KR101886487B1 - 3gpp lte-a 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 d2d 검색 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에서 제안하는 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법은 DPUs 및 DNPU를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화하는 단계, 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계를 포함한다.

Description

3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법 및 장치{Method and Apparatus for Public safety users priority based time and energy efficient D2D discovery in 3GPP LTE-A system}
본 발명은 3GPP LTE-A 시스템의 ProSe에 대한 공공 안전 사용자의 우선순위 기반 시간 및 에너지 효율적인 장치 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.
스마트 폰의 인기와 사물 인터넷(IoT)의 개념은 차세대 이동 통신(5G) 시스템에 대한 총 데이터율(rate)의 증가를 촉진하고 있다. 이 데이터율을 달성하기 위해, eNB(eNodeB) 기반 네트워크 구조에서 진화된 형태인 종래의 균질(homogeneous) 매크로 셀에서의 주요 패러다임 변화가 요구된다. D2D 통신은 3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP) 릴리즈 12에서 종래의 과부화된 eNB 기반 셀룰러 네트워크 구조로부터 트래픽 차단을 위한 무선 통신과 모바일 마켓의 새로운 드라이버로 확인되었다. 3GPP가 D2D를 채택한 배경에는, 소셜 네트워킹 애플리케이션을 위한 접근 기반 서비스(ProSe: proximity-based services)들의 인기, 상황 인식 애플리케이션, 높은 스펙트럼 효율 및 저지연 애플리케이션, 사용자 경험의 향상, 5G 시스템에서 IoT를 위한 인에이블러(enabler) 등의 여러 가지 동기 요소들이 존재한다. LTE-A로 D2D를 통합하기 위한 또 다른 동기는 재난 상황 및 미션 크리티컬 상황에서 공공 보호 및 재난 구호(PPDR: public protection and disaster relief)의 제공이라는 긴급한 필요에서 비롯된다. 현재, 시장에서는 WiFi 또는 블루투스 등의 ad-hoc 네트워크 기반 기술이 D2D 통신 기능을 제공한다. 그러나, 이러한 기술은 인가 받지 않은 대역에서 동작하므로 간섭 제어가 불가능하고, 서비스 품질(QoS)을 보장 할 수 없으며, 덜 안전하다. 이러한 상황을 개선하기 위해서, D2D 검색 셀룰러 구조는 ad-hoc 및 조정된 네트워크의 이점을 조합하기 위해 상이한 수동조작 레벨을 갖는다. 수동조작 레벨의 선택은 두 가지 조건에 의존한다. 첫 번째로는 인-네트워크(in-network) 커버리지(coverage), 부분적인 네트워크 커버리지, 외부(out-of-network) 커버리지 시나리오 등의 D2D 범위 시나리오 이다. 두 번째는 QoS, 대기 시간, 공공 안전(PS) 애플리케이션 및 사용 사례(use cases), 간섭 상황과 같은 사용자의 서비스 요구 사항이다.
장치 간 검색 방식은 공공 안전과 전반적인 LTE 시나리오를 위해 3세대 파트너쉽 프로젝트 LTE-A(long-term evolution advanced)에 근접성-기반 서비스를 제공하기 위한 핵심요소이다. D2D 네트워크의 배치는 종래의 셀룰러 사용자들과 D2D 사용자들 간에 심한 동일 채널 간섭을 초래한다. 본 발명에서는, 사용자들 간의 충돌을 감소시켜서 D2D 사용자들의 검색 성공률을 향상시키는 시간과 에너지 측면에서 효율적이고 경쟁을 해결하는 장치 검색 자원 할당(TEECR-DDRA) 방식을 제안한다. 또한, 제안 된 TEECR-DDRA 방식은 QoS 및 지연 시간 요구 사항을 충족하기 위해 PS 사용자의 우선순위를 결정할 수 있는 능력을 갖는다. 더 나아가, 에너지 센싱과 다중 채널이 구비된 ALOHA는 non-PS 사용자의 검색 성공 확률을 높이기 위해 사용될 수 있다. 이러한 기능은 재난 시나리오 하 에서 PS 사용자의 검색 시간을 감소시키는데 도움이 되며, 비콘 재전송 수를 최소화함으로써 non-PS 사용자의 에너지 소비를 감소시킨다. 시스템-레벨 시뮬레이션은 제안된 TEECR-DDRA 방식이 조밀하게 배치된 D2D 네트워크에서 대단히 잘 수행됨을 보여준다. 종래의 랜덤 액세스 방식과 비교할 때, 제안 된 방식은 거의 검색 범위를 두 배로 크게 하고 D2D 사용자의 검색에 대한 성공률을 개선시킨다.
도 1은 3GPP ProSe LTE-A 시스템에서 다른 유형의 동작 제어 레벨 기반 D2D 검색을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에서 볼 수 있듯이, 3GPP 릴리스 12에서 PS UEs(Public safety user) 및 NPS UEs(non-public safety users) 에 대한 D2D 검색은 현재 인-네트워크 커버리지 시나리오에서만 가능하다. 따라서, PS UE(130) 및 non-PS UE(120) 배열을 위해 인-네트워크 커버리지 배치 시나리오에 대해서만 초점을 맞추는 것을 필요로 한다. 예를 들면, 인-네트워크 커버리지 배치 시나리오의 경우에는, 두 가지 방식이 가능하다. 완전-수동제어(170) 링크 설정이나 UE-특정 타입 2 검색 방식(180)에서, 오퍼레이터는 무선 자원 할당과 다른 메카니즘에서 검색 단계 동안에 전면적인 통제권을 가지며, 이로 인해 간섭이 잘 관리될 수 있고, QoS도 보장될 수 있다. 부분-수동제어(160) 시나리오나 non-UE 특정 타입 1 검색 방식(190)에서는, 도 1과 같이, 무선 자원이 오퍼레이터에 의해 사용자 그룹에게 초기에 할당되어 사용자들 사이에서 검색을 위한 자원을 획득하기 위한 경쟁이 발생하게 될 것이다. 부분-수동제어 상황은, 완전 수동제어 상황과 비교할 때, 적은 피드백과 적은 오버헤드와 적은 복잡성이라는 이점을 가지고 있지만, 많은 간섭을 가진다. 따라서, D2D 서비스가 요구하는 UE의 수는 미래에 매우 높아질 것이므로, 타입 1 검색 방식은 non-PS 사용자에게 최적의 선택이다. 더 나아가, 재난 상황에서 무선 자원 우선권을 요구하는 사용자들에게는, 타입 2 검색 방식이 더 나은 선택이 될 것이다.
종래기술에 따르면, D2D 검색을 위한 주요 설계 과제 중 하나는 각각의 장치가 검색 신호를 송신하기 위해 검색 자원 중 하나를 선택하는 무선 자원 할당이다. 분할 주파수 재사용, 전력 제어 방식, 협동 스케쥴링 방식처럼 기존의 무선 자원 할당 솔루션의 대부분은 종래의 eNB(110) 구조에 기반하고 있다. 이러한 솔루션들은 오직 완전-수동제어 시나리오의 상황 하에서만 적합하기 때문에 D2D 시나리오에는 부적합하다. 마찬가지로, 간섭 인식 자원 할당 방식, 조인트 스케쥴링과 자원 할당, 분산 전력 제어 등의 수 많은 D2D에 대한 최근 연구들은 D2D 통신과 관련된 무선 자원 관리에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 새로운 접근 기반 서비스를 제공하기 위한 핵심 요소인 D2D 검색에는 상대적으로 적은 관심이 주어졌을 뿐이다.
D2D 검색 방식의 주요 설계 목표는 에너지 효율성, 긴 검색 범위, QoS 향상, PS와 non-PS 시나리오 모두에 대한 적합성에 있다. 이러한 목표들을 달성하기 위해, 위치 기반 검색 방식, 인접 지역을 고려한 에너지 효율적 검색, 인터 셀 간섭 코디네이팅(inter cell interference coordination) 기반 D2D 검색 방식, 근접 서비스를 위한 D2D 검색, D2D 검색을 위한 충돌 리솔루션 방식, 공공 안전을 위한 D2D 통신 등이 제안되었다. 비록, 제안된 솔루션들 중 일부가 에너지를 절감시키고, 새로운 검색 구조를 제안하며, 단순하고, 시간 효율적이더라도, 이들은 많은 문제들을 발생시킨다. 예를 들어, 인접 지역을 고려한 에너지 효율적 검색 및 인터 셀 간섭 코디네이션(inter cell interference coordination) 기반 D2D 검색 방식은 충돌과 간섭을 피하고 유저의 위치 정보를 고려함으로써 검색되는 장치들의 수를 증가시키고, 이 방식들에 의해 고려되는 프레임 구조가 3GPP내의 협약과 일치하지 않게 된다. 따라서, 이러한 방식들은 3GPP LTE-A에 기반한 미래의 D2D 검색 방식에 적합하지 않다. 비록, D2D 검색을 위한 충돌 리솔루션 방식의 프레임 구조가 3GPP 표준에 적합하다 하더라도, 비콘(beacon) 충돌 검출을 위한 몇 가지 특정 자원들을 보유하게 되기 때문에, 수 많은 장치들을 검색하기에는 적합하지 않게 된다. 게다가, 제안된 방식들 대부분은 더 많은 충돌을 일으키는 랜덤 채널 액세스에 초점을 맞추고 있고, 그로 인해 재전송에 의한 더 많은 에너지 소비를 초래한다. 또한, 제안된 방식들 모두는 PS 사용자와 non-PS 사용자에 대한 자원 할당 문제를 개별적으로 판단하기 때문에, 자원 할당에서 PS 사용자가 우선순위를 받지 못하게 되어 본질적으로 정적(static)이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 사용자들 간의 충돌을 감소시켜서 D2D 사용자들의 검색 성공률을 향상시키는 능력을 가진, 시간과 에너지 측면에서 효율적이고 경쟁을 해결하는 장치 검색 자원 할당(TEECR-DDRA) 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법은 DPUs (D2D PS Users) 및 DNPU (D2D Non-PS Users)를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화하는 단계, 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계를 포함한다.
상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법은 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계를 더 포함한다.
상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계는 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, 상기 D2D 검색을 수행하고, 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보하고, 스케쥴링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
이때, 상기 DPUs는 제2 검색주기에서 MCALOHA 방식 또는 MCALOHA-ES 방식을 이용하여 상기 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁한다.
상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계는 상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES 방식으로 스위칭 된다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 장치는 DPUs 및 DNPU를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화하는 초기화부, 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 검색 자원 블록 할당부, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하도록 하는 스위칭부를 포함한다.
상기 검색 자원 블록 할당부는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 장치는 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 검색부를 더 포함한다.
상기 검색부는 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, 상기 D2D 검색을 수행하고, 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하도록 한다.
상기 검색 자원 블록 할당부는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보하고, 스케쥴링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
이때, 상기 DPUs는 제2 검색주기에서 MCALOHA 방식 또는 MCALOHA-ES 방식을 이용하여 상기 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁한다.
상기 스위칭부는 상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES로 스위칭 한다.
본 발명의 실시 예들에 따르면 제안 된 TEECR-DDRA 방식은 QoS 및 지연 시간 요구 사항을 충족하기 위해 PS 사용자의 우선순위를 결정할 수 있는 능력을 갖는다. 또한, 에너지 센싱과 다중 채널이 배열(구비)된 ALPHA는 non-PS 사용자의 검색 성공 확률을 높이기 위해 사용될 수 있다. 또한, 재난 시나리오 하 에서 PS 사용자의 검색 시간을 감소시키는데 도움이 되며, 비콘 재전송 수를 최소화함으로써 non-PS 사용자의 에너지 소비를 감소시킬 수 있다. 시스템-레벨 시뮬레이션은 제안된 TEECR-DDRA 방식이 조밀하게 배치된 D2D 네트워크에서 대단히 잘 수행됨을 보여준다. 종래의 랜덤 액세스 방식과 비교할 때, 제안 된 방식은 거의 검색 범위를 두 배로 크게 하고 D2D 사용자의 검색에 대한 성공률을 개선시킨다.
도 1은 3GPP ProSe LTE-A 시스템에서 다른 유형의 동작 제어 레벨 기반 D2D 검색을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE 릴리스에서 PUs 및 NPUs에 대한 D2D 대한 시나리오이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PUs 및 NPUs의 D2D 검색 업링크 프레임 구조를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 DPUs 우선순위를 고려한 검색 자원의 동적 조정을 보여주는 PUCCH를 갖는 장치 검색 프레임 구조를 나타내는 상세도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 ProSe LTE에서 NPUs 및 PS 간에 공유된 라디오 액세스 네트워크를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 성능 검증을 위한 시스템 레벨 시뮬레이션 환경을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색된 사용자들의 수를 나타내는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자들의 검색 거리를 나타내는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자들의 검색 범위 성공 비율을 나타내는 그래프이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자의 검색 범위 실패 비율을 나타내는 그래프이다.
앞서 설명된 문제점들을 개선하기 위해 본 발명에서는 3GPP LTE-A의 ProSe를 위한 선택적인 에너지 감지와 다중 채널 ALOHA를 사용하여 시간과 에너지 측면에서 효율적이고 경쟁을 해결하는 장치 검색 자원 할당(TEECR-DDRA) 방식을 제안 한다. 종래기술에 제시된 솔루션들과 비교할 때, TEECR-DDRA의 주요 이점은: 1) 장치 검색에 대한 연결 요청을 보내는 PS 사용자들의 번호와 우선 순위를 고려하여 검색 자원(DR: discovery resource)을 동적으로 조정하고 남겨둔다. 2) 만약 카운터가 비콘 충돌을 피하기 위해 특정 임계 값을 초과하거나 non-PS 사용자가 어떤 시도 후에 채널 접근에 실패하게 된다면, MCALOHA-ES의 개념을 사용하게 되고, 그 결과 채널 접근 방식이 랜덤 액세스(MCALHOHA)에서 에너지 센싱 랜덤 액세스(MCALOHA-ES)로 스위칭 하게 된다. MCALOHA-ES 기반 중앙 집중식 D2D 검색 방식은 종래기술에서 제안된 적이 없다. 이러한 방식은 충돌을 방지하여 시간과 에너지 소비 감소에 도움이 되며, 비콘 재전송에 에너지를 낭비하지 않게 된다. 3) 제안된 TEER-DDRA 방식은 3GPP 규격에 따라 설계되었기 때문에 3GPP LTE-A 기반 시스템에 어떠한 수정 없이도 쉽게 적용될 수 있다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE 릴리스에서 PUs 및 NPUs에 대한 D2D 대한 시나리오이다.
도 2에 나타낸 네 가지 가능한 배치 시나리오에서 다중 셀이 배치된 인-네트워크 커버리지 시나리오 1D를 검토한다. 이 시나리오에서, 검색이 필요한 모든 장치들은 각각의 네트워크 커버리지 영역 안에 놓여져 있다. 시나리오의 자세한 설명은 표 1에 요약되어 있다.
<표 1>
Figure 112016002613991-pat00001
D2D 검색은 D2D 통신을 위한 초기 단계이다. 근접 송신에서 다른 사용자들에 의해 발견되고자 하는 UE는 할당된 DR(discovery resource)에 식별(ID) 정보를 포함한 비콘을 송신할 것이다. 검색을 수행하려는 다른 UE는 비콘 전송 기간 동안 DR을 스캔할 것이다. 수신한 비콘을 성공적으로 디코딩하기 위해, 신호 대 간섭 및 잡음비(SINR)는 특정 임계 값 이상이어야 한다.
반-이중 제약(half-duplexing constraint)에 의해, 비콘을 전송하는 UE는 근처의 다른 UE를 검색하기 위해 DR을 스캔할 수 없다. D2D 검색은 상술한 바와 같이 타입 1 검색 방식과 타입 2 검색 방식으로 분류된다. 타입 2 검색 방식에서, 검색 자원, DR에 대한 전력 할당, 다른 메커니즘들은 eNB에 의해 주로 제어된다. 타입 1 검색 방식에서, 초기에는 DR이 eNB에 의해 점유되지만, 후에는 자원에 접근하기 위한 유저들 간의 경합이 존재하게 된다. 따라서, 타입 2 검색 방식은 많은 시그널링 오버헤드와 복잡함으로 인해 소수의 사용자들이 존재하는 경우에 적합하고, 반면에 타입 1 검색 방식은 초고밀도 네트워크(UDN: ultra-dense network) 배치에 적합하다. 본 발명에서는, 두 가지 서로 다른 UE 타입 때문에, PS 사용자들(PUs)을 위한 타입 2 검색 방식과 non-PS 사용자들(NPUs)을 위한 타입 1 검색 방식을 검토한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법은 DPUs 및 DNPU를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화(다시 말해, T = 1, DNPUi_C = 0)하는 단계, 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계를 포함한다.
상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기(다시 말해, T = 2)에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 방법은 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계를 더 포함한다.
상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계는 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, 상기 D2D 검색을 수행하고, 상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기(다시 말해, T = 3)에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다.
상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는 상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보하고, 스케쥴링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보한다. 이때, 상기 DPUs는 제2 검색주기에서 MCALOHA 방식 또는 MCALOHA-ES 방식을 이용하여 상기 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁한다.
상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계는 상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES 방식으로 스위칭 된다.
셀룰러 네트워크 구조에서 기존의 통신 기법들은 높은 데이터 속도, 링크 신뢰성의 향상, 정전 확률의 감소와 같은 것들을 목표로 하고 있다. D2D 검색을 위해, DPUs의 우선순위를 고려하여, 더 짧은 시간에, 더 적은 비콘 재전송으로, D-UE
Figure 112016002613991-pat00002
에서 더 먼 거리에서, 더 적은 에너지를 소모하면서, D-UE
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에 의해 검출되고 검색되는 사용자들의 수를 증가시키는 것이 주요 목표이다. 따라서, 이러한 모든 목표들을 달성하기 위해, MCALOHA-ES를 사용한 TEECR-DDRA 방식을 제안한다. 이 방식은 DRs를 사용자의 우선순위에 따라 두 부분으로 나누어 동적으로 조정하는 능력을 가지고 있다: 1) 높은 우선순위의 DPUs를 위한 비경쟁-기반 별도 자원의 예약과 2) DNPUs를 위한 경쟁-기반 자원. 그러나, 이 방식은 주위의 D-UEs를 스마트하게 검색하는데 도움을 주는 효율적인 MCALOHA-ES 방식을 사용함으로써 경쟁을 피하거나 줄일 수 있다. 제안된 방식의 다른 특징은 랜덤 액세스 MCALOHA 방식에서 non-랜덤 MCALOHA-ES로의 스위칭 개념이다. 한 방식에서 다른 방식으로 스위칭하기 위해, 카운터의 개념이 D-UE 측에 도입되었다. 카운터가 어떤 한계를 초과 할 경우, D-UE는 충돌을 해결하기 위해 채널 액세스 프로토콜을 스위칭한다. 따라서, 두 가지 채널 액세스 방식의 이점을 결합하는데 도움이 되며, 경쟁을 줄이는 데도 도움이 되고, 에너지를 적게 소비함으로써 짧은 시간 내에 검색이 된다. 제안된 TEECR-DDRA 방식의 주요 단계는 아래와 같다.
먼저, 네트워크 커버리지 영역내에 DPUs 및 DNPUs 배치 및 파라미터 초기화를 수행한다(310). 여기에서 파라미터는 검색주기, DPUs의 수, DNPUs의 수, DRs의 수, DNPUi_C 를 포함할 수 있다. DPUs의 수 = {1, 2, ..., M}, DNPUs의 수 = { M+1, M+2, ..., N }, DRs의 수 = {1, 2, ..., P}이고, DNPUs를 위한 검색주기 T = 1, DNPUi_C = 0로 초기화하고, 여기에서 i ∈ {DNPUs의 수}이다.
이 단계에서, 매크로 시나리오3을 사용하여 DPUs와 DNPUs가 네트워크 커버리지 영역 안에 배치된다. 시나리오3는 공공 안전 상황에 적합하고 일반적인 시나리오이며, 섹터 당 총 125개의 UEs이 배치된다. 총 UEs의 30%는 DPUs의 수이고, 나머지는 DNPUs이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PUs 및 NPUs의 D2D 검색 업링크 프레임 구조를 나타내는 도면이다.
일 실시 예에 따른 D2D 검색 프레임 구조에 대하여 설명한다. 3GPP는 D2D 검색을 위한 LTE 업링크(UL) 무선 자원을 사용한다고 가정한다. 따라서, 본 발명에서, D2D UE(D-UE)는 인접한 장치를 검색하기 위해 업링크 자원을 활용한다. D2D 검색의 성능을 보장하기 위해, UL 자원은 매
Figure 112016002613991-pat00004
후 마다 주기적으로 점유되고, 주파수 도메인은
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자원 블록들의 자원과
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서브프레임의 시간 도메인 자원들을 10MHz LTE 시스템 대역폭에서 점유한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 남아있는 자원들은 UL 전송을 위해 eNB와 연결된 종래의 셀룰러 UEs(CUEs)에 제공된다. 제안된 방식에서, PRs와 NPUs를 가지고 있으므로, 긴급 연결 요청을 eNB에 전송하면서, DR을 PUs의 수에 맞게 동적으로 조정되는 두 부분으로 나눈다.
3GPP ProSe에서의 D2D 검색 자원 할당에는 랜덤 자원 할당과 센싱-기반 자원 할당의 두 부류가 있다. 랜덤 자원 할당에서, 시스템의 모든 장치들은 사용 가능한 DR들에서 비콘 전송을 위한 자신들의 DR들을 랜덤하게 선택한다. 이는 짧은 대기 시간과 낮은 피드백 복잡성이라는 이득이 있지만, 동일 시간에 동일 채널에 접근하는 동안 비콘을 전송하는 사용자들 사이의 충돌에 대한 더 많은 기회비용을 가지게 된다. 반면에, 센싱 기반 검색 자원 할당에서,
Figure 112016002613991-pat00007
는 검색 슬롯 동안에 사용 가능한 DRs에서 수신된 에너지 레벨을 고려하고, 최소로 수신된 에너지에 기반하여 아래와 같이
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를 선택한다.
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(1)
센싱 기반 자원 할당은 사용자들 간의 더 적은 충돌 가능성을 갖지만, 높은 피드백 복잡성을 가진다. 따라서, 랜덤 채널 할당과 센싱 기반 채널 할당의 이점을 조합하기 위해, 실패한 비콘 전송 수에 기초하여 양쪽의 자원 할당 방식을 활용한다. 본 발명에서는 랜덤 자원 할당을 위해서 다중 슬롯된 ALOHA(MCALOHA)을 이용하고, 센싱 기반 자원 할당을 위해서는 스마트 D2D 검색에 MCALHOA(MCALOHA-ES)로 감지하는 기능을 추가한다.
제안하는 방법의 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계에서는 자원 할당 단계 동안에, DPUs로 부터의 요청은 자원을 확보하면서 eNB에 의해 우선순위가 부여된다. 다시 말해, 자원들은 응급 연결 요청을 송신하면서 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정될 수 있다. DPUs의 수가 DNPUs의 수 보다 더 많다면, 검색 주기 T의 j번째 서브프레임 동안에, DNPU에 대한 자원은 확보되지 않게 되고, DNPUs는 다가오는(바로 다음의) 검색 주기에 제공될 것이다. 자원이 확보된 이후에는 라운드 로빈 스케쥴러(round robin scheduler)가 DPUs간에 자원을 할당하기 위해 사용된다. MCALOHA와 MCALOHA-ES가 자원을 할당하고 경쟁을 피하기 위해 활용된다.
먼저, 현재 검색 주기에서 DPUs가 Emergency discovery resource block(EDRs) 할당을 위해 eNB로 Emergency request messages(ERMs)를 전송한다(321). 다음으로, DRs의 수와 DPUs의 수를 비교한다(330). DRs의 수가 DPUs의 수보다 많을 경우, eNB는 DPUs를 위한 R EDRs를 확보하고, 다음 DTP에서 NPUs를 위한 (P-R)DRBs가 남게 된다(331). 그리고, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계로 이동한다(340).
DRs의 수가 DPUs의 수보다 적은 경우, eNB는 다음 DTP(예를 들어, T = 2)에서 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 DRs를 확보한다(332). 남아있는 스케쥴링되지 않은 DPUs는 다음 DTP에서 eNB로 ERMs를 다시 전송하고, 그 다음 DTP(예를 들어, T = 3)에서 EDRs를 획득한다(351). DNPUs는 MCALOHA/MCALOHA-ES 방식을 이용함으로써 그 다음 DTP에서 DRBs를 위해 경쟁한다(352). 그리고, T = T + 1, DNPUi_C = DNPUi_C +1로 변경된다(353).
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 DPUs 우선순위를 고려한 검색 자원의 동적 조정을 보여주는 PUCCH를 갖는 장치 검색 프레임 구조를 나타내는 상세도이다.
LTE-A에서, 물리적인 자원 블록(PRB)는 주파수 도메인에서의 연속적인 12개의 부반송파(subcarrier)들의 그룹으로 정의되고, 반면에 서브프레임이나 전송 시간 간격(TTI=transmit time interval)은 시간 도메인에서의 14개의 OFDM 심볼 들로 구성된 1ms이다. PRBs의 고정된 크기로 인해, 10 MHz의 시스템 대역폭(BW)을 위한 50개의 PRBs가 존재한다. D2D 검색을 위해, 각각의 UE는 비콘을 송수신하기 위한 최소 2개의 PRBs를 필요로 한다. 도 5에 나타나 있는 것과 같이, D2D 검색은 UL 자원들을 사용하기 때문에, 10 MHz의 BW에서, 50개중 6개의 PRBs는 물리적인 업링크 제어 채널(PUCCH)를 전송하는데 필요하고, 반면에 남아있는 44개의 PRBs는 비콘들을 송수신하는데 이용 가능한 DR들이다. 모든 D-UE들은 모든 UE들이 네트워크 커버리지 안에 놓여져 있는 시나리오 1D를 사용하고 이와 동기화된다고 가정한다. 동기화 기준은 eNB 다운로드 링크(DL) 전송으로부터 획득된다. 동기 검색은 더 적은 에너지 소비라는 이점을 가지며, 동기의 검색을 사용함에 따라 오직 미리 정해진 검색 시간 동안만 D-UE가 발생(wakes up)한다. 검색된 UE들의 수와 D-UE들의 성공적인 검색 확률과 같은 성능 통계들은 오직 관심 있는 영역(ROI)으로부터 수집된다. 각 섹터에서, D2D 검색에 관련된 UE u에 대한 인덱스들(indices)의 세트가
Figure 112016002613991-pat00010
로 표시된다. 이 세트는 UEs의 총 수인 N으로 이루어지며, 이것은 D2D PS UEs(DPUs)와 D2D Non-PS UEs(DNPUs)를 포함하고, 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112016002613991-pat00011
(2)
채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계에서는 DNPUi_C 와 미리 정의된 W의 값을 비교한다(340).
채널 액세스에 대한 심한 경쟁이 존재하는 경우에, DNPUs에 채널 액세스에 대한 다양성을 제공하기 위해 스위칭 개념이 활용된다. 다시 말해, DUE
Figure 112016002613991-pat00012
의 실패 횟수가 미리 정의된 W의 값을 초과하게 되면, 채널 액세스 프로토콜은 경쟁을 피하기 위해 MCALOHA에서 MCALOHA-ES로 스위칭된다(342). 다시 말해, DNPUs는 MCALOHA 방식에 의해 DRs를 선택한다. 그 결과, 불필요한 재전송 에너지가 감소한다.
반면에, DUE
Figure 112016002613991-pat00013
의 실패 횟수가 미리 정의된 W의 값보다 작은 경우, 해당 DNPUs는 MCALOHA-ES 방식에 의해 DRs를 선택한다(341).
다음으로, SINRi의 값을 미리 정해진 임계값 SINRthreshold와 비교한다(360). SINRi의 값이 미리 정해진 임계값 SINRthreshold 보다 큰 경우, UEs가 성공적으로 검색될 수 있다.
반면에, SINRi의 값이 미리 정해진 임계값 SINRthreshold 보다 작은 경우, 성공하지 못한 DNPUs는 다음 DTP에 DRs를 확보하게 된다(362). 그리고, T = T + 1, DNPUi_C = DNPUi_C +1로 변경된다(363).
본 발명에서는 반-이중 제약 때문에, 검색 가능한 목표 UEs(
Figure 112016002613991-pat00014
)는 검색 주기 T의 j 번째 서브프레임동안 검색 beacon을 동시에 전송하는 K UEs를 제외한 N UEs로 구성된다. 따라서, UE u에 대한 검색 가능한 UEs 세트는 아래와 같이 표현될 수 있다:
Figure 112016002613991-pat00015
(3)
검색 기간동안, UE u는 송신기
Figure 112016002613991-pat00016
이거나 수신기
Figure 112016002613991-pat00017
일 수 있고, 여기서
Figure 112016002613991-pat00018
이다. 만약 사용자
Figure 112016002613991-pat00019
에서 수신 SINR(
Figure 112016002613991-pat00020
)이 규정된 SINR 임계 값(
Figure 112016002613991-pat00021
)보다 더 크다면, UE
Figure 112016002613991-pat00022
는
Figure 112016002613991-pat00023
에 의해 검색되는 것으로 여겨지며, 여기서
Figure 112016002613991-pat00024
인 값은 시뮬레이션에 기반하여 선택된다. 따라서, DR d 상에서 UE
Figure 112016002613991-pat00025
로부터 UE
Figure 112016002613991-pat00026
에 전송된 beacon의 SINR은 아래와 같다:
Figure 112016002613991-pat00027
(4)
여기서,
Figure 112016002613991-pat00028
은
Figure 112016002613991-pat00029
의 전송 전력이며,
Figure 112016002613991-pat00030
은 j 번째 서브프레임 동안의 PRB 상에서
Figure 112016002613991-pat00031
와
Figure 112016002613991-pat00032
사이의 채널 이득이다. 이웃하는 D-UEs로 부터의 간섭은
Figure 112016002613991-pat00033
와 같이 나타내며, 반면에 노이즈 전력은
Figure 112016002613991-pat00034
와 같이 주어진다.
검색 과정 동안에 D-UE들 간의 조정이나 eNB로부터 시그널링이 없기 때문에, DNPUs를 위한 D2D 검색 시스템은 중앙 제어될 수 없다. 게다가, 동일 시간에 동일한 PRBs를 사용하는 많은 DNPUs가 존재하므로, 신호 품질의 저하를 일으키는 충돌이나 간섭이 발생한다.
제안하는 D2D 검색 시스템에서는, 각 검색 주기 T 동안, 각 D-UE
Figure 112016002613991-pat00035
가 확률 p로 비콘을 전송할 수 있으며, 확률
Figure 112016002613991-pat00036
로 다른 비콘들을 수신한다. 만약 두 개의 D-UE들이 동시에 동일한 DR로 beacon들을 전송한다면 충돌이 발생할 것이다.
따라서, G 검색 기간 동안에
Figure 112016002613991-pat00037
가 이웃하는 N개의 D-UEs들 중 근접
Figure 112016002613991-pat00038
를 검색할 수 있는 확률은 아래와 같이 계산된다:
Figure 112016002613991-pat00039
(5)
따라서, 최대 수의 D-UEs를 검색할 확률은 아래와 같다:
Figure 112016002613991-pat00040
(6)
결국, 식 (6)으로부터, D2D 검색 시스템의 많은 수의 사용자들 N에 대하여, 비콘 재전송이라는 결과를 초래하는 더 많은 충돌로 인해 검색 시간이 증가할 것이라는 결론을 얻게 된다.
채널 모델은 신호가 송신기로부터 수신기로 이동할 때 발생하는 전파 손실을 나타낸다. 채널 이득(G)을 모델링 하는 일반 방정식은 아래와 같다. :
G(dB) = AG - PL -Shd -F, (7)
여기서, D-UE와 CUEs의 안테나 이득(AG)은 무지향성 안테나(omni-directional antenna)를 사용하여
Figure 112016002613991-pat00041
이다. 송신기로부터 수신기로의 경로 손실(PL)은 D-UE들 사이의 거리 또는 eNB와 CUE 사이의 거리에 기인한다. eNB와 연결된 UEs의 PL을 계산하기 위해서, 도시 지역 모델이 고려되었으며 아래와 같이 계산된다. :
PL(dB) = 15.3 + 37.6log10(R), (8)
여기서,
Figure 112016002613991-pat00042
은 eNB와 CUEs 사이의 거리(meter)이다. D-UE
Figure 112016002613991-pat00043
와 D-UE
Figure 112016002613991-pat00044
사이의 PL을 계산하기 위해 가시선(line-of-sight) WINNER+B1 케이스가 사용되었으며, 아래와 같이 표현될 수 있다.:
PL(dB) = 35.4 + 22.7log10(R1), (9)
여기서,
Figure 112016002613991-pat00045
은 D-UE
Figure 112016002613991-pat00046
와 D-UE
Figure 112016002613991-pat00047
간의 거리(meter)이다. 식 (7)에서, 그림자(Shd)는 UEs와 eNB/UEs 간의 경로에 존재하는 장애물들에 의해 발생한다. 이는 0dB의 평균과 XdB의 표준편차를 갖는 로그-정규분포로 모델링 된다. 즉, 서로 다른 채널 모델들은 각기 다른 X 값들을 가진다.
고속 페이딩(F)는 랜덤하게 지연되고, 반사되며, 산란되고, 회절된 신호 성분들의 건설적이고 비건설적인 조합의 결과이다. 이러한 유형의 페이딩은 상대적으로 빠르고 UEs나 반사기가 짧은 거리를 이동할 때 발생할 수 있는 단기 신호 변동을 담당한다. 고속 페이딩을 모델링하기 위해 PedB(Pedestrian-B) 채널 모델이 사용되었다.
LTE-A는 PS 네트워크에 적합한 후보로 강력하게 고려되고 있으며, 현재 많은 응급 서비스가 LTE 환경하에서 작동하고 있다. 예를 들어, 모토로라 및 기타 전문적인 PPDR 단체들은 사고 현장에서 중앙 제어국에 드론을 이용하여 비디오 및 다른 정보를 전달하기 위한 PS LTE의 적합성을 테스트 하였다. 그리고, 이 정보는 경찰, 소방서, 앰뷸런스 서비스와 같은 PS 팀들이 사고 상황에 대비하게 하기 위해 분배된다. 이 부분에서, 매우 견고하고 응급 서비스의 특정 통신 요구를 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 것이 요구된다. PS 네트워크에 LTE를 사용하는 것의 주요 이점은 응급 사용자의 우선순위, 대기 시간, QoS 요건 등을 고려하여 효율적이고 중앙 집중적으로 무선 액세스를 관리하는 능력이다. PS LTE의 이러한 능력을 향상시키기 위해, D2D나 PreSe가 PS LTE 네트워크의 후보로 강하게 고려된다. 따라서, PS LTE의 성능 향상에 D2D 통신의 영향을 조사 할 필요가 있다. PS LTE의 성능 향상을 위한 D2D 시나리오에는 두 가지 타입이 존재할 가능성이 있다: 첫 번째 시나리오는 DPUs를 위해 별도로 확보된 스펙트럼이나 무선 자원을 요구하는 특별한 케이스이다. 반면에, 다른 시나리오는 DPUs이 CUEs 및 DNPUs와 같은 스펙트럼을 공유하는 것이지만, 이는 사용자들 사이의 충돌을 발생시킨다. 두 번째 시나리오가 보다 현실적이고 실용적이다: DPUs에 자원을 예정시키는 것은 응급 상황이 생길 때까지 활용할 수 없게 되어 스펙트럼 낭비를 초래하기 때문이다. 따라서, DPUs가 CUEs와 동일 스펙트럼을 재사용 한다고 간주한다. 여기서 발생하는 충돌을 방지하기 위해, 공유된 네트워크의 PS 사용자들은 크리티컬한 상황(예를 들어, 재난이나 스케쥴링된 이벤트인 올림픽과 월드컵) 동안 자원 할당 시에 특별한 우선순위를 필요로 한다.
상용 모바일 네트워크에서 DPUs를 위한 긴급 서비스의 우선순위를 부여하기 위해, 연결 시도의 양을 제한하며, 비상 대응을 포함한 높은 우선순위의 사용자를 위한 우선순위 액세스를 허용하는 솔루션이 있어야 한다. 자원의 관점에서 사용자에게 높은 우선순위를 제공하기 위한 두 가지 주요 메커니즘이 있다: 첫 번째는 무선 인터페이스에 액세스하기 위한 리소스 제어의 측면이고, 다른 메커니즘은 서비스 레벨 우선순위에 대한 자원의 측면이다. 문제점은 통신이 아닌 D2D 검색과 관련되어 있기 때문에, 서비스 레벨 우선순위보다는 무선 인터페이스 접근에 기초한 네트워크에 우선순위를 부여할 것이다. 서비스 레벨 우선순위는 D2D 통신에 대한 차 후 연구에서 논의될 것이다.
특정 사용자에게 무선 액세스 우선순위를 부여하는 목적은 비상시의 사용자에게 서비스를 제공하기 위함이다. 방송 메시지들은 네트워크 액세스가 금지된 가입자들의 등급 또는 카테고리를 나타내는 셀 별로 사용할 수 있어야 한다. 이러한 기능의 사용은 중대한 상황 하에서 네트워크 오퍼레이터가 액세스 채널의 과부하를 방지할 수 있게 해준다. 이는 액세스 제어가 정상적인 운영 상황하에서 사용됨을 의미하는 것이 아니다. 자원들을 할당하기 위해 사용자들은 그들의 우선순위에 기초하여 분류되는데, 모든 UEs는 상용 사용자를 위해 랜덤하게 할당된 10개의 클래스들(0에서 9의 액세스 클래스로 정의된) 중 하나에 속하게 된다. 클래스 번호는 범용 가입자 식별 모듈(USIM)에 저장된다. 또한, UEs는 5개의 특별한 카테고리들 중 하나 또는 그 이상의 카테고리에 속하게 되며(11에서 15 클래스), 이들 또한 USIM에 저장된다. 무선 링크 확립 원인 및 그 우선순위를 설명하는 각 액세스 클래스에 대한 간략한 요약이 표 2에 기재되어있다.
<표 2>
Figure 112016002613991-pat00048

특별 카테고리에 속하는 PS 사용자들은 아래와 같이 더 세분화 된다. 예를 들어, PS 우선순위 1: 관리의 리더쉽과 정책 결정자; PS 우선순위 2: 재난 대응 및 군사 명령과 제어; PS 우선순위 3: 공중 보건, 안전, 법 집행 명령; PS 우선 순위 4: 공공 서비스/유틸리티와 공공 복지; PS 우선 순위 5: 재해 복구(예를 들어, 국가 통신 시스템). 특별 카테고리의 각 클래스에 포함되어 있는 서비스에 대한 세부 사항들은 표3에 제공된다.
<표 3>
Figure 112016002613991-pat00049

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
3GPP LTE-A 시스템에서 공공안전 사용자 우선순위 기반 시간　및　에너지 효율적인 D2D 검색 장치(600)는 초기화부(610), 검색 자원 블록 할당부(620), 스위칭부(630), 검색부(640)를 포함한다.
초기화부(610)는 DPUs 및 DNPU를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화한다. 여기에서 파라미터는 검색주기, DPUs의 수, DNPUs의 수, DRs의 수, DNPUi_C 를 포함할 수 있다. DPUs의 수 = {1, 2, ..., M}, DNPUs의 수 = { M+1, M+2, ..., N }, DRs의 수 = {1, 2, ..., P}이고, DNPUs를 위한 검색주기 T = 1, DNPUi_C = 0로 초기화하고, 여기에서 i ∈ {DNPUs의 수}이다.
이때, 도시 매크로 시나리오3을 사용하여 DPUs와 DNPUs가 네트워크 커버리지 영역 안에 배치된다. 시나리오3는 공공 안전 상황에 적합하고 일반적인 시나리오이며, 섹터 당 총 125개의 UEs이 배치된다. 총 UEs의 30%는 DPUs의 수이고, 나머지는 DNPUs이다.
검색 자원 블록 할당부(620)는 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 DPUs 및 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당한다.
검색 자원 블록 할당부(620)는 검색 자원 블록의 수와 DPUs의 수를 비교하여 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기(다시 말해, T = 2)에서 DPUs를 위한 검색 자원 블록을 확보한다.
검색 자원 블록 할당부(620)는 자원 할당 단계 동안에, DPUs로 부터의 요청은 자원을 확보하면서 eNB에 의해 우선순위가 부여한다.
검색 자원 블록 할당부(620)는 검색 자원 블록의 수와 DPUs의 수를 비교하여 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보한다. 그리고, 스케쥴링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기(다시 말해, T = 3)에서 DPUs를 위한 검색 자원 블록을 확보한다. 이때, DPUs는 제2 검색주기에서 MCALOHA 방식 또는 MCALOHA-ES 방식을 이용하여 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁한다.
다시 말해, 자원들은 응급 연결 요청을 송신하면서 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정될 수 있다. DPUs의 수가 DNPUs의 수 보다 더 많다면, 검색 주기 T의 j번째 서브프레임 동안에, DNPU에 대한 자원은 확보되지 않게 되고, DNPUs는 다가오는(바로 다음의) 검색 주기에 제공될 것이다. 자원이 확보된 이후에는 라운드 로빈 스케쥴러(round robin scheduler)가 DPUs간에 자원을 할당하기 위해 사용된다. MCALOHA와 MCALOHA-ES가 자원을 할당하고 경쟁을 피하기 위해 활용된다.
먼저, 현재 검색 주기에서 DPUs가 EDRs 할당을 위해 eNB로 ERMs를 전송한다. 다음으로, DRs의 수와 DPUs의 수를 비교한다. DRs의 수가 DPUs의 수보다 많을 경우, eNB는 DPUs를 위한 R EDRs를 확보하고, 다음 DTP에서 NPUs를 위한 (P-R)DRBs가 남게 된다. 그리고, 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계로 이동한다.
DRs의 수가 DPUs의 수보다 적은 경우, eNB는 다음 DTP(예를 들어, T = 2)에서 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 DRs를 확보한다. 남아있는 스케쥴링 되지 않은 DPUs는 다음 DTP에서 eNB로 ERMs를 다시 전송하고, 그 다음 DTP(예를 들어, T = 3)에서 EDRs를 획득한다. DNPUs는 MCALOHA/MCALOHA-ES 방식을 이용함으로써 그 다음 DTP에서 DRBs를 위해 경쟁한다. 그리고, T = T + 1, DNPUi_C = DNPUi_C +1로 변경된다.
스위칭부(630)는 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 DPUs 간에 자원을 할당하도록 한다. 스위칭부(630)는 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES로 스위칭 한다.
스위칭부(630)는 DNPUi_C 와 미리 정의된 W의 값을 비교한다. 채널 액세스에 대한 심한 경쟁이 존재하는 경우에, DNPUs에 채널 액세스에 대한 다양성을 제공하기 위해 스위칭 개념이 활용된다. 다시 말해, DUE
Figure 112016002613991-pat00050
의 실패 횟수가 미리 정의된 W의 값을 초과하게 되면, 채널 액세스 프로토콜은 경쟁을 피하기 위해 MCALOHA에서 MCALOHA-ES로 스위칭된다. 다시 말해, DNPUs는 MCALOHA 방식에 의해 DRs를 선택한다. 그 결과, 불필요한 재전송 에너지가 감소한다.
반면에, DUE
Figure 112016002613991-pat00051
의 실패 횟수가 미리 정의된 W의 값보다 작은 경우, 해당 DNPUs는 MCALOHA-ES 방식에 의해 DRs를 선택한다.
검색부(640)는 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 D2D 검색을 수행한다. 검색부(640)는 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, D2D 검색을 수행한다. 그리고, D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기에서 DPUs를 위한 검색 자원 블록을 확보하도록 한다.
다음으로, SINRi의 값을 미리 정해진 임계값 SINRthreshold와 비교한다. SINRi의 값이 미리 정해진 임계값 SINRthreshold 보다 큰 경우, UEs가 성공적으로 검색될 수 있다.
반면에, SINRi의 값이 미리 정해진 임계값 SINRthreshold 보다 작은 경우, 성공하지 못한 DNPUs는 다음 DTP에 DRs를 확보하게 된다. 그리고, T = T + 1, DNPUi_C = DNPUi_C +1로 변경된다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 ProSe LTE에서 NPUs 및 PS 간에 공유된 라디오 액세스 네트워크를 나타내는 도면이다.
본 발명에서, DPUs가 동일한 CUEs로써 스펙트럼을 재사용하는 상황을 고려한다. 이러한 충돌을 피하기 위해, 공유된 네트워크에서 PS 사용자들은 재해 및 올림픽이나 월드컵과 같이 예정된 이벤트들과 같은 중요한 상황 동안 자원 할당에서 특정 우선순위를 필요로 한다. 도 6을 참조하면, CUEs와 비교하여 PS UEs 들에게 더 높은 우선 순위를 할당한다.
상업용 모바일 네트워크에서 DPUs에 대한 우선 순위 응급 서비스는, 연결 시도의 양을 제한하는 것을 해결해야 할 뿐만 아니라 응급 반응을 포함하는 높은 우선 순위 사용자들에 대한 우선 순위 액세스를 허용해야 한다. 자원의 측면에서 사용자들에게 높은 우선 순위를 제공하기 위한 두 가지 주요 메커니즘이 있다: 하나는 무선 인터페이스를 액세스하기 위한 자원을 제어하는 측면이고, 다른 하나는 서비스-레벨 우선 순위에 대한 자원들의 측면이다. D2D 검색과 관련된 이러한 문제점에서, 서비스-레벨 우선 순위보다 무선 인터페이스의 액세스에 기반하여 네트워크 우선 순위를 결정한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 성능 검증을 위한 시스템 레벨 시뮬레이션 환경을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 검색된 사용자들의 평균 수, 검색된 UEs의 범위, UEs의 성공 검색의 비율, 검출하지 못한 UEs 비율의 측면에서 제안된 TEECR-DDRA 기법의 성능을 검증하였다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색된 사용자들의 수를 나타내는 그래프이다.
도 9(a)는 검색된 사용자들의 CDF를 나타내는 그래프이고, 도 9(b)는 검색된 사용자들의 수 VS 검색 시간을 나타낸 그래프이다.
도 9는 제안된 TEECR-DDRA 기법 하에 검색 시간에 대하여 검색된 사용자들의 평균 수를 나타내었다. 제안된 기법은 또한 카운터가 특정 제한을 초과할 때 Non-PS UEs 간에 에너지 센싱 실행을 인에이블링함으로써 Non-PS UEs 의 QoS 요구사항 및 지연을 고려한다. 그러므로, 이것의 영향은 도 9(a)에 보여지는 것과 같이 에너지 센싱을 Non-PS UEs에 적용함으로써 검색된 사용자의 최대수는 430까지 증가한다. 그리고, 도 9(b)와 같이 40번째 서브프레임에서 시뮬레이션 결과를 비교하면, 종래 기술의 RA 기법보다 제안된 TEECR-DDRA 기법을 사용함으로써 대략 26 이상의 사용자들이 더 검색되는 것을 볼 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자들의 검색 거리를 나타내는 그래프이다.
도 10에서 제안된 TEECR-DDRA 기법이 먼 거리의 D-UEs 을 검색함으로써 종래기술의 RA보다 우수한 것을 확인할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 CDF의 50%에서 비교하면, 종래기술 RA 기법의 검색 범위는 100m 에서 최대 범위에 도달한다. 하지만, 제안된 TEECR-DDRA 기법은 거리가 120m까지 증가한다. 게다가, 검색 범위는 PUs에게 우선순위를 주고, NPUs에 대한 에너지 센싱함으로써 결합된 이득에 의해 155m까지 더 증가한다. 그러므로, TEECR-DDRA 기법을 사용함으로써, 검색에 참여하는 모든 사용자들의 검색 범위가 종래기술 RA 기법에 비해 증가된다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자들의 검색 범위 성공 비율을 나타내는 그래프이다.
도 11에서 시뮬레이션 결과는 SINR 디코딩 임계값의 범위에 대한 그래프이고, -15 에서 15dB사이이다. 결과로부터
Figure 112016002613991-pat00052
에서 종래기술 RA에 대한 DSR 기법은 대략 36%이고, 반면에 PS 우선 순위 및 에너지 센싱을 갖는 제안된 TEECR-DDRA 기법은 각각 38% 및 40%까지 증가한다. 다른 SINR 디코딩 포인트들에 대한 시뮬레이션 결과는, 종래기술 RA 기법 및 제안된 TEECR-DDRA 기법에 대한 DSR은 각각 0.3% 및 1.9%에 도달한다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자의 검색 범위 실패 비율을 나타내는 그래프이다.
도 12로부터 제안된 TEECR-DDRA 기법은 종래기술들과 비교했을 때, 항상 더 낮은 검색 실패 비율을 갖는 것을 볼 수 있다. 시뮬레이션 결과들은 다양한 SINR 검출 임계값에서 비교되고, 제안된 TEECR-DDRA 기법은 종래기술 RA 기법과 비교했을 때 DFR 에서 7% 감소된다. 제안된 TEECR-DDRA 기법은 사용자들 사이에 DR 할당하는 동안 PS 사용자들의 우선 순위 및 사용자들의 채널 상태들을 고려하기 때문에 DFR이 감소한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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.
실시 예에 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 실시 예를 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 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 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 실시 예들 및 특허청구범위와 균등물들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 방법에 있어서,
    DPUs 및 DNPUs를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화하는 단계;
    공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계; 및
    채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계
    를 포함하고,
    상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는,
    상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보하고, 스케줄링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하고,
    실패한 비콘 전송 수에 기초하여 상기 DPUs는 제2 검색주기에서 랜덤 자원 할당에 대하여 MCALOHA 방식을 이용하거나, 또는 센싱 기반 자원 할당에 대하여 MCALOHA-ES 방식을 이용함으로써 상기 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 단계는,
    상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 단계는,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, 상기 D2D 검색을 수행하고,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하는 단계는,
    상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES 방식으로 스위칭 되는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 방법.
  7. 공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 장치에 있어서,
    DPUs 및 DNPUs를 네트워크 커버리지 영역 내에 배치하고, 파라미터들을 초기화하는 초기화부;
    공공안전 사용자 우선순위에 기반하고, 상기 DPUs의 수에 따라 동적으로 조정하여 상기 DPUs 및 상기 DNPUs에 대한 검색 자원 블록을 할당하는 검색 자원 블록 할당부; 및
    채널 액세스에 대한 경쟁 정도에 따른 스위칭 방식을 이용하여 상기 DPUs 간에 자원을 할당하도록 하는 스위칭부
    를 포함하고,
    상기 검색 자원 블록 할당부는,
    상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 적은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 이용 가능한 모든 검색 자원 블록을 확보하고, 스케줄링되지 않은 남아있는 DPUs는 eNB로 응급 연결 요청을 송신하고, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하고,
    실패한 비콘 전송 수에 기초하여 상기 DPUs는 제2 검색주기에서 랜덤 자원 할당에 대하여 MCALOHA 방식을 이용하거나, 또는 센싱 기반 자원 할당에 대하여 MCALOHA-ES 방식을 이용함으로써 상기 검색 자원 블록을 확보하기 위해 경쟁하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 검색 자원 블록 할당부는,
    상기 검색 자원 블록의 수와 상기 DPUs의 수를 비교하여 상기 검색 자원 블록의 수가 더 많은 경우, 제1 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR에 따라 상기 D2D 검색을 수행하는 검색부
    를 더 포함하고,
    상기 검색부는,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이하일 경우, 상기 D2D 검색을 수행하고,
    상기 D2D 검색을 수행하기 위한 SINR이 미리 정해진 임계값 이상일 경우, 제2 검색주기에서 상기 DPUs를 위한 상기 검색 자원 블록을 확보하도록 하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 장치.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제7항에 있어서,
    상기 스위칭부는,
    상기 채널 액세스에 대한 경쟁 정도가 미리 정해진 임계값 이상인 경우, 경쟁을 피하기 위해 채널 액세스 프로토콜이 MCALOHA 방식에서 MCALOHA-ES로 스위칭 하는
    공공안전 사용자 우선순위 기반 D2D 검색 장치.
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