation) 방식에 따른 분산 최적화를 수행한다.
또한, 도 5a 내지 도 5f는 본원의 일 실시예에 따른 무선통신시스템 분산 제어 방법을 단계적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 5a 내지 도 5f를 참조하여, 본 분산 제어 방법(S100)의 동작 방식을 예시적으로 설명하면 다음과 같다.
도 4 및 도 5a를 참조하면, S105 단계를 통해 통신노드(n)에서 초기치로 설정된 신뢰도 정보는 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)로 전송되고(S207), S105 단계에 대응하는 S205 단계를 통해 복수의 주변노드(m)에서 초기치로 설정된 주변 신뢰도 정보는 통신노드(n)의 가상노드(a)로 전송된다(S107).
다음으로 도 5b를 참조하면, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 복수의 주변노드(m)로부터 전송된 주변 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 보정하여 통신노드(n)에 전달한다(S110).
다음으로 도 5c를 참조하면, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 복수의 주변노드(m) 중 우측의 주변노드(m)로부터 전송된 주변 신뢰도 정보, 자신의 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로 복수의 주변노드(m) 중 좌측의 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보를 보정하여 좌측의 주변노드(m)에 전달한다(S115, S117).
다음으로 도 5d를 참조하면, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 복수의 주변노드(m) 중 좌측의 주변노드(m)로부터 전송된 주변 신뢰도 정보, 자신의 신뢰도 정보 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로 복수의 주변노드(m) 중 우측의 주변노드(m)의 주변 신뢰도 정보를 보정하여 우측의 주변노드(m)에 전달한다(S115, S117).
다음으로 도 5e를 참조하면, 통신노드(n)는 자신이 보정한 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m) 중 우측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 좌측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)에 전송할 예정인 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하고(S120), 이렇게 업데이트된 신뢰도 정보를 좌측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)에 전송한다(S130). 또한, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 우측 주변노드(m)로부터, 우측 주변노드(m)의 업데이트된 주변 신뢰도 정보를 전송받는다(S130).
다음으로 도 5f를 참조하면, 통신노드(n)는 자신이 보정한 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m) 중 좌측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)가 보정한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 우측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)에 전송할 예정인 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하고(S120), 이렇게 업데이트된 신뢰도 정보를 우측 주변노드(m)의 주변 가상노드(b)에 전송한다(S130). 또한, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 좌측 주변노드(m)로부터, 좌측 주변노드(m)의 업데이트된 주변 신뢰도 정보를 전송받는다(S130).
다음으로 다시 도 5b를 참조하면, 통신노드(n)의 가상노드(a)는 S130 단계에서 복수의 주변노드(m)로부터 전송받은 업데이트된 주변 신뢰도 정보(도 5f 참조) 및 자신이 측정한 측정정보를 기초로 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 재차 보정하여 통신노드(n)에 전달한다(S110). 즉, 도 5b 내지 도 5f에 도시된 상호 작용들이 반복될 수 있다(S110 단계 내지 S130 단계의 반복). 이러한 소정의 반복만으로도 전체 네트워크 성능은 빠르게 최적값에 수렴할 수 있다.
다음으로 도 5g를 참조하면, S110 단계 내지 S130 단계가 소정의 반복회수만큼 반복된 후 반복이 종료되면, 통신노드(n)는 가상노드(a)에서 판단한 자신의 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(m)의 주변 가상노드(b) 각각에서 판단한 통신노드(n)의 신뢰도 정보를 고려하여, 통신노드(n) 자신의 종착 신뢰도 정보를 결정한다.
이와 같이, 본 분산 제어 방법(S100)은 정보량이 매우 작은 확률값에 관한 신뢰도 정보를 메시지의 형태로 교환하여 제어신호를 최소화하고, 분산 최적화 방식을 채택하여 무선통신시스템 전체의 사이즈가 증가하더라도 각각의 노드에게 부가되는 연산 복잡도는 여전히 매우 작게 유지될 수 있다는 장점을 가진다. 아울러, 본 분산 제어 방법(S100)은 확률적 정보에 관한 신뢰도 정보의 상호 교환 및 갱신에 의한 통계적 추론(statistical inference)에 기반하는 것으로서, 0 또는 1을 채택하는 온오프 결정 방식에 비하여 훨씬 합리적인 결론에 도달할 수 있다.
한편, 본원은 일 실시예에 따른 무선통신시스템의 분산 제어를 지원하는 단말 장치(이하 '본 단말 장치'라 함)(210)를 제공할 수 있다. 다만, 본 단말 장치(210)는 앞서 살펴 본 분산 제어 방법(S100)과 카테고리는 상이하지만, 동일하거나 상응하는 기술적 특징을 포함하는 발명이라 할 것이므로, 앞서 설명한 구성과 동일 또는 유사한 구성에 대해서는 동일한 도면부호를 사용하고, 중복되는 설명은 간략히 하거나 생략하기로 한다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 단말 장치 및 주변노드를 도시한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 단말 장치(210)는 프로세서(211)를 포함한다. 또한, 본 단말 장치(210)는 주변노드(220)와 정보를 주고 받는 통신부(212)를 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통해 주변노드(220)와 신뢰도 정보 등의 정보를 주고 받을 수 있다. 통신부(212)는 무선 및 유선 중 하나 이상을 통해 정보를 송수신하는 구성이다. 예를 들어, 개인 단말의 경우 무선을 통해 정보를 상호 교환할 수 있다. 다른 예로, 기지국의 경우에는 유선을 통해 정보를 상호 교환할 수 있다. 또한, 본 단말 장치(210)는 주변간섭에 관하여 측정한 측정정보를 프로세서(211)에 제공하는 측정부(213)를 포함할 수 있다. 또한, 본 단말 장치(210)는 프로세서(211)와 연동되는 저장부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 저장부에는 전술한 룩업테이블이 저장될 수 있다. 프로세서(211)는 저장부에 저장된 룩업테이블을 활용하여, 신뢰도 정보를 보정 또는 업데이트할 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 복수의 주변노드(220)와 연결되는 가상노드를 포함할 수 있고, 신뢰도 정보의 보정은 이러한 가상노드에 의해 수행될 수 있다. 이와 유사하게, 복수의 주변노드(220) 각각은 본 단말 장치(210)와 연결되는 주변 가상노드를 포함할 수 있다.
프로세서(211)는, 전술한 신뢰도 정보를 보정하는 단계(S110), 업데이트하는 단계(S120), 및 교환하는 단계(S130)에 대응하는 단계를 수행할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(211)는 복수의 주변노드(220)로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행한다. 예시적으로, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통하여 주변노드(220)로부터 주변 신뢰도 정보를 전송받을 수 있고, 측정부(213)를 통하여 측정정보를 획득할 수 있다.
이때, 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보는 신호 전송률과 관련된 정보일 수 있다, 이러한 신뢰도 정보는 본 단말 장치(210)가 사용하려는 송신전력 정보 및 자원 정보 중 하나 이상에 대한 신뢰도 정보일 수 있다. 또한, 본 단말 장치(210)의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류되고. 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보는 복수의 상태 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값일 수 있다.
또한, 측정정보는 본 단말 장치(210)의 채널이득, 복수의 주변노드(220)의 채널이득, 본 단말 장치(210)의 잡음 및 복수의 주변노드(220)의 잡음 중 하나 이상을 측정한 정보일 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 자신이 보정한 단말 장치(210)의 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(220)가 보정한 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 고려하여, 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계를 수행한다. 예시적으로, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통하여 신뢰도 정보를 전송받을 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 업데이트된 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(220)에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 수행한다. 예시적으로, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통하여 신뢰도 정보를 주변노드(220)에 전송하고, 주변노드(220)로부터 주변 신뢰도 정보를 전송받을 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 상기의 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 업데이트하는 단계, 및 교환하는 단계를 반복적으로 수행할 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 상기의 업데이트하는 단계를 수행하기 이전에, 단말 장치(210)를 기준으로 복수의 주변노드(220) 각각의 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행할 수 있다. 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에서, 복수의 주변노드(220) 중 어느 하나의 주변 신뢰도 정보는 복수의 주변노드(220) 중 나머지로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보, 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보, 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로 보정될 수 있다. 예시적으로, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통하여 주변노드(220)로부터 주변 신뢰도 정보를 전송받을 수 있고, 측정부(213)를 통하여 측정정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 상기의 업데이트하는 단계를 통해, 프로세서(211)가 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행하여 보정한 신뢰도 정보 및 복수의 주변노드(220) 각각이 자신을 기준으로 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에 대응하는 단계를 수행하여 보정한 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 고려하여, 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 업데이트할 수 있다.
또한, 상기의 교환하는 단계에서 복수의 주변노드(220) 중 어느 하나에 전송되는 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보는, 업데이트하는 단계에서 복수의 주변노드(220) 중 나머지가 각각 보정한 신뢰도 정보 및 프로세서(211)가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여 업데이트된 신뢰도 정보일 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 상기의 교환하는 단계에서, 업데이트하는 단계를 통해 업데이트한 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(220)로 전송하고, 복수의 주변노드(220) 각각이 업데이트하는 단계에 대응하는 단계를 통해 업데이트한 주변 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(220) 각각으로부터 전송받을 수 있다.
예시적으로, 상기의 업데이트하는 단계에서, 프로세서(211)는 통신부(212)를 제어하여, 본 단말 장치(210)에서 업데이트된 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(220) 각각의 주변 가상노드로 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(211)는 통신부(212)를 통해, 복수의 주변노드(220) 각각에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보를 복수의 주변노드(220) 각각으로부터 전송받을 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 업데이트하는 단계를 수행하기 이전에, 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보의 초기치를 설정하는 단계를 수행할 수 있다. 이때, 전술한 바와 같이 본 단말 장치(210)의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류되고. 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보의 초기치는 확률값이 복수의 상태 레벨 각각에 균등하게 분배되도록 설정될 수 있다.
또한, 프로세서(211)는 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 업데이트하는 단계, 및 교환하는 단계를 소정의 반복회수만큼 반복 수행한 다음, 복수의 주변노드(220) 각각이 판단한 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보와 프로세서(211)가 판단한 본 단말 장치(210)의 신뢰도 정보를 고려하여, 본 단말 장치(210)의 종착 신뢰도 정보를 결정하는 단계를 수행할 수 있다.
한편, 앞서 설명된 본 분산 제어 방법(S100)은 다양한 컴퓨팅 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 다시 말해, 본원의 일 실시예에 따른 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨팅 수단에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체(기록 매체)는 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 분야의 통상의 기술자에게 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 포함되나, 이에만 한정되는 것은 아니다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 본원은 앞서 설명된 본 분산 제어 방법(S100)을 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로도 구현될 수 있다. 예를 들면, 본원은 스마트폰, 태블릿, 노트북 등 다양한 모바일 단말기에 포함되는 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램(애플리케이션)의 형태로 구현될 수 있다.
이상 살펴본 바와 같이, 전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
n: 통신 노드 a: 가상노드
m: 주변노드 b: 주변 가상노드
l: 주변노드 기준 주변노드
210: 단말 장치 220: 주변 단말 장치

Claims (25)

  1. 무선통신시스템 분산 제어 방법에 있어서,
    통신노드와 관련된 복수의 주변노드로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 보정하는 단계;
    상기 통신노드가 보정한 자신의 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드가 보정한 상기 통신노드의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 통신노드가 자신의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계; 및
    상기 통신노드에서 업데이트된 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 포함하는, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 상기 업데이트하는 단계, 및 상기 교환하는 단계는 반복적으로 수행되는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계 이전에,
    상기 통신노드가 자신을 기준으로 상기 복수의 주변노드 각각의 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 더 포함하는, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에서,
    상기 복수의 주변노드 중 어느 하나의 주변 신뢰도 정보는, 상기 복수의 주변노드 중 나머지로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보, 상기 통신노드의 신뢰도 정보, 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로 보정되는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는, 상기 통신노드가 상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행하여 보정한 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드 각각이 자신을 기준으로 상기 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에 대응하는 단계를 수행하여 보정한 상기 통신노드의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 통신노드의 신뢰도 정보를 업데이트하는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 교환하는 단계에서 상기 복수의 주변노드 중 어느 하나에 전송되는 상기 통신노드의 신뢰도 정보는, 상기 복수의 주변노드 중 나머지가 각각 보정한 신뢰도 정보 및 상기 통신노드가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여 상기 업데이트하는 단계에서 업데이트된 신뢰도 정보인 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 교환하는 단계에서, 상기 통신노드는 상기 업데이트하는 단계를 통해 업데이트한 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드로 전송하고, 상기 복수의 주변노드 각각이 상기 업데이트하는 단계에 대응하는 단계를 통해 업데이트한 주변 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드 각각으로부터 전송받는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 통신노드의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류되고.
    상기 통신노드의 신뢰도 정보는 상기 복수의 상태 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값인 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 통신노드의 신뢰도 정보는 신호 전송률과 관련된 정보인 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 통신노드의 신뢰도 정보는, 상기 통신노드가 사용하려는 송신전력 정보 및 자원 정보 중 하나 이상에 대한 신뢰도 정보인 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계 이전에,
    상기 통신노드의 신뢰도 정보의 초기치를 설정하는 단계를 더 포함하는, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 통신노드의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류되고.
    상기 통신노드의 신뢰도 정보의 초기치는 확률값이 상기 복수의 상태 레벨 각각에 균등하게 분배되도록 설정되는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 상기 업데이트하는 단계, 및 상기 교환하는 단계가 소정의 반복회수만큼 반복 수행된 다음, 상기 복수의 주변노드 각각이 판단한 상기 통신노드의 신뢰도 정보와 상기 통신노드가 판단한 자신의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 통신노드의 종착 신뢰도 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계에서, 상기 측정정보는 상기 통신노드의 채널이득, 상기 복수의 주변노드의 채널이득, 상기 통신노드의 잡음 및 상기 복수의 주변노드의 잡음 중 하나 이상을 측정한 정보인 것인, 무선통신시스템 분산 제어 방법.
  15. 무선통신시스템의 분산 제어를 지원하는 단말 장치에 있어서,
    프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    복수의 주변노드로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 보정하는 단계;
    상기 프로세서가 보정한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드가 보정한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 업데이트하는 단계; 및
    상기 업데이트된 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드에서 업데이트된 주변 신뢰도 정보와 교환하는 단계를 수행하는 것인, 단말 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 상기 업데이트하는 단계, 및 상기 교환하는 단계를 반복적으로 수행하는 것인, 단말 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 업데이트하는 단계를 수행하기 이전에, 상기 단말 장치를 기준으로 상기 복수의 주변노드 각각의 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행하는 것인, 단말 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에서,
    상기 복수의 주변노드 중 어느 하나의 주변 신뢰도 정보는 상기 복수의 주변노드 중 나머지로부터 전송받은 주변 신뢰도 정보, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보, 및 측정을 통해 획득한 측정정보를 기초로 보정되는 것인, 단말 장치.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 업데이트하는 단계는, 상기 프로세서가 상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계를 수행하여 보정한 신뢰도 정보 및 상기 복수의 주변노드 각각이 자신을 기준으로 상기 주변 신뢰도 정보를 보정하는 단계에 대응하는 단계를 수행하여 보정한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 업데이트하는 것인, 단말 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 교환하는 단계에서 상기 복수의 주변노드 중 어느 하나에 전송되는 상기 단말 장치의 신뢰도 정보는, 상기 복수의 주변노드 중 나머지가 각각 보정한 신뢰도 정보 및 상기 프로세서가 보정한 신뢰도 정보를 고려하여 상기 업데이트하는 단계에서 업데이트된 신뢰도 정보인 것인, 단말 장치.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 교환하는 단계에서, 상기 업데이트하는 단계를 통해 업데이트한 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드로 전송하고, 상기 복수의 주변노드 각각이 상기 업데이트하는 단계에 대응하는 단계를 통해 업데이트한 주변 신뢰도 정보를 상기 복수의 주변노드 각각으로부터 전송받는 것인, 단말 장치.
  22. 제15항에 있어서,
    상기 단말 장치의 상태는 복수의 상태 레벨로 분류되고.
    상기 단말 장치의 신뢰도 정보는 상기 복수의 상태 레벨 각각에 대하여 기대되는 확률값인 것인, 단말 장치.
  23. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 업데이트하는 단계를 수행하기 이전에, 상기 단말 장치의 신뢰도 정보의 초기치를 설정하는 단계를 수행하는 것인, 단말 장치.
  24. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 신뢰도 정보를 보정하는 단계, 상기 업데이트하는 단계, 및 상기 교환하는 단계를 소정의 반복회수만큼 반복 수행한 다음, 상기 복수의 주변노드 각각이 판단한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보와 상기 프로세서가 판단한 상기 단말 장치의 신뢰도 정보를 고려하여, 상기 단말 장치의 종착 신뢰도 정보를 결정하는 단계를 수행하는 것인, 단말 장치.
  25. 제1항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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