KR102396399B1 - Relay Control Apparatus and Method in LoRa Network - Google Patents
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Abstract
Description
아래의 실시예들은 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 LoRa 환경에서 확장성과 공정성을 향상시키기 릴레이 제어 장치 및 방법에 관한 것이다. The following embodiments relate to an apparatus and method for controlling a relay in a LoRa environment, and more particularly, to an apparatus and method for controlling a relay for improving scalability and fairness in a LoRa environment.
국내 IoT(Internet of Things) 플랫폼 시장은 매년 16.1%씩 증가될 것으로 예상된다. 전세계적으로 2025년에는 400억개 이상의 IoT 디바이스들이 연결될 것으로 전망되고 있다. 5G 요구사항으로서 기존 4G 대비 100배 이상의 디바이스를 수용해야 한다. 따라서 IoT 서비스를 위해 낮은 전력과 넓은 범위를 커버할 수 있는 저전력 광역 통신망(Low-Power Wide-Area Network, LPWAN) 기술들이 개발되고 있다. The domestic IoT (Internet of Things) platform market is expected to increase by 16.1% annually. It is predicted that more than 40 billion IoT devices will be connected worldwide by 2025. As a 5G requirement, it must accommodate 100 times more devices than the existing 4G. Therefore, low-power wide-area network (LPWAN) technologies that can cover a wide range and low power for IoT services are being developed.
LPWAN 기술 중 LoRa(Long rage)는 sigfox에 비해 높은 데이터 전송률(data rate)을 가지고 있으며, 면허 대역을 사용하는 NB-IoT에 비해 설치 및 유지비용이 저렴하기 때문에 널리 사용된다. LoRa는 CSS(Chirp Spread Spectrum) 변조 방식을 통해 간섭에 강한 특성을 갖는다. 예컨대 chirp rate에 따라 총 6개의 SF(Spreading Factor)가 변조(modulation)된다. 높은 SF는 chirp rate이 낮기 때문에 낮은 SF에 비하여 채널 점유 시간(Time of Air, ToA)이 길게 되고, 그렇기 때문에 더 좋은 수신감도(sensitivity)를 갖는다. 낮은 수신감도로 인하여 높은 SF는 낮은 SF에 비하여 멀리 전송 가능하다. 따라서 높은 SF를 통하여 게이트웨이(gateway, G/W)로부터 멀리 떨어져 있는 디바이스를 수용할 수 있다.Among LPWAN technologies, LoRa (Long rage) has a higher data rate than sigfox and is widely used because installation and maintenance costs are lower than NB-IoT using a licensed band. LoRa has strong resistance to interference through the CSS (Chirp Spread Spectrum) modulation method. For example, a total of six SFs (spreading factors) are modulated according to the chirp rate. Since the high SF has a low chirp rate, the channel occupancy time (Time of Air, ToA) is longer than that of the low SF, and therefore has better reception sensitivity. Due to low reception sensitivity, high SF can be transmitted farther than low SF. Therefore, it is possible to accommodate a device far away from the gateway (G/W) through the high SF.
그러나, ALOHA 환경에서 동작하는 LoRa는 높은 SF로 인해 성능 저하 문제를 일으킨다. 높은 SF가 차지하는 ToA가 낮은 SF에 비하여 크기 때문에 충돌이 일어날 확률이 크다. G/W로부터 멀리 떨어져있는 디바이스는 높은 SF를 사용해야 하기 때문에 충돌로 인하여 더 낮은 성공 확률을 보인다. 일반적으로 LoRa는 duty-cycle 규정을 준수하며 패킷을 전송하게 되는데, 이러한 시스템의 경우 채널 점유 시간은 alpha로 일정하다. 그러나, 대부분의 IoT 서비스들은 주기적으로 데이터를 수집하기 때문에 높은 SF는 낮은 SF에 비하여 채널 점유 비중이 높다. 따라서, 높은 SF 지역(region)은 긴 ToA로 인한 충돌로 낮은 성공 확률을 보이며, 이는 곧 패킷 전송 성공 확률에 대한 공정성(fairness) 문제가 발생한다.However, LoRa operating in the ALOHA environment causes performance degradation due to high SF. Since the ToA occupied by the high SF is larger than that of the low SF, the probability of collision is high. A device that is far from G/W has a lower probability of success due to collision because it has to use a high SF. In general, LoRa complies with the duty-cycle regulation and transmits packets. In this system, the channel occupancy time is constant at alpha. However, since most IoT services periodically collect data, a high SF has a higher percentage of channel occupancy than a low SF. Therefore, a high SF region shows a low probability of success due to collision due to a long ToA, which causes a fairness problem with respect to a probability of success in packet transmission.
대부분의 기존 연구는 LoRa의 확장성(scalability)의 향상을 위해 커버리지 확률(coverage probability)을 향상시키는 연구가 많이 진행되었지만, 거리에 따른 성공 확률에 대한 공정성을 고려하지 않았다. G/W로부터 멀리 떨어져있는 디바이스는 필연적으로 높은 SF를 사용함으로써 긴 ToA로 인한 패킷 충돌로 인하여 낮은 성공 확률을 보인다. 높은 SF가 차지하는 긴 ToA로 인한 물리적인 한계로 인한 single-hop 환경에서는 한계가 있다.Most of the existing studies have conducted many studies to improve the coverage probability to improve the scalability of LoRa, but they did not consider the fairness of the success probability according to the distance. A device far from G/W inevitably uses a high SF, and thus shows a low probability of success due to packet collision due to long ToA. There is a limit in a single-hop environment due to a physical limitation due to a long ToA occupied by a high SF.
또한, 처리 능력(computing power)이 낮은 IoT 디바이스를 위해, 커버리지 확률(coverage probability)과 공정성을 향상시키기 위한 lightweight한 릴레이 프로토콜(relay protocol)은 없다. 대부분의 IoT 디바이스는 처리 능력이 낮기 때문에 별도의 control 없이 제어할 수 있는 방식이 필요하기에 RSSI 기반으로 릴레이 선정 방식을 고려하였다. 또한, 3-hop 이상의 multi-hop으로 구성할 경우 라우팅(routing)으로 인한 오버헤드가 발생하기 때문에 2-hop으로 릴레이를 구성하여 브로드캐스팅(broadcasting) 함으로 라우팅으로 인한 오버헤드가 없다.In addition, for an IoT device with low computing power, there is no lightweight relay protocol for improving coverage probability and fairness. Since most IoT devices have low processing power, a method that can be controlled without separate control is required, so a relay selection method based on RSSI was considered. In addition, since overhead due to routing occurs when multi-hop is configured with more than 3-hop, there is no overhead due to routing by configuring relay as 2-hop and broadcasting.
실시예들은 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치 및 방법에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 LoRa의 SNR(Signal to Noise Ratio)과 SIR(Signal to Interference Ratio) 성공 확률 분석을 바탕으로 lightweight한 릴레이 제어 기술을 제공한다. The embodiments describe a relay control apparatus and method in a LoRa environment, and more specifically, provide a lightweight relay control technology based on LoRa's SNR (Signal to Noise Ratio) and SIR (Signal to Interference Ratio) success probability analysis. .
실시예들은 릴레이 모델을 통해 RSSI 방식으로 릴레이 여부를 결정하고, 릴레이 모델은 커버리지 확률(coverage probability)과 모든 SF 지역(region)의 최소 성공 확률을 향상시킴으로써 확장성과 공정성을 향상시킬 수 있는 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치 및 방법을 제공하는데 있다. Embodiments determine whether to relay in the RSSI method through the relay model, and the relay model improves the coverage probability and the minimum success probability of all SF regions in a LoRa environment that can improve scalability and fairness. To provide a relay control device and method.
일 실시예에 따른 컴퓨터 장치로 구현되는 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법은, 소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계; 및 상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩(forwarding)하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. In the relay control method in a LoRa environment implemented by a computer device according to an embodiment, a node selected as a source node is changed to a relay SF (Spreading Factor), and then a packet is directly transmitted to a gateway in a broadcasting phase or transmitting the packet to the relay device; and forwarding, by the node receiving the packet of the source node, the packet to the gateway in a relay phase.
노멀 디바이스는 릴레이의 수행 없이 상기 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. The normal device may further include directly transmitting the packet to the gateway without performing relay.
상기 브로드캐스팅 위상에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계는, 릴레이 변수가 주어지면, 소스 지역에 있는 디바이스 중 소스의 비율로 소스 디바이스로 변경이 되고, 릴레이 지역에 있는 디바이스 중 릴레이 비율로 릴레이 디바이스로 변경되는 단계를 포함할 수 있다. In the broadcasting phase, in the step of directly transmitting a packet to the gateway or transmitting the packet to the relay device, when a relay variable is given, the source device is changed to a source device in the ratio of the source among the devices in the source area, and the device in the relay area It may include changing to a relay device in a medium relay ratio.
상기 브로드캐스팅 위상에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계는, 상기 소스 디바이스는 채널 점유 시간(Time of Air, ToA)이 낮은 릴레이 SF로 변경을 통하여 상기 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 통로(relay path)를 통해 패킷을 전송하는 단계를 포함할 수 있다. In the broadcasting phase, the step of directly transmitting the packet to the gateway or transmitting the packet to the relay device, the source device directly transmits the packet to the gateway by changing to the relay SF having a low channel occupancy time (Time of Air, ToA) It may include transmitting or transmitting the packet through a relay path.
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩하는 단계는, 상기 릴레이 디바이스는 소스 디바이스로부터 받은 패킷을 상기 게이트웨이로 포워딩할 수 있다. In the step of the node receiving the packet of the source node forwarding the packet to the gateway in a relay phase, the relay device may forward the packet received from the source device to the gateway.
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩하는 단계는, 릴레이 선정(relay selection) 방식으로 RSSI 값을 바탕으로 수신한 상기 소스 노드의 패킷의 포워드 여부를 결정할 수 있다. The step of the node receiving the packet of the source node forwarding the packet to the gateway in the relay phase may include determining whether to forward the packet of the source node received based on the RSSI value in a relay selection method. there is.
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further include satisfying at least one of a signal to noise ratio (SNR) condition and a signal to interference ratio (SIR) condition in order to successfully receive the packet in the LoRa environment.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는, 상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SNR 확률 조건을 구할 수 있으며, 상기 디바이스의 수신 파워가 수신 감도보다 큰 것을 특징으로 할 수 있다. In the step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition, in order to successfully receive the packet in the LoRa environment, it is possible to obtain an SNR probability condition that the device will successfully receive in a single-hop environment, , it may be characterized in that the receiving power of the device is greater than the receiving sensitivity.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는, 상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SIR 확률 조건을 구할 수 있으며, 주어진 간섭에서 상기 디바이스의 SIR 값은 SIR 임계 값 조건보다 큰 것을 특징으로 할 수 있다.The step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition may include obtaining an SIR probability condition that a device will successfully receive in a single-hop environment in order to successfully receive the packet in the LoRa environment, , the SIR value of the device at a given interference may be characterized in that it is greater than the SIR threshold condition.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는, 거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise) 및 간섭(interference)이 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability)을 고려할 수 있다. In the step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition, the success probability according to the distance is a joint success obtained by multiplying the SNR and the SIR success probability because noise and interference affect the scalability. The joint success probability may be considered.
다른 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치는, 소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스(End-Device)로 패킷을 전송하는 소스 디바이스; 및 상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩(forwarding)하는 릴레이 디바이스를 포함하여 이루어질 수 있다. In the LoRa environment according to another embodiment, in the relay control apparatus, a node selected as a source node is changed to a relay SF (Spreading Factor), and then directly transmits a packet to a gateway in a broadcasting phase or a relay device (End- Device) a source device that transmits a packet; and a relay device, wherein the node receiving the packet of the source node forwards the packet to the gateway in a relay phase.
릴레이의 수행 없이 상기 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송하는 노멀 디바이스를 더 포함할 수 있다. The method may further include a normal device that directly transmits a packet to the gateway without performing relay.
상기 소스 디바이스는, 릴레이 변수가 주어지면, 소스 지역에 있는 디바이스 중 소스의 비율로 소스 디바이스로 변경이 되고, 릴레이 지역에 있는 디바이스 중 릴레이 비율로 릴레이 디바이스로 변경될 수 있다. When a relay variable is given, the source device may be changed to a source device according to a source ratio among devices in the source region, and may be changed to a relay device according to a relay ratio among devices in the relay region.
상기 소스 디바이스는, 채널 점유 시간(Time of Air, ToA)이 낮은 릴레이 SF로 변경을 통하여 상기 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 통로(relay path)를 통해 패킷을 전송할 수 있다. The source device may transmit the packet directly to the gateway by changing to the relay SF having a low channel occupancy time (Time of Air, ToA) or transmit the packet through a relay path.
상기 릴레이 디바이스는, 소스 디바이스로부터 받은 패킷을 상기 게이트웨이로 포워딩할 수 있다. The relay device may forward the packet received from the source device to the gateway.
상기 릴레이 디바이스는, 릴레이 선정(relay selection) 방식으로 RSSI 값을 바탕으로 수신한 상기 소스 노드의 패킷의 포워드 여부를 결정할 수 있다. The relay device may determine whether to forward the received packet of the source node based on the RSSI value in a relay selection method.
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 간섭 분석부를 더 포함할 수 있다. The apparatus may further include an interference analyzer configured to satisfy at least one of a signal to noise ratio (SNR) condition and a signal to interference ratio (SIR) condition in order to successfully receive the packet in the LoRa environment.
상기 간섭 분석부는, 상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SNR 확률 조건을 구할 수 있으며, 상기 디바이스의 수신 파워가 수신 감도보다 큰 것을 특징으로 할 수 있다. The interference analyzer, in order to successfully receive the packet in the LoRa environment, may obtain an SNR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment, characterized in that the reception power of the device is greater than the reception sensitivity can do.
상기 간섭 분석부는, 상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SIR 확률 조건을 구할 수 있으며, 주어진 간섭에서 상기 디바이스의 SIR 값은 SIR 임계 값 조건보다 큰 것을 특징으로 할 수 있다.The interference analyzer, in order to successfully receive the packet in the LoRa environment, may obtain an SIR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment, and the SIR value of the device in the given interference is an SIR threshold condition It can be characterized as larger.
상기 간섭 분석부는, 거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise) 및 간섭(interference)이 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability)을 고려할 수 있다.The interference analyzer may consider a joint success probability obtained by multiplying an SNR and an SIR success probability because noise and interference affect scalability for success probability according to distance.
실시예들에 따르면 릴레이 모델을 통해 RSSI 방식으로 릴레이 여부를 결정하고, 릴레이 모델은 커버리지 확률(coverage probability)과 모든 SF 지역(region)의 최소 성공 확률을 향상시킴으로써 확장성과 공정성을 향상시킬 수 있는 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치 및 방법을 제공할 수 있다. According to embodiments, the relay model determines whether to relay in the RSSI method, and the relay model improves scalability and fairness by improving the coverage probability and the minimum success probability of all SF regions. The environment may provide a relay control device and method.
도 1은 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치의 시스템 모델을 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 LoRa 릴레이 동작 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 최적의 릴레이 변수를 찾는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 릴레이 선정 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 유전 알고리즘의 염색체 구조를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 염색체 크로스오버 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 염색체의 돌연변이 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 유전 알고리즘의 수렴 분석 결과를 나타내는 도면이다.
도 10a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 10b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 10c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 11a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 11b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 11c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 12a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 12b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 12c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이다.
도 13a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 커버리지 확률을 나타내는 도면이다.
도 13b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 커버리지 확률을 나타내는 도면이다.
도 14a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 ED 밀도에 따른 최소 성공 확률 및 공정성 성능을 나타내는 도면이다.
도 14b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 ED 밀도에 따른 최소 성공 확률 및 공정성 성능을 나타내는 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 목적 함수에서 가중치의 변화에 따른 커버리지 확률과 모든 SF 지역에 대한 최소 성공 확률을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a system model of a relay control device in a LoRa environment according to an embodiment.
2 is a diagram for explaining an operation process of a LoRa relay according to an embodiment.
3 is a flowchart illustrating a relay control method in a LoRa environment according to an embodiment.
4 is a diagram for explaining a process of finding an optimal relay variable according to an embodiment.
5 is a diagram for explaining a relay selection method according to an embodiment.
6 is a diagram illustrating a chromosome structure of a genetic algorithm according to an exemplary embodiment.
7 is a diagram for explaining a chromosome crossover operation according to an embodiment.
8 is a view for explaining a mutation operation of a chromosome according to an embodiment.
9 is a diagram illustrating a convergence analysis result of a genetic algorithm according to an exemplary embodiment.
10A is a diagram illustrating an SNR success probability according to a distance of an EIB scheme according to an embodiment.
10B is a diagram illustrating the SNR success probability according to the distance of the EAB scheme according to an embodiment.
10c is a diagram illustrating the SNR success probability according to the distance of the PLB scheme according to an embodiment.
11A is a diagram illustrating SIR success probability according to a distance of an EIB scheme according to an embodiment.
11B is a diagram illustrating the SIR success probability according to the distance of the EAB scheme according to an embodiment.
11C is a diagram illustrating SIR success probability according to a distance of a PLB scheme according to an embodiment.
12A is a diagram illustrating an average success probability of an EIB scheme according to an embodiment.
12B is a diagram illustrating an average success probability of an EAB scheme according to an embodiment.
12C is a diagram illustrating an average success probability of a PLB scheme according to an embodiment.
13A is a diagram illustrating coverage probability of an EIB scheme according to an embodiment.
13B is a diagram illustrating coverage probability of an EAB scheme according to an embodiment.
14A is a diagram illustrating a minimum probability of success and fairness performance according to an ED density of an EIB scheme according to an embodiment.
14B is a diagram illustrating the minimum success probability and fairness performance according to the ED density of the EAB scheme according to an embodiment.
15 is a diagram illustrating a coverage probability according to a change in weight in an objective function and a minimum success probability for all SF regions in an objective function according to an embodiment.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.Hereinafter, embodiments will be described with reference to the accompanying drawings. However, the described embodiments may be modified in various other forms, and the scope of the present invention is not limited by the embodiments described below. In addition, various embodiments are provided in order to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. The shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clearer description.
아래의 실시예들은 LoRa 환경에서 확장성과 공정성을 향상시키기 위한 릴레이 제어 기술을 제공한다. 여기서, 확장성이란 LoRa 디바이스 밀도에 따라 얼마나 많은 LoRa 디바이스를 수용할 수 있는지 관점에서 확장성을 분석한다. 공정성이란 충돌 윈도우(contention window) 내에 같은 양의 패킷을 임의의 시간에 전송할 때, 거리에 따라 패킷 수신 성공 확률을 향상시키는 측면에서 공정성을 분석한다.The following embodiments provide relay control technology for improving scalability and fairness in a LoRa environment. Here, the scalability is analyzed in terms of how many LoRa devices can be accommodated according to the LoRa device density. Fairness analyzes fairness in terms of improving the packet reception success probability according to distance when the same amount of packets are transmitted at an arbitrary time within a contention window.
실시예들은 확률론적 기하학적 구조(Stochastic geometry) 기법을 활용하여 간섭을 분석하였고, RSSI(Receiver Signal Strength Indication) 값을 활용하여 릴레이 선정 방식을 사용한다. 기존 LoRaWAN(LoRa의 MAC protocol)에 동작할 수 있도록 duty-cycle 규정(regulation)과, LoRaWAN 디바이스 클래스(class) 타입을 만족하도록 모델링한다. The embodiments analyze interference using a stochastic geometry technique, and use a relay selection method using a Receiver Signal Strength Indication (RSSI) value. It is modeled to satisfy the duty-cycle regulation and the LoRaWAN device class type to operate in the existing LoRaWAN (LoRa MAC protocol).
실시예들에 따르면 기존 single-hop 전송 대비 패킷 전송 확률을 향상시켰으며, 기존대비 수용 가능한 디바이스 수도 증가되었다. 또한, 거리에 따른 패킷 성공 확률이 향상되었으며, 거리에 따른 패킷 수신 성공 확률에 대한 공정성을 분석하였을 때 기존 single-hop보다 공정성을 향상시킬 수 있다. According to the embodiments, the packet transmission probability is improved compared to the existing single-hop transmission, and the number of acceptable devices is increased compared to the conventional one. In addition, the packet success probability according to the distance is improved, and when the fairness of the packet reception success probability according to the distance is analyzed, the fairness can be improved compared to the existing single-hop.
도 1은 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치의 시스템 모델을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a system model of a relay control device in a LoRa environment according to an embodiment.
도 1을 참조하면, LoRa는 SF 간 간섭이 존재하지만, 같은 SF 간 간섭이 다른 SF 간 간섭보다 우세하기 때문에 다른 SF 간 간섭은 직교(orthogonal)한 환경을 고려한다. Referring to FIG. 1 , although inter-SF interference exists in LoRa, since the same inter-SF interference is superior to other inter-SF interference, interference between different SFs considers an orthogonal environment.
일 실시예에 따르면 에지 서버(Edge server, 100)는 ED(LoRa End-Device, 디바이스를 의미함), 게이트웨이(G/W), LoRa 네트워크 서버(110) 및 릴레이 컨트롤 모듈(120)을 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, AHOHA protocol 기반 하에 단일 게이트웨이 LoRa 업링크 시스템(LoRa uplink system) 환경을 제공할 수 있다.According to an embodiment, the
ED(LoRa End-Device)는 각 ED들은 원형 지역에 밀도 
게이트웨이(G/W)는 LoRa ED와 에지 서버(Edge server)와 통신을 할 수 있는 역할을 수행한다. The gateway (G/W) serves to communicate with the LoRa ED and the edge server.
LoRa 네트워크 서버(110)는 ED의 수신되는 SNR 값을 기반하여 SF를 할당할 수 있다. 일반적으로 SNR 값은 거리가 멀어짐에 따라 작아지기 때문에, G/W로부터 멀리 떨어져 있는 ED의 경우 수신감도가 낮은 높은 SF를 할당할 수 있다. SF 값은 7부터 12 값을 가지며, 실제 환경에서 SF 인터벌(interval) 경계는 정확히 나누어지지 않지만 결과 분석을 용이하기 위해 경계를 나누어 분석할 수 있다. The
릴레이 컨트롤 모듈(120)은 목적 함수가 최대화 되도록 릴레이 변수를 설정하며, 설정된 릴레이 변수 값들을 G/W를 통해 ED들한테 전달할 수 있다. 이에 따라 ED들은 릴레이 변수 값을 바탕으로 어떠한 노드로 동작할지 결정할 수 있다. The
도 2는 일 실시예에 따른 LoRa 릴레이 동작 과정을 설명하기 위한 도면이다.2 is a diagram for explaining an operation process of a LoRa relay according to an embodiment.
도 1 및 도 2를 참조하여 LoRa 릴레이 동작 과정을 설명할 수 있다. 릴레이 변수는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. An operation process of the LoRa relay may be described with reference to FIGS. 1 and 2 . The relay variable can be expressed as the following equation.
[수학식 1] [Equation 1]
여기서, 소스 지역(
[수학식 2] [Equation 2]
또한, 소스 비율(
[수학식 3] [Equation 3]
예컨대, SF 지역은 7부터 12까지 6개가 있고, 다른 SF 간 간섭은 직교하기 때문에 독립적인(independent) 3쌍의 소스 릴레이 쌍(source relay pair)이 생긴다. 따라서, 총 3개의 릴레이 변수가 생기고, 시스템은 3개의 소스 릴레이 쌍에 대하여 동작할 수 있다.For example, there are 6 SF regions from 7 to 12, and since interference between other SFs is orthogonal, three independent pairs of source relay pairs are generated. Thus, there are a total of three relay variables, and the system can operate on three source relay pairs.
간섭을 분석하기 위해 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase) 
릴레이 변수가 주어지면(
여기서, source ED는 ToA가 낮은 릴레이 SF로 변경을 통하여 G/W로 바로 전송되거나, 릴레이 통로(relay path)를 통해 전송될 수 있다. relay ED는 source ED로부터 받은 패킷을 G/W로 포워딩(forwarding) 할 수 있다. 또한 노멀 ED(normal ED)는 아무 변화 없이 G/W로 직접적(direct)으로 전송할 수 있다. Here, the source ED may be directly transmitted to the G/W by changing to the relay SF having a low ToA, or may be transmitted through a relay path. The relay ED can forward the packet received from the source ED to G/W. In addition, normal ED (normal ED) can be directly transmitted through G/W without any change.
LoRa 릴레이 동작 과정 시나리오를 보면, 먼저 소스 노드로 선정된 2번 노드 e2는 릴레이 SF로 변경한 뒤 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 G/W로 바로 전송하거나 relay ED로 패킷을 전송할 수 있다. 그러면, 5번 노드 e5와 6번 노드 e6는 소스 노드의 패킷을 수신한 뒤 릴레이 위상(relay phase)에서 G/W로 패킷을 포워딩 할 수 있다. 반면, 노드 3번 e3의 경우에 노드 6번 e6과 노드 7번 e7이 릴레이 노드가 될 수 있지만, 노드 7번 e7은 노드 3 e3으로부터 받는 RSSI 값을 만족하지 않기 때문에 릴레이를 수행하지 않는다. 한편, normal ED는 릴레이 수행 없이 패킷을 전송할 수 있다.Looking at the scenario of the LoRa relay operation process, first, the second node e 2 selected as the source node may change to the relay SF and then transmit directly to the G/W in the broadcasting phase or transmit the packet to the relay ED. Then, the 5th node e5 and the 6th node e6 may forward the packet to the G/W in the relay phase after receiving the packet from the source node. On the other hand, in the case of node 3 e3, node 6 e 6 and node 7 e 7 can be relay nodes, but node 7 e 7 does not satisfy the RSSI value received from node 3 e 3 do not perform On the other hand, the normal ED may transmit a packet without performing relay.
LoRa 패킷이 성공적으로 수신되기 위해서는 SNR 조건과 SIR 조건을 만족해야 한다.In order for the LoRa packet to be successfully received, the SNR condition and the SIR condition must be satisfied.
Single-hop 환경에서 x0에 위치한 ED가 성공적으로 수신될 SNR 확률을 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. LoRa 디바이스의 수신 파워는 수신감도(
[수학식 4] [Equation 4]
또한, Single-hop 환경에서 x0에 위치한 ED가 성공적으로 수신될 SIR 확률을 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. 주어진 간섭(
[수학식 5] [Equation 5]
여기서, 
duty-cycle 기반 시스템은 다음 식과 같이 표현될 수 있다.The duty-cycle based system can be expressed as the following equation.
[수학식 6] [Equation 6]
또한, 충돌 윈도우 T에서 주기적인 수집 시스템은 다음 식과 같이 표현될 수 있다. Also, the periodic collection system in the collision window T can be expressed as the following equation.
[수학식 7] [Equation 7]
도 3은 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a relay control method in a LoRa environment according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 컴퓨터 장치로 구현되는 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법은, 소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계(310), 및 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 게이트웨이로 패킷을 포워딩(forwarding)하는 단계(320)를 포함하여 이루어질 수 있다. Referring to FIG. 3 , in a relay control method in a LoRa environment implemented by a computer device according to an embodiment, a node selected as a source node is changed to a relay SF (Spreading Factor), and then a gateway in a broadcasting phase Directly transmitting the packet to the node or transmitting the packet to the relay device (310), and the node receiving the packet of the source node forwards the packet to the gateway in the relay phase (relay phase) (320) can be done by
노멀 디바이스는 릴레이의 수행 없이 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송하는 단계(330)를 더 포함할 수 있다. The normal device may further include a
또한, LoRa 환경에서 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further include satisfying at least one of a signal to noise ratio (SNR) condition and a signal to interference ratio (SIR) condition in order to successfully receive a packet in a LoRa environment.
아래에서 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법의 각 단계를 설명한다.Below, each step of the relay control method in the LoRa environment according to an embodiment will be described.
일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법은 도 1 및 도 2에서 설명한 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치를 예를 들어 설명할 수 있다. 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치는 소스 디바이스, 릴레이 디바이스 및 노멀 디바이스를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치는 간섭 분석부를 더 포함할 수 있다. 여기서, 소스 디바이스는 source ED를 의미할 수 있고, 릴레이 디바이스는 relay ED를 의미할 수 있으며, 노멀 디바이스는 normal ED를 의미할 수 있다. The relay control method in the LoRa environment according to an embodiment may be described using the relay control apparatus in the LoRa environment described with reference to FIGS. 1 and 2 as an example. In the LoRa environment according to an embodiment, the relay control apparatus may include a source device, a relay device, and a normal device. According to an embodiment, the relay control apparatus in the LoRa environment may further include an interference analyzer. Here, the source device may mean source ED, the relay device may mean relay ED, and the normal device may mean normal ED.
단계(310)에서, 소스 디바이스는 소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스(End-Device)로 패킷을 전송할 수 있다. In
소스 디바이스는 릴레이 변수가 주어지면, 소스 지역에 있는 디바이스 중 소스의 비율로 소스 디바이스로 변경이 되고, 릴레이 지역에 있는 디바이스 중 릴레이 비율로 릴레이 디바이스로 변경될 수 있다. 그리고, 소스 디바이스는 채널 점유 시간(Time of Air, ToA)이 낮은 릴레이 SF로 변경을 통하여 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 통로(relay path)를 통해 패킷을 전송할 수 있다. When a relay variable is given, the source device may be changed to a source device according to a ratio of sources among devices in the source region, and may be changed to a relay device according to a ratio of relays among devices in the relay region. In addition, the source device may directly transmit the packet to the gateway by changing to the relay SF having a low channel occupancy time (Time of Air, ToA) or may transmit the packet through a relay path.
단계(320)에서, 릴레이 디바이스는 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 게이트웨이로 패킷을 포워딩할 수 있다. 즉, 릴레이 디바이스는 소스 디바이스로부터 받은 패킷을 게이트웨이로 포워딩할 수 있다. 이 때, 릴레이 디바이스는 릴레이 선정(relay selection) 방식으로 RSSI 값을 바탕으로 수신한 소스 노드의 패킷의 포워드 여부를 결정할 수 있다. In
단계(330)에서, 노멀 디바이스는 릴레이의 수행 없이 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송할 수 있다. In
또한, LoRa 환경에서 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 간섭 분석부를 더 포함할 수 있다. In addition, the apparatus may further include an interference analyzer configured to satisfy at least one of a signal to noise ratio (SNR) condition and a signal to interference ratio (SIR) condition in order to successfully receive a packet in a LoRa environment.
간섭 분석부는 LoRa 환경에서 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SNR 확률 조건을 구할 수 있으며, 디바이스의 수신 파워가 수신 감도보다 크다. 또한, 간섭 분석부는, LoRa 환경에서 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, Single-hop 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SIR 확률 조건을 구할 수 있으며, 주어진 간섭에서 디바이스의 SIR 값은 SIR 임계 값 조건보다 크다. 이러한 간섭 분석부는 거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise) 및 간섭(interference)이 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability)을 고려할 수 있다.In order to successfully receive a packet in the LoRa environment, the interference analyzer may obtain an SNR probability condition that the device will be successfully received in the single-hop environment, and the reception power of the device is greater than the reception sensitivity. In addition, the interference analyzer may obtain an SIR probability condition that a device will be successfully received in a single-hop environment in order to successfully receive a packet in a LoRa environment, and the SIR value of the device is greater than the SIR threshold condition in a given interference . Such an interference analyzer may consider a joint success probability obtained by multiplying an SNR and an SIR success probability because noise and interference affect scalability.
실시예들에 따르면 3hop 이상의 Multi-hop으로 네트워크를 구성할 경우 라우팅으로 인한 오버헤드가 발생하지만, 제안한 모델의 경우 2-hop으로 구성하여 브로드캐스팅하기 때문에 라우팅으로 인한 오버헤드가 발생하지 않는다. 아래에서 일 실시예에 따른 LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법 및 장치를 예를 들어 보다 상세히 설명한다.According to embodiments, when a network is configured with a multi-hop of 3 hops or more, an overhead due to routing occurs, but in the case of the proposed model, an overhead due to routing does not occur because it is broadcast in a 2-hop configuration. Hereinafter, a method and apparatus for controlling a relay in a LoRa environment according to an embodiment will be described in more detail as an example.
도 4는 일 실시예에 따른 최적의 릴레이 변수를 찾는 과정을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining a process of finding an optimal relay variable according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 전체적인 접근 방식은 제안된 시스템 모델(410)을 통해서 릴레이 선정 방식(420), 릴레이 제어 동작(430), 및 duty-cycle 규정 조건(440)을 고려하여, 간섭 분석(450)을 통해 SNR 성공 확률(PSNR)과 SIR 성공 확률(PSIR)을 모델링할 수 있다. 이 때, 커버리지 확률(확장성)과 최소 성공 확률(공정성)을 모두 최대화(460) 할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the overall approach considers the
모델링을 바탕으로 확장성과 공정성을 향상시키기 위한 다중 목적 문제(multi objective problem)를 정의(470)하였고, 목적 함수를 최대화하기 위한 릴레이 변수를 찾기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 활용(480)할 수 있다.Based on modeling, a multi-objective problem is defined (470) to improve scalability and fairness, and a genetic algorithm can be utilized (480) to find a relay variable to maximize the objective function (480). there is.
도 5는 일 실시예에 따른 릴레이 선정 방식을 설명하기 위한 도면이다. 5 is a diagram for explaining a relay selection method according to an embodiment.
도 5를 참조하면, relay ED 집합(510) 중 RSSI 임계 값 조건 및 SNR 조건을 만족하는 경우에는 잠재적 릴레이 ED(potential relay ED, 520) 및 활성 릴레이 ED(active relay ED, 530)가 포함될 수 있다. potential relay ED(520) 중 SIR 조건을 만족하는 경우에는 active relay ED(530)가 포함될 수 있다.Referring to FIG. 5 , when the RSSI threshold condition and the SNR condition are satisfied among the relay ED set 510, a potential relay ED (ED) 520 and an active relay ED (ED) 530 may be included. . When the SIR condition is satisfied among
거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise)와 간섭(interference)이 각각 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability) Ps을 고려할 수 있으며, 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.As for the success probability according to the distance, since noise and interference each affect scalability, the joint success probability P s obtained by multiplying the SNR and SIR success probability can be considered, and it can be expressed as there is.
[수학식 8] [Equation 8]
릴레이 선정(relay selection) 방식으로는 RSSI 값을 바탕으로 소스 패킷을 포워드 할지 여부를 결정하게 된다. 이 방식은 lightweight한 위치 정보가 필요 없는 릴레이 선정 방식으로, 멀리 떨어져 있는 디바이스로부터 오는 RSSI 값은 낮기 때문에 불필요한 릴레이를 줄일 수 있다. 여기서, RSSI 임계 값을 
특정 소스 노드의 potential relay ED는 relay ED 집합(set)들 중에 RSSI 임계 값 조건(간단히, RSSI 조건이라 함.)과 SNR 조건을 만족하는 ED들이 될 수 있다. relay ED 집합 중에 RSSI(
[수학식 9] [Equation 9]
여기서, 
또한, 특정 소스 노드의 active relay ED는 potential relay ED 집합들 중에 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 SIR 조건을 만족하는 ED들이 될 수 있다. potential relay ED 집합 중에 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 SIR(wSIR) 조건을 만족하는 집합을 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. In addition, the active relay ED of a specific source node may be EDs satisfying the SIR condition in a broadcasting phase among potential relay ED sets. Among the potential relay ED sets, a set that satisfies the SIR(w SIR ) condition in the broadcasting phase can be expressed as the following equation.
[수학식 10] [Equation 10]
여기서, Ns는 potential relay ED를 나타낸다.Here, N s represents potential relay ED.
일반적으로 LoRa 디바이스들은 LoRaWAN의 duty-cycle 규정을 따라야 한다. source ED와 normal ED는 duty-cycle 규정을 위반하지 않는다. 그러나 relay ED는 source ED로부터 받은 패킷을 포워딩하기 때문에 duty-cycle 규정을 준수하도록 변수 값을 설정해야 한다.In general, LoRa devices must follow the duty-cycle regulations of LoRaWAN. Source ED and normal ED do not violate the duty-cycle rule. However, since relay ED forwards packets received from source ED, variable values must be set to comply with duty-cycle regulations.
하나의 relay ED 입장에서 수신하는 source ED 집합은 Mr로 표현될 수 있으며, 다음 식과 같이 나타낼 수 있다. A set of source EDs received from the standpoint of one relay ED can be expressed as M r , and it can be expressed as the following equation.
[수학식 11] [Equation 11]
여기서, 
source ED 집합 Mr의 평균 값은 다음 식과 같이 소스 비율의 함수로 표현될 수 있다. The average value of the source ED set M r can be expressed as a function of the source ratio as shown in the following equation.
[수학식 12] [Equation 12]
또한, duty-cycle 규정을 준수하면서 릴레이 노드가 최대로 포워딩 할 수 있는 패킷의 수는 NDC로, 다음 식과 같이 표현될 수 있다.In addition, the maximum number of packets that a relay node can forward while complying with the duty-cycle rule is N DC , which can be expressed as the following equation.
[수학식 13] [Equation 13]
따라서 relay ED가 수신하는 source ED의 개수 
[수학식 14] [Equation 14]
표 1은 SIR 요구 조건에 따른 릴레이 동작 과정을 나타낸다. Table 1 shows the relay operation process according to the SIR requirement.
[표 1][Table 1]
normal ED들은 G/W로 직접적(direct)으로 패킷을 전송할 수 있다. source ED는 ED는 relay SF로 SF를 바꾼 뒤, G/W로 직접적(direct)으로 전송이 될 수 있고 릴레이 통로(relay path)를 통해 전송이 될 수 있다. Normal EDs may transmit packets directly to G/W. In the source ED, after changing SF to relay SF, ED may be transmitted directly to G/W or transmitted through a relay path.
따라서 최종적으로 공동 성공 확률(joint success probability)은 SNR과 SIR의 곱으로 표현될 수 있다. 본 모델은 직교한 SF 환경이므로 각 소스 릴레이 쌍에 대하여 독립적이므로, 수학식 15에서 수학식 16으로 수학식이 변경될 수 있다. Therefore, finally, the joint success probability can be expressed as the product of SNR and SIR. Since this model is an orthogonal SF environment, it is independent for each source relay pair, and thus Equation 15 can be changed from Equation 15 to
[수학식 15] [Equation 15]
[수학식 16] [Equation 16]
ED의 분포를 고려하지 않은 각 SF 지역의 평균 성공 확률은, 성공 확률을 거리에 따라 적분함으로써 정의되고 다음 식과 같이 표현될 수 있다. The average success probability of each SF area not considering the distribution of ED is defined by integrating the success probability according to the distance, and can be expressed as the following equation.
[수학식 17] [Equation 17]
LoRa 네트워크의 평균 커버리지 확률(coverage probability)는, 성공 확률을 ED 분포의 PDF에 대하여 적분함으로써 정의되며 다음 식과 같이 표현될 수 있다.The average coverage probability of the LoRa network is defined by integrating the success probability over the PDF of the ED distribution and can be expressed as the following equation.
[수학식 18] [Equation 18]
LoRa 네트워크의 전체적인 커버리지 확률(coverage probability)과 각 SF 지역 사이의 공정성을 보장하기 위해 목적 함수를 만들고, 이를 최대화하기 위한 relay 변수(parameter)를 찾는 문제를 정의할 수 있다. 이는 다음 식과 같이 표현될 수 있다.To ensure the overall coverage probability of the LoRa network and fairness between each SF area, an objective function can be created, and the problem of finding a relay parameter to maximize it can be defined. This can be expressed as the following equation.
[수학식 19] [Equation 19]
여기서, 
공정성을 보장하기 위하여 Max-min fairness 방식을 이용하여 각 SF 지역의 최소 성공 확률을 최대화 하도록 하였다. 목적 함수의 경우, 다중 목적(multi-objective) 최적화 문제이기 때문에 두 목적 함수의 트레이드오프(trade-off)를 분석하기 위한 가중치(weight factor)를 두었다. 제약 함수로서는 모든 디바이스들은 duty-cycle 규정을 만족해야만 하고, 릴레이 변수의 변수 조건을 만족해야만 한다. In order to ensure fairness, the Max-min fairness method was used to maximize the minimum probability of success in each SF area. In the case of the objective function, since it is a multi-objective optimization problem, a weight factor is provided to analyze the trade-off between the two objective functions. As a constraint function, all devices must satisfy the duty-cycle rule and must satisfy the variable condition of the relay variable.
제안된 문제는 소스 릴레이 지역 같은 경우 이산(discrete) 변수를 갖고, 소스 릴레이 비율은 연속(continuous) 변수를 같은 혼합 이산 연속 비-볼록 문제(mixed discrete continuous non-convex problem)이다. 이 문제를 해결하기 위한 철저한 탐색(exhaustive search)은 큰 탐색 공간(search space)에서 해를 찾는데 현실적인 문제가 있기 때문에, 이 문제를 풀기 위한 휴리스틱(heuristics) 알고리즘을 제안한다.The proposed problem is a mixed discrete continuous non-convex problem with a discrete variable, such as a source relay region, and a continuous variable, such as a source relay ratio. Since exhaustive search to solve this problem has a realistic problem in finding a solution in a large search space, we propose a heuristic algorithm to solve this problem.
도 6은 일 실시예에 따른 유전 알고리즘의 염색체 구조를 나타내는 도면이다.6 is a diagram illustrating a chromosome structure of a genetic algorithm according to an exemplary embodiment.
도 6을 참조하면, 제안된 유전 알고리즘의 염색체 구조는 소스 지역 Zs 및 릴레이 지역 Zr과, 소스 비율 rs 및 릴레이 비율 rr로 총 12개의 필드로 구성될 수 있다. Referring to FIG. 6 , the chromosome structure of the proposed genetic algorithm may consist of a total of 12 fields including a source region Z s and a relay region Z r , and a source ratio r s and relay ratio r r .
적합(fitness) 함수는 목적 함수와 같은 함수를 가지며, 염색체 값에 따라서 fitness 값이 결정될 수 있고 다음 식과 같이 표현될 수 있다.The fitness function has the same function as the objective function, and the fitness value can be determined according to the chromosome value and can be expressed as the following equation.
[수학식 20] [Equation 20]
세부적인 알고리즘에 앞서 유전 알고리즘의 동작 방법을 설명하면, 몇 개의 염색체들이 모여서 모집단(population) 집합을 형성하고, 모집단 집합을 한 세대(generation)라고 부른다. 세대(generation)가 반복(iteration)되면서 좋은 fitness 값을 갖는 염색체를 활용하여 새로운 염색체를 업데이트 하고, 이 과정을 반복하면서 fitness 값이 가장 좋은 염색체가 최종 목적 함수(objective function)의 해가 될 수 있다. If we explain the operation method of the genetic algorithm before the detailed algorithm, several chromosomes are gathered to form a population set, and the population set is called a generation. As generations are repeated, new chromosomes are updated using chromosomes with good fitness values, and while repeating this process, the chromosomes with the best fitness values can be the solutions of the final objective function. .
표 2는 유전 알고리즘을 통한 최적의 릴레이 변수 탐색 방법을 나타낸다.Table 2 shows the optimal relay variable search method through the genetic algorithm.
[표 2][Table 2]
도 7은 일 실시예에 따른 염색체 크로스오버 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 7의 (a)는 두 개의 부모 염색체를 나타내고, (b)는 크로스오버 후 자손 염색체를 나타낸다.7 is a diagram for explaining a chromosome crossover operation according to an embodiment. Figure 7 (a) shows two parent chromosomes, (b) shows the progeny chromosomes after crossover.
도 8은 일 실시예에 따른 염색체의 돌연변이 동작을 설명하기 위한 도면이다.8 is a view for explaining a mutation operation of a chromosome according to an embodiment.
도 7 및 도 8을 참조하면, 본 실시예에서 사용하는 유전 알고리즘은 세대가 증가함에 따라서 fitness가 높은 염색체를 선택하고, 크로스오버(crossover)와 돌연변이(mutation) 과정을 거쳐 염색체를 갱신할 수 있다. 크로스오버(crossover)의 경우, 크로스오버 포인트를 기준으로 두 염색체를 교배할 수 있다. 돌연변이(mutation)의 경우, source relay 지역은 돌연변이 포인트를 기준으로 두 값을 교환하고, 소스 릴레이 비율의 경우 기준 값을 바탕으로 정규 분포를 갖는 값을 업데이트 할 수 있다. 이렇게 업데이트된 염색체가 제약 함수를 위반하지 않도록 설정해준다. 7 and 8 , the genetic algorithm used in this embodiment can select a chromosome with high fitness as the generation increases, and update the chromosome through a crossover and mutation process. . In the case of crossover, two chromosomes may be crossed based on the crossover point. In the case of mutation, the source relay region exchanges two values based on the mutation point, and in the case of the source relay ratio, a value having a normal distribution can be updated based on the reference value. This ensures that the updated chromosome does not violate the constraint function.
도 9는 일 실시예에 따른 유전 알고리즘의 수렴 분석 결과를 나타내는 도면이다. 도 9를 참조하면, 컨버전스(convergence) 분석을 통해 수행해본 결과 세대(generation)가 지나감에 따라 fitness 값이 수렴하는 것을 확인할 수 있다. 9 is a diagram illustrating a convergence analysis result of a genetic algorithm according to an exemplary embodiment. Referring to FIG. 9 , as a result of performing convergence analysis, it can be confirmed that the fitness value converges as generations pass.
아래에서는 본 실시예에 따른 성능 분석에 대해 설명한다. Hereinafter, performance analysis according to the present embodiment will be described.
디스크리트 이벤트 기반 몬테카를로 시뮬레이션(discrete event-based Monte Carlo simulation)을 구현할 수 있다. ED들은 원형 지역에 
[표 3][Table 3]
[표 4][Table 4]
여기서, EIB scheme은 모든 SF 인터벌이 같은 방식이고, EAB scheme은 각 SF 넓이가 갖도록 SF 인터벌을 할당하는 방식이다. PLB scheme은 SNR 임계 값을 기준으로 SF를 할당하는 방식이다. Here, the EIB scheme is the same scheme for all SF intervals, and the EAB scheme is a scheme for allocating SF intervals to have each SF width. The PLB scheme is a method of allocating SF based on the SNR threshold.
도 10a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이고, 도 10b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이다. 또한, 도 10c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 거리에 따른 SNR 성공 확률을 나타내는 도면이다. 10A is a diagram illustrating the SNR success probability according to the distance of the EIB scheme according to an embodiment, and FIG. 10B is a diagram illustrating the SNR success probability according to the distance of the EAB scheme according to an embodiment. In addition, FIG. 10c is a diagram showing the SNR success probability according to the distance of the PLB scheme according to an embodiment.
도 10a 내지 도 10c을 참조하면, 첫 번째 실험결과는 single-hop 방식과 제안된 FSRC scheme에 대하여 거리에 따른 SNR 성공 확률을 본 그래프이다. 모든 그래프의 패턴은 톱니 모양의 형태를 보이는데, 이는 SF 인터벌 경계에서 SF 값이 변화로 인해 수신감도가 달라지기 때문이다. 10A to 10C , the first experimental result is a graph showing the SNR success probability according to the distance for the single-hop method and the proposed FSRC scheme. The patterns of all graphs show a sawtooth shape, because the reception sensitivity changes due to the change of the SF value at the boundary of the SF interval.
소스 지역인 11, 12의 경우 relay를 통해 전송 거리가 짧아지기 때문에 SNR 성공 확률이 올라감을 볼 수 있다. 특히, SF 12 지역(1010, 1020, 1030)의 경우 각 scheme에 대하여 각각 8%, 17%, 10% 향상됨을 볼 수 있다. 특히, PLB scheme의 경우 SNR을 기반으로 SF를 할당하기 때문에 SNR 성공 확률을 SNR 임계 값보다 높은 성공 확률을 보인다. 릴레이 지역은 single-hop 환경과 같기 때문에 변화가 없다.In the case of
도 11a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이고, 도 11b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이다. 또한, 도 11c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 거리에 따른 SIR 성공 확률을 나타내는 도면이다. 11A is a diagram illustrating the SIR success probability according to the distance of the EIB scheme according to an embodiment, and FIG. 11B is a diagram illustrating the SIR success probability according to the distance of the EAB scheme according to an embodiment. In addition, FIG. 11c is a diagram showing the SIR success probability according to the distance of the PLB scheme according to an embodiment.
도 11a 내지 도 11c을 참조하면, 도 10a 내지 도 10C의 실험결과와 같은 환경에서 SIR 성공 확률에 대한 그래프이다. FSRC scheme은 ToA가 짧은 낮은 SF를 통한 전송으로 인해 충돌(contention)이 줄어든다. 따라서 높은 SF 지역에서 성공 확률을 향상시킬 수 있다. 반면, source 지역(1120, 1140, 1160)의 성공 확률은 향상시킬 수 있지만, relay 지역(1110, 1130, 1150)에서 추가적으로 생성되는 relay 패킷으로 인해서 성공 확률이 떨어진다. 그러나 기존보다 더 짧은 ToA를 갖는 패킷으로 릴레이 함으로써 전체적인 망 성능에서 이점을 볼 수 있다. 또한, 전체적으로 높은 SF 지역에서 성공 확률을 높임으로써 전체적인 공정성을 향상시킬 수 있다.11A to 11C , it is a graph of SIR success probability in the same environment as the experimental results of FIGS. 10A to 10C . FSRC scheme reduces contention due to transmission through low SF with short ToA. Therefore, it is possible to improve the probability of success in the high SF area. On the other hand, although the success probability of the
도 12a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이고, 도 12b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이다. 또한, 도 12c는 일 실시예에 따른 PLB scheme의 평균 성공 확률을 나타내는 도면이다. 12A is a diagram illustrating an average success probability of an EIB scheme according to an embodiment, and FIG. 12B is a diagram illustrating an average success probability of an EAB scheme according to an embodiment. 12c is a diagram illustrating an average success probability of a PLB scheme according to an embodiment.
도 12a 내지 도 12c을 참조하면, 앞선 환경과 같은 시뮬레이션 환경에서 single-hop과 FSRC scheme의 커버리지 확률(coverage probability)과 각 지역의 평균 성공 확률을 분석한 그래프이다. 목적 함수를 최대화하는 릴레이 변수를 찾기 때문에, 커버리지 확률(coverage probability)과 최소 성공 확률(minimum success probability)을 동시에 향상시킬 수 있다. 특히, 모든 SF 지역 중 최소 성공 확률(minimum success probability)을 경우 각각 205%, 62%, 315% 향상되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 각 scheme 별로 커버리지 확률(coverage probability)을 36%, 13% 35% 향상시킬 수 있다. 12A to 12C , it is a graph analyzing coverage probability of single-hop and FSRC scheme and average success probability of each region in the same simulation environment as the previous environment. Since the relay variable that maximizes the objective function is found, coverage probability and minimum success probability can be simultaneously improved. In particular, it can be seen that the minimum success probability among all SF regions is improved by 205%, 62%, and 315%, respectively. In addition, it is possible to improve the coverage probability by 36%, 13% and 35% for each scheme.
도 13a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 커버리지 확률을 나타내는 도면이고, 도 13b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 커버리지 확률을 나타내는 도면이다.13A is a diagram illustrating a coverage probability of an EIB scheme according to an embodiment, and FIG. 13B is a diagram illustrating a coverage probability of an EAB scheme according to an embodiment.
도 13a 및 도 13b을 참조하면, FSRC scheme의 ED 밀도의 변화에 따른 커버리지 확률(coverage probability)과 평균적으로 수신되는 ED의 개수를 분석할 수 있다. 여기서 확장성은 평균적으로 수신되는 ED로 표현될 수 있다.13A and 13B , the coverage probability according to the change in the ED density of the FSRC scheme and the average number of received EDs can be analyzed. Here, the scalability may be expressed as an average received ED.
SF allocation scheme에 대하여 분석하였다. EIB scheme에서 Single-hop 대비 FSRC scheme을 통해 전송하는 경우 커버리지 확률(coverage probability)이 평균 20프로 이상 높았고, 최대 33프로 향상되는 것을 확인할 수 있다. 전반적으로 EAB scheme이 더 높은 커버리지 확률(coverage probability)을 갖는다.SF allocation scheme was analyzed. When the EIB scheme transmits through the FSRC scheme compared to the single-hop scheme, it can be seen that the coverage probability is higher than 20% on average, and is improved up to 33%. Overall, the EAB scheme has a higher coverage probability.
도 14a는 일 실시예에 따른 EIB scheme의 ED 밀도에 따른 최소 성공 확률 및 공정성 성능을 나타내는 도면이고, 도 14b는 일 실시예에 따른 EAB scheme의 ED 밀도에 따른 최소 성공 확률 및 공정성 성능을 나타내는 도면이다.Figure 14a is a diagram showing the minimum success probability and fairness performance according to the ED density of the EIB scheme according to an embodiment, Figure 14b is a diagram showing the minimum success probability and fairness performance according to the ED density of the EAB scheme according to an embodiment am.
도 14a 및 도 14b을 참조하면, FSRC scheme의 ED 밀도에 따른 최소 성공 확률(minimum success probability)과 공정성 성능을 분석하였다. 공정성은 각 SF 지역의 성공 확률을 jain fairness index로 나타낼 수 있다. Single-hop의 경우 최소 성공 확률을 기하 급수적으로 감소한다. 반면, FSRC scheme으로 목적 함수를 최대화함으로써 최소 성공 확률을 상당 부분 향상시킬 수 있다. EIB 와 EAB scheme에 대하여 각각 최대 37% 32% 향상시켰다. 14A and 14B , the minimum success probability and fairness performance according to the ED density of the FSRC scheme were analyzed. Fairness can be expressed as a gain fairness index for the success probability of each SF area. In the case of single-hop, the minimum probability of success decreases exponentially. On the other hand, the minimum success probability can be significantly improved by maximizing the objective function with the FSRC scheme. It improved up to 37% and 32% for EIB and EAB schemes, respectively.
Jain fairness의 경우 1로 갈수록 공정성을 보장을 잘하고, 0으로 갈수록 공정성 보장이 안된다. 전반적으로 FSRC scheme은 jain fairness index가 1로 가까워짐으로써 공정성을 잘 보장함을 알 수 있다.In the case of Jain fairness, the higher the value, the better the guarantee, and the lower the value, the less the fairness. Overall, it can be seen that the FSRC scheme guarantees fairness well as the jain fairness index approaches 1.
도 15는 일 실시예에 따른 목적 함수에서 가중치의 변화에 따른 커버리지 확률과 모든 SF 지역에 대한 최소 성공 확률을 나타내는 도면이다.15 is a diagram illustrating a coverage probability according to a change in weight in an objective function and a minimum success probability for all SF regions in an objective function according to an embodiment.
도 15를 참조하면, 목적 함수에서 가중치(weight factor)의 변화에 따른 커버리지 확률(coverage probability)과 모든 SF 지역에 대한 최소 성공 확률(minimum success probability)을 분석하였다. 두 목적 함수는 종속적인 함수로서 가중치(weight factor)가 변화함에 커버리지 확률(coverage probability)과 최소 성공 확률(minimum success probability)의 트레이드오프(trade-off)를 볼 수 있다. 목적 함수에 대하여 가중 합(weighted sum)을 수행함으로써 FSRC scheme을 목적에 맞게 다양한 조합을 활용 가능하다.Referring to FIG. 15 , the coverage probability according to the change of the weight factor in the objective function and the minimum success probability for all SF regions were analyzed. The two objective functions are dependent functions, and as the weight factor changes, a trade-off between coverage probability and minimum success probability can be seen. By performing a weighted sum on the objective function, various combinations can be used according to the purpose of the FSRC scheme.
이상과 같이, 실시예들에 따르면 IoT 서비스를 위한 LoRa 망에 릴레이 제어 기법을 적용하여 기존 대비 더 많은 디바이스를 수용할 수 있다. 기존 single-hop 전송 대비 패킷 전송 확률을 향상시켰으며, 기존 대비 수용 가능한 디바이스 수도 증가되었다. 또한, 거리에 따른 패킷 성공 확률이 향상되었으며, 거리에 따른 패킷 수신 성공 확률에 대한 공정성을 분석하였을 때 기존 single-hop보다 공정성 향상되었다. As described above, according to the embodiments, it is possible to accommodate more devices than before by applying the relay control technique to the LoRa network for the IoT service. Compared to the existing single-hop transmission, the packet transmission probability is improved, and the number of devices that can be accommodated has increased compared to the existing one. In addition, the packet success probability according to the distance was improved, and when the fairness of the packet reception success probability according to the distance was analyzed, the fairness was improved compared to the existing single-hop.
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, 컨트롤러, 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 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
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 장치에 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.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be embodied in The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
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. The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
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.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (20)
소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계; 및
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩(forwarding)하는 단계
를 포함하고,
상기 브로드캐스팅 위상에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스로 패킷을 전송하는 단계는,
릴레이 변수가 주어지면, 소스 지역에 있는 디바이스 중 소스의 비율로 소스 디바이스로 변경이 되고, 릴레이 지역에 있는 디바이스 중 릴레이 비율로 릴레이 디바이스로 변경되는 단계
를 포함하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.A method for controlling a relay in a LoRa environment implemented with a computer device, the method comprising:
After the node selected as the source node is changed to a relay SF (Spreading Factor), transmitting the packet directly to the gateway or transmitting the packet to the relay device in the broadcasting phase (broadcasting phase); and
The node receiving the packet of the source node forwards the packet to the gateway in a relay phase
including,
The step of directly transmitting a packet to a gateway or transmitting a packet to a relay device in the broadcasting phase comprises:
When a relay variable is given, it is changed to a source device according to the ratio of the source among the devices in the source area, and it is changed to a relay device according to the ratio of the relay among the devices in the relay area
Including, relay control method in a LoRa environment.
노멀 디바이스는 릴레이의 수행 없이 상기 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송하는 단계
를 더 포함하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.According to claim 1,
The normal device directly transmits the packet to the gateway without performing a relay.
Further comprising, a relay control method in a LoRa environment.
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩하는 단계는,
상기 릴레이 디바이스는 소스 디바이스로부터 받은 패킷을 상기 게이트웨이로 포워딩하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.According to claim 1,
The node receiving the packet of the source node forwards the packet to the gateway in a relay phase,
The relay device forwards the packet received from the source device to the gateway
characterized in that, a relay control method in a LoRa environment.
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩하는 단계는,
릴레이 선정(relay selection) 방식으로 RSSI 값을 바탕으로 수신한 상기 소스 노드의 패킷의 포워드 여부를 결정하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.According to claim 1,
The node receiving the packet of the source node forwards the packet to the gateway in a relay phase,
Determining whether to forward the packet of the received source node based on the RSSI value in a relay selection method
characterized in that, a relay control method in a LoRa environment.
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계
를 더 포함하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.According to claim 1,
Satisfying at least one of a Signal to Noise Ratio (SNR) condition and a Signal to Interference Ratio (SIR) condition in order for the packet to be successfully received in the LoRa environment
Further comprising, a relay control method in a LoRa environment.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는,
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, 싱글홉(Single-hop) 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SNR 확률 조건을 구할 수 있으며, 상기 디바이스의 수신 파워가 수신 감도보다 큰 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.8. The method of claim 7,
The step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition comprises:
In order for the packet to be successfully received in the LoRa environment, an SNR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment may be obtained, and the reception power of the device is greater than the reception sensitivity
characterized in that, a relay control method in a LoRa environment.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는,
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, 싱글홉(Single-hop) 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SIR 확률 조건을 구할 수 있으며, 주어진 간섭에서 상기 디바이스의 SIR 값은 SIR 임계 값 조건보다 큰 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.8. The method of claim 7,
The step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition comprises:
In order for the packet to be successfully received in the LoRa environment, an SIR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment may be obtained, and the SIR value of the device in a given interference is higher than the SIR threshold condition. whacker
characterized in that, a relay control method in a LoRa environment.
상기 SNR 조건 및 SIR 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 단계는,
거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise) 및 간섭(interference)이 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability)을 고려하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 방법.8. The method of claim 7,
The step of satisfying at least one of the SNR condition and the SIR condition comprises:
Considering the joint success probability multiplied by SNR and SIR success probability because noise and interference affect scalability.
characterized in that, a relay control method in a LoRa environment.
소스 노드로 선정된 노드는 릴레이 SF(Spreading Factor)로 변경 후, 브로드캐스팅 위상(broadcasting phase)에서 게이트웨이로 패킷을 바로 전송하거나 릴레이 디바이스(End-Device)로 패킷을 전송하는 소스 디바이스; 및
상기 소스 노드의 패킷을 수신한 노드는 릴레이 위상(relay phase)에서 상기 게이트웨이로 상기 패킷을 포워딩(forwarding)하는 릴레이 디바이스
를 포함하고,
상기 소스 디바이스는,
릴레이 변수가 주어지면, 소스 지역에 있는 디바이스 중 소스의 비율로 소스 디바이스로 변경이 되고, 릴레이 지역에 있는 디바이스 중 릴레이 비율로 릴레이 디바이스로 변경되는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.In the relay control device in the LoRa environment,
After the node selected as the source node is changed to a relay SF (Spreading Factor), a source device that directly transmits a packet to a gateway in a broadcasting phase or transmits a packet to a relay device (End-Device); and
A node receiving the packet of the source node is a relay device that forwards the packet to the gateway in a relay phase
including,
The source device is
When a relay variable is given, it is changed to a source device in the ratio of the source among the devices in the source area, and it is changed to a relay device in the ratio of the relay among the devices in the relay area
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
릴레이의 수행 없이 상기 게이트웨이로 패킷을 직접적으로 전송하는 노멀 디바이스
를 더 포함하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.12. The method of claim 11,
A normal device that directly transmits a packet to the gateway without performing a relay
Further comprising, a relay control device in a LoRa environment.
상기 릴레이 디바이스는,
소스 디바이스로부터 받은 패킷을 상기 게이트웨이로 포워딩하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.12. The method of claim 11,
The relay device is
Forwarding the packet received from the source device to the gateway
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
상기 릴레이 디바이스는,
릴레이 선정(relay selection) 방식으로 RSSI 값을 바탕으로 수신한 상기 소스 노드의 패킷의 포워드 여부를 결정하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.12. The method of claim 11,
The relay device is
Determining whether to forward the packet of the received source node based on the RSSI value in a relay selection method
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건 및 SIR(Signal to Interference Ratio) 조건 중 적어도 어느 하나 이상을 만족시키도록 하는 간섭 분석부
를 더 포함하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.12. The method of claim 11,
An interference analysis unit that satisfies at least one of a signal to noise ratio (SNR) condition and a signal to interference ratio (SIR) condition in order to successfully receive the packet in the LoRa environment
Further comprising, a relay control device in a LoRa environment.
상기 간섭 분석부는,
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, 싱글홉(Single-hop) 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SNR 확률 조건을 구할 수 있으며, 상기 디바이스의 수신 파워가 수신 감도보다 큰 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.18. The method of claim 17,
The interference analysis unit,
In order for the packet to be successfully received in the LoRa environment, an SNR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment may be obtained, and the reception power of the device is greater than the reception sensitivity
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
상기 간섭 분석부는,
상기 LoRa 환경에서 상기 패킷이 성공적으로 수신되기 위해, 싱글홉(Single-hop) 환경에서 디바이스가 성공적으로 수신될 SIR 확률 조건을 구할 수 있으며, 주어진 간섭에서 상기 디바이스의 SIR 값은 SIR 임계 값 조건보다 큰 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.18. The method of claim 17,
The interference analysis unit,
In order for the packet to be successfully received in the LoRa environment, an SIR probability condition that the device will be successfully received in a single-hop environment may be obtained, and the SIR value of the device in a given interference is higher than the SIR threshold condition. whacker
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
상기 간섭 분석부는,
거리에 따른 성공 확률은 노이즈(noise) 및 간섭(interference)이 확장성에 영향을 미치기 때문에 SNR과 SIR 성공 확률을 곱한 공동 성공 확률(joint success probability)을 고려하는 것
을 특징으로 하는, LoRa 환경에서 릴레이 제어 장치.18. The method of claim 17,
The interference analysis unit,
Considering the joint success probability multiplied by SNR and SIR success probability because noise and interference affect scalability.
characterized in that, a relay control device in a LoRa environment.
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|---|---|---|---|
| KR1020200160828A KR102396399B1 (en) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | Relay Control Apparatus and Method in LoRa Network |
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| KR1020200160828A KR102396399B1 (en) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | Relay Control Apparatus and Method in LoRa Network |
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| Country | Link |
|---|---|
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