KR20080046994A - 혼잡 탄력적인 링크 적응 알고리즘 - Google Patents

Abstract

본 발명은 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 충돌 확률과 채널 에러 확률은 공통 요소가 없다면, 주어진 현재 모드에서 전송 에러 번호와 전송 시도의 총 번호로 채널 유도 에러의 평균 번호를 각각 측정하고, 현재 모드에서 채널 유도 에러의 평균 번호가 모드 드롭(mode drop) 경계점보다 크거나 같은 값을 얻으면 모드 드롭 경계점은 미리 설정된 경계이고, 상기 모드 드롭 경계점이 1일 때(모드 드롭이 하나의 채널 에러에 의하여 신호를 받음) 모든 다른 현재 링크 적응 알고리즘을 행하는데 이를 COLA(COngestion-resilient Link Adaptation)라 하고, 혼잡한 상황에 대항하는 강력하고 새로운 알고리즘인 COLA를 이용하여 예전 알고리즘의 단점을 극복하고, 채널의 넓은 범위와 로드 상태를 넘어선 최적 패킷처리량을 얻고, 10 명령 중 짧은 임계 경로를 가지고 실제 사용을 쉽게 할 수 있는 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘에 관한 것이다.

IEEE 802.11, 혼잡, COLA, 패킷처리량, 명령, 임계경로, ARF, BESTFIX

Description

혼잡 탄력적인 링크 적응 알고리즘{A simple congestion-resilient link adaptation algorithm for IEEE 802.11 WLANs}

도 1은 COLA와 ARF. 의 패킷처리량 결과를 나타내는 그래프

도 2는 다양한 채널 질에서 COLA 와 ARF의 모드 다이내믹을 나타낸 그래프

도 3은 COLA 와 BESTFIX 사이의 패킷 처리량 비교를 나타낸 그래프

도 4는 802.11a 모드의 BER 특성을 나타낸 그래프

도 5는 COLA2와 BESTFIX의 패킷처리량 비교를 나타낸 그래프

도 6은 10-16dB일 경우, COLA2와 COLA의 모드 표준 편차를 나타낸 그래프

도 7은 COLA2 와 COLA3의 패킷처리량을 나타낸 그래프이다.

본 발명은 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 충돌 확률과 채널 에러 확률은 공통 요소가 없다면, 주어진 현재 모드에서 전송 에러 번호와 전송 시도의 총 번호로 채널 유도 에러의 평균 번호를 각각 측정하고, 현재 모드에서 채널 유도 에러의 평균 번호가 모드 드롭 경계점보다 크거나 같은 값을 얻으면 모드 드롭 경계점은 미리 설정된 경계이고, 상기 모드 드롭 경계점 이 1일 때(모드 드롭이 하나의 채널 에러에 의하여 신호를 받음) 모든 다른 현재 링크 적응 알고리즘을 행하는데 이를 COLA(COngestion-resilient Link Adaptation)라 하고, 상기 새로운 알고리즘인 COLA를 이용하여 예전 알고리즘의 단점을 극복하고, 채널의 넓은 범위와 로드 상태를 넘어선 최적 패킷처리량을 얻고, 10 명령 중 짧은 임계 경로를 가지고 실제 사용을 쉽게 할 수 있는 혼잡-탄력적인 연결적응 알고리즘에 관한 것이다.

IEEE 802.11 물리층(physical layer)(PHY)은 다양한 모듈레이션과 채널 코딩 계획에서 멀티플 전송 비율을 제공한다[1]. 802.11 무선 랜(WLAN)은 변경된 채널 상황을 동적으로 잘 다루고, 패킷처리량의 성과를 보호한다.

예를 들면, 802.11a 표준은 채널 SNR의 다른 범위에 각각 최적인 8 PHY “모드(modes)"를 가진다[2]. 제공된 모드 중 가장 좋은 선택의 결과는 링크 적응이라 부른다. 링크 적응의 하나의 방법은 송신하는 모니터가 하드웨어를 이용하여 채널 상황을 만들고, 최적 모드를 결정하는 것이다[3]. 그러나, 이 방법은, 여분의 실행 노력을 포함하여 고려되거나 또는 현재 802.11 표준을 수정해야한다[5].

그래서, 더욱 쉬운 효율적인 변경 방식은 802.11 ACKs를 이용하는 것이다. ARF는 대표적인 예로, 상업적인 제품으로 널리 적용된다[6]. 이것은 안 좋은 채널 상황의 표시로서 802.11 ACKs를 받는 것을 연속으로 실패한 것에 대해 해석한다. 그러나 실제로, ACK의 부족은 안 좋은 채널 신호, 충돌, 또는 둘 다를 말한다. 이것은, ACK에 기초한 방법에 가장 큰 문제이다.

전송 실패가 채널-유도(channel-induced)인지 충돌-유도(collision-induced) 인지 판단할 가능성이 있는데, 이 가능성은 전송 실패를 해석할 때 불가피하게 모두 시도 해봐야 하는 불편함이 있다.

그리고 연속적인 전송 실패를 기다리는 것은, 채널 에러에서 잘못 판단된 충돌의 중요한 기회를 버리는 것이다[5],[6]. 잘못 판단한 결과 비용은 중요하다.

만약 충돌이 안 좋은 채널로써 해석된다면, 링크 적응은 불필요한 트리거(triggered)를 유발하고, 네트워크의 덜 효율적인 사용을 이끌 수 있는 문제점이 있다.

또한, 어떤 상황에서는 링크 적응이 단지 높고, 고정된 비율로 운영하는 시스템보다 더 열등한 패킷처리량을 이끈다고 한다.

예를 들면, 확실한 802.11g 시스템은 단지 11 Mpbs를 디폴트 링크 적응 scheme에서 산출하고, 30 Mpbs 또는 더 많은 것은 54 Mpbs 로 전송 비율이 고정됨에 따라 이룰 수 있다.

기능 부족은 완전하게 다른 충돌과 (기존 ACK에 기초한 링크 적응 계획의) 채널-유도 에러(channel-induced error)에 관한 다른 것 중에서 알 수 있다[5]. 그러나, 이에 대한 자료가 부족하여 최근 RTS/CTS 에 기초한 계획에 채널-유도 에러와 충돌(collision)을 구별할 것을 제안했다. RTS 프레임의 짧은 길이(length)는 구별로 인하여 에러를 감소시키는 것에 이용된다. 그러나, RTS/CTS 교환(exchange)는 802.11의 최적 변수이고, 그래서 그것에 의존하는 것은 바람직하지 못하다.

더욱이, RTS/CTS 교환의 관련 오버헤더는 연결 속도 증가로서 사소한 것이 아니어서 비용을 증가시키고 비효율적이라는 문제점이 있다[9].

본 발명은 하드웨어 사용대신에, 10 -명령(instruction)임계 경로를 가지고 SNR values의 넓은 범위(range)를 넘어선 최적에 가까운 패킷처리량을 이루며 어떠한 최적 또는 여분의 프로토콜 기술에 의존하지 않고, 부분적으로 RTS/CTS, CCA 또는 무차별한 채널 모니터링에서 어떤 발견적인(heuristic) 파라미터에서 벗어날 수 있도록 설정하고, 실제사용을 쉽게 하고, 직접적으로 어떠한 추가적인 오버헤더 없이 802.11 네트워크에 빠르게 적용되는 새로운 링크 적응 알고리즘을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 혼잡-탄력적인 링크 적응알고리즘은, 충돌 확률과 채널 에러 확률은 공통 요소가 없다면, 주어진 현재 모드에서 전송 에러 번호와 전송 시도의 총 번호로 채널 유도 에러의 평균 번호를 각각 측정하고, 현재 모드에서 채널 유도 에러의 평균 번호가 모드 드롭(mode drop) 경계점보다 크거나 같은 값을 얻으면 모드 드롭 경계점은 미리 설정된 경계이고, 상기 모드 드롭 경계점이 1일 때(모드 드롭이 하나의 채널 에러에 의하여 신호를 받음) 모든 다른 현재 링크 적응 알고리즘을 행하는데 이를 COLA(COngestion-resilient Link Adaptation)라 하고, 상기 COLA는 각 전송 시도를 실행하고, 링크 적응 알고리즘이 장치된 n 무선스테이션을 가진 802.11a BSS에서 실험하고, 전송 에러의 주요 원인인 충돌시에 감소하는 모드의 부정확함으로 채널 질에 반한 모드(COLA에 의해 설명된)가 플롯팅 되면 무선 스테이션에서 상기 COLA가 측정되어 충돌이 예방되고, 예방시에는 mode 기능은 n 이 변할 때마다 동시에 남아 있는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 COLA는, ARF를 넘어서 패킷처리량(throughput)이 증가하여도 BESTFIX(추측한 가장 높은 성과 모드를 알려주는 가정된 계획)와 비교하면 변화범위 모드와 평평한 부분에서도 패킷처리량의 하락이 지속 되나, 하나의 채널 유도 에러는 모드가 감소할 때 충분한 신호를 주고, 모드가 증가할 때는 하나의 성공적인 전송이 제공되어 최적의 COLA의 결과를 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다.

또한, COLA는, 시험 전송에 실패하면 모드 드롭 로직(mode drop logic)을 유발하지 않아서 시험했던 신호의 플래그가 증가하고, 상기 플래그를 전송 실패 로직 전에 확인하여 실행하는 것을 COLA2라고 하고, 상기 COLA2와 BESTFIX의 패킷처리량을 비교하면 패킷처리량 커브는 각각의 가장 높은 곳에 위치하고, 평균 모드는 COLA보다 평평한 곳과 모드 변화 범위 모두에서 최적에 가까운 것을 특징으로 한다.

또한, COLA2는, 모드 업 로직(mode-up logic)에서 알고 있는 충돌 확률을 실행할 수 없게 변경하는 것을 COLA3라 하고, 실패한 프로세싱에서 감소 검사는 전송 성공하에서는 0으로 재설정되고, 실패시는 증가 되고, 모드 업(mode-up) 검사가 진행중일 때 실행할 수 없는데, COLA3의 패킷처리량은 COLA2에 가까워지고, BESTFIX에도 가까워지고, SNR상황은 패킷처리량 결과에서 최적에 가깝게 되고, 속도 비율은 802.11a에서 높아지는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명하기로 한다.

1. 혼잡-탄력적인 링크 적응

혼잡-탄력적인(congestion-resilient) 링크 적응은 실패 “신호(signal)"의 충돌된 부분을 무시했는데, 실패한 사건에서 충돌로부터 기여한 것을 떼어내기 위하여 충돌 확률을 알 필요가 있다. 완벽한 채널 상황에서는, 충돌 확률을 측정하는 것은 사소한 것이고, 예를 들면, 충돌 확률과 전송 에러 확률이 같음을 알 수 있다. 그러나, 불완전한 채널에서 전송 실패는 채널 에러의 원인이 됐었다. 일반적으로 충돌 확률과 전송 에러 확률은 같지 않다.

알고리즘은 충돌 확률의 정확한 지식을 얻을 수 없다. 이제부터 충돌 확률을 알려주고 연결적응 알고리즘 베이스라인을 개발한 것을 설명해준다.

간단하게, 충돌 확률과 채널 에러 확률은 공통요소가 없다고 가정한다. 주어진 현재 모드에서 전송 에러 번호와 전송 시도의 총 번호로 채널 유도 에러의 평균 번호를 각각 측정하고, 현재 모드에서 채널 유도 에러의 평균 번호가 모드 드롭 경계점보다 크거나 같은 값을 얻으면 모드 드롭 경계점은 미리 설정된 경계이다.

베이스라인 알고리즘에서, 상기 모드 드롭 경계점이 1일 때(모드 드롭이 하나의 채널 에러에 의하여 신호를 받는) 모든 다른 현재 링크 적응 알고리즘을 행한다. 상기 알고리즘을 COLA(COngestion-resilient Link Adaptation)라 부른다.

예를 들면, 베이스라인 COLA 알고리즘을 설명한다.

COLA 알고리즘은 각 전송 시도를 실행한다. 만약, 시도가 실패하면 현재 모 드에서 전송 에러 번호는 증가한다. 직관적으로 성공 카운트 현재 모드에서 연속적인 전송 성공 번호는 충돌 확률에 의하여 또한 증가할지도 모른다.

링크 적응은 실패의 충돌 부분인 충돌 확률은 여전히“성공(success)" 이고, 채널에 의한 원인이 아니기 때문이다. 상기 링크 적응 알고리즘은 주의를 기울여야 하며 실패 카운트에서 채널 유도 부분을 반영한다.

모드 드롭이 m일 경우, m + 1에서 모든 전송 시도가 실패했는지를 확인 해봐야한다. 이 경우, 다음 모드 업(mode-up)에서 m+1 을 시도하는 것은 더 신중해야 한다. 지수 백오프(exponential backoff) 계획을 사용하면, 모드 증가에서 m에서 획득한 연속적인 성공 번호는 2배가 된다. 성공적인 전송에서, 만약 연속적인 번호가 성공하면, m에서 모드 증가에서 m에서 획득한 연속적인 성공 번호를 초과한 것을 확인할 수 있다. 그러면, m + 1로 증가한 것을 시도한다. 하나의 모드에서 m+1로 증가할 경우, 모드 증가에서 m에서 획득한 연속적인 성공 번호가 1로 다시 설정되고, 이후에 m 모드에서 최소한 한번 성공할 수 있다.

2. 알고리즘 개선

이번에는 베이스라인 알고리즘을 조금씩 개선하는 것을 수행한다. 개선된 알고리즘을 COLA2와 COLA3라고 부르고, 개선되어 COLA3에서 최고점에 달한다. 실험에서, 링크 적응 알고리즘이 장치된 n 무선 스테이션을 가진 802.11a BSS를 모든 상호 반응 범위 안에서 실험한다. 이러한 n nodes 는 UDP/IP 인캡슐레이션에서 CBR 트래픽으로 그들의 최대 허용되는 속도로 전송되는 것이 바람직하다. ns-2 시 뮬레이터는 802.11 모듈을 강화한 후에 802.11a PHY를 지원하기 위해 사용되는 것이 바람직하다[11]. FER을 측정하면서 Heiskala 와 Terry에 의해 제공된 경험상의 BER vs. SNR 커브를 사용한다[12].

A. 베이스라인 COLA 알고리즘 VS. ARF

도 1은 COLA와 ARF. 의 패킷처리량 결과를 나타내는 그래프이다. 도 1은 dB에서 채널 질적인 기능으로써 패킷처리량의 COLA의 영향을 보여준다. 비교하면, 가장 좋은 ARF 성과를 계획한다. ARF에 따르면, 2개의 다양성이 있는데, 연속적인 성공의 번호에서 모드 증가를 요구하는 것이 다르다. 하나는 3을 요구한 것이고, 다른 것은 10이다. 일반적으로 전자를 “ARF3”, 후자를 “ARF10”이라 부른다. 비율이 감소함에 따라, 2개의 연속적인 실패는 2개의 다양성을 설명한다. 기대했던 바와 같이, ARF 성과는 충돌에 상당히 영향을 받는다.

예를 들면 n= 10일때, 가장 좋은 성과

의 패킷처리량은 채널 상황에 상관없이 5Mbps에 의해 제한된다. 그리고 COLA는 일관적으로 ARF보다 더 좋은 성과를 낸다. 한가지 단적인 예는, 패킷처리량의 차이는 n = 10일 때 10Mbps, 20 dB를 넘어선다. 802.11a에서 30Mbps의 최대 효과적인 패킷처리량의 차이는 중요하다. 패킷처리량 차이는 채널 증가보다 더 중요하게 설명되고, 전송 실패의 주요한 원인은 충돌이다.

어떻게 COLA가 충돌했을 때 감소하는 모드의 부정확함으로부터, COLA에 의해 설명된 채널 질에 반한 모드가 계획됨에 따라, 무선 스테이션에서 예방되는지를 측 정해서 알려준다.

만약 COLA가 완벽하게 예방했다면, 모드 기능은 n이 변할 때마다 동시에 남아있을 것이다. 도 2는 다양한 채널 질에서 COLA 와 ARF.의 모드 다이내믹을 나타낸 그래프이다. 도 2에서, BESTFIX는 추측한 가장 높은 성과 모드를 알려주는 가정된 계획이다. 1에서 8까지 고정된 모드들에서 시뮬레이션을 통하여 얻을 수 있고, 그 후 각각의 시뮬레이션 SNR 가치를 그것들 중에서 가장 좋은 성과 모드를 선택한다. 이런 가정된 계획은 n의 영향에도 영향을 받지 않는 것이 바람직하다. n= 10 일 경우, COLA를 ARF10 보다 더 좋은 성과를 내는 ARF3와 비교한다. 도 2에서 ARF는 n의 증가에 의해 크게 영향을 받는 것을 알 수 있다.

n= 3 일 경우, BESTFIX 보다 아래로 더 멀리 이동된다. n= 10일 때 모드 1을 억제하면, 도 1의 패킷처리량 결과(5Mbps)를 나타낸다. 패킷처리량은 인캡슐레이션과 채널 접근 오버헤더 때문에 6Mbps의 PHY 비율보다도 더 작다.

ARF와 반대로, COLA는 일반적으로 n과 독립적으로 BESTFIX value에 가까운 평균 모드를 유지하면서 성공한다. 그러나 또한, COLA는 변화된 범위에서 모드는 명백하게 벗어남을 알 수 있다. 이는 패킷처리량 그래프에서 “dips"는 범위에서 COLA의 과도한 공격으로 인해 원인이 되는 것을 나타낸다.

B. 모드 변화에서 리플렉팅 속도 비율

상기 베이스라인 COLA는 ARF를 넘어선 패킷처리량이 상당히 증가할지라도, BESTFIX와 비교하면, 증가하기위한(도 3) 많은 여유가 있는 것을 나타낸다.

도 3은 COLA 와 BESTFIX 사이에 패킷 처리량 비교를 나타낸 그래프이다.

변화 범위 모드뿐 아니라 평평한 부분에서도 패킷처리량 하락이 지속된다. 이때에, 절대적으로 현재 ACK 기본 링크 적응 알고리즘은 다음과 같은 가정을 하고 있는 것을 알 수 있다.

1)하나의 채널 유도 에러는 모드가 감소할 때 충분한 신호를 준다.

2)증가된 모드에서 하나의 성공적인 전송은 증가를 정당화하기에는 충분하다.

이제부터 성과 하락의 근본원인에 대해서 논한다. 신기한 것 중 하나는 채널 유도 에러의 정확한 번호에 기초한 기술과 오르내리는 모드 변화를 정당화하는 성공적인 전송이 각각 제공된다. 그리고, 도 3에서 본 바와 같이 최적에 가까운 COLA의 성과가 증가한 것을 보여준다.

1) 모드 드롭(mode drop) : 근접하는 모드(예, 802.11a 에 12Mbps 만큼 큰) 사이에 큰 속도 차이 때문에, 모드 m에서 우발적인 손실은 모드 m-1에서 전송 에러보다 더 많은 이익을 얻을지도 모른다.

또한, 모드 차이의 해로운 영향을 잠재적으로 고려하고, 속도에 관하여 감소 경계점를 주의하여 결정해야한다.

모드 m에서 물리층(PHY) 노미널 전송 속도는 모드 m에 의해 적은 비트전송률을 제공하고, 모드 m아래 현재 SNR에 의해 주어진 채널-유도 FER 이 평가된다. 그러면, m-1에서 내려가는 것보다 m에 머무르는 것이 더 많은 이익을 낼 수 있다.

IEEE 802.11a , 속도 비율

/

은 모드 7 및 8 사이에서 0.89를 제외 하고는 0.66 , 0.75 중 하나이다.

도 4는 802.11a 모드의 BER 특성을 나타낸 그래프이다.

IEEE 802.11a, 모드는 보통 가정(도 4)된다. 한가지 주목할만한 예외는 m모드 2 및 3의 BER 커브가 거의 일치한다. 이것과 다른 것은 약간 겹쳐진다. 보통 채널 유도 에러는 모드 m+1의 상당히 높은 에러 속도를 경험할 때 모드 m에서 볼 수 없다.

도 4에서 1% BER 최고한도는 작은 패킷에서도 오류가 발생할 수 있게 충분히 높은, 예, 100-비트 길이의 확인되지 않은 비트 에러 분포 하에서,극도로 높다.

감소 결정 모드에서, COLA 알고리즘은 감소되는 모드에서는 더욱 주의해야 한다. non-zero 채널-유도 에러는 번호가 아닌, 속도 차이의 감소가 정당화되기 충분하지 않고, 그 변경된 COLA는 현재 모드를 유지한다. 허위의 코드에서는, 실패가 진행되는 상황에서는 다음과 같이 변경한다. 그리고 발견적인 파라미터 모드 드롭 경계점을 제거한 것을 알 수 있다.

2) 모드 증가(MODE increase) : 현재 모드 m에 머무르면 더 많은 이익을 얻을 수 있다.

시험 전송에 실패했을 때, 시험에 적용되는 경고는, 모드 드롭 로직을 유발하지 않는다. 그래서, 시험한 신호인 플래그는 추가된다. 상기 플래그는 전송 실패 로직에서 실행되기 전에 확인한다. 이를 알고리즘 COLA2라 부른다.

모드 업 테스트는 m+1일 때 채널 에러 확률이 매우 높을 경우 실행된다.

즉, “평평한(plateau)" 범위는, 모드 증가는 m+1 에 낮은 성공 속도 때문에 가능하지 않고, 변경은 어떤 영향도 미치지 못한다.

이것은 m+1일 때 채널 에러 확률이 상당히 작을 때, 즉, SNR 범위의 오른쪽 가장자리에 모드 m에서 있을 때, 변경은 빠르게 증가하는 것을 억제한다.

도 5는 COLA2와 BESTFIX의 패킷처리량 비교를 나타낸 그래프이다.

도 5에서 패킷처리량 커브는 6→7로, 7→8로 변하는 모드 변화 범위를 제외하고는 각각의 가장 높은 곳에 위치한다.

일반적으로 COLA2에서 평균 모드는 COLA에서 보다, 평평한 곳과 모드 변화 범위 모두 최적에 가까운 것이 바람직하다.

그러나, 한가지 왜 베이스라인 COLA(도 1) 와 COLA2(도 5)사이에 패킷처리량 차이가 평평한 범위에서 매우 크게 나타나는지가 궁금하고, 평균 모드 차이는 크지 않은지 궁금하다. 베이스라인 COLA 와 COLA2에 의해 선택된 모드의 다양함을 보면 알 수 있다.

도 6은 10-16dB일 경우, COLA2와 COLA의 모드 표준 편차를 나타낸 그래프이다. 도 6은 베이스라인 COLA의 표준편차가 매우 높은 것을 나타낸다.

도 6에서 본 바와 같이, 15dB 주위의 매우 안정적인 범위에서, 베이스라인 COLA의 편차는 0.25에 가깝고, 반면에 COLA2는 거의 0에 가깝다. 이는 베이스라인 COLA 모드 선택이 BESTFIX에서 벗어나 불안정하다.

즉, COLA2 보다 최적 모드가 자주 유지됨을 알 수 있다. 최적 모드 보다 더 높은 모드에서 전송은 실패할 가능성이 있고, 반면에 낮은 최적 모드에서 전송은 상당히 연장된다. 그래서 패킷처리량 성과는 베이스라인 COLA에서 상당히 떨어진 다.

결국, 하나의 채널-유도 실패 또는 성공으로 모드를 변경하려는 무분별한 결정은 베이스라인 COLA와 다른 ACK-기본 링크 적응 계획의 불안정한 원인이 되고 있다.

C. 충돌 확률을 무시한 연산

알고 있는 충돌 확률을 실행할 수 없는 가정을 하고 COLA2를 변경한다.

먼저, 많은 SNR 범위를 차지한 이후에 모드 m에서 평평한 범위를 고려한다. 여기 802.11a 모드 디자인은 mode m+1에서 에러 속도가 극도로 높은 특성이 있다. 단지 변경은 COLA2에서 충돌 확률에 관한 가정을 포기하는 것을 요구하고, 모드 업 로직아래서는 충돌 확률을 이용할 수 없다. 이 변경된 알고리즘을 COLA3이라 부른다.

COLA3에서는 충돌 확률을 알 수 없고, ARF로 되돌아간다고 생각할지도 모른다. 실제로, 충돌 확률은 포함한 전송 에러 확률은, n이 전송 에러 확률로 증가할 때 충돌 확률로 인하여 정도를 벗어나게 팽창했고, 반대로 COLA3 성과에 영향을 줄 것으로 기대된다.

그러나, 속도 비율 검사는 단순하게 아래로 감소하는 모드가 2번 연속적인 실패가 발생하여 억제한다.

요약하면, 실패한 프로세싱에서 감소 검사는 다음과 같이 변경된다.

현재 모드에서 전송 에러 번호는 연속적으로 실패한 번호이고, 전송 성공 하 에서 0으로 재설정되고, 실패 하에서는 증가 된다.

모드 업 검사는 진행 중일 때 실행될 수 없다는 것을 알 수 있다.

도 7은 COLA2 와 COLA3의 패킷처리량을 나타낸 그래프이다.

도 7에서 COLA3의 패킷처리량은 COLA2에 상당히 가까워지고, BESTFIX(도 5에 나타난)에도 가까워진다. 볼 수 있는 편차는 7→8 로 변화된 범위에서 발견되나, 대부분 SNR 상황은 패킷처리량 성과에서 상당히 최적에 가깝게 된다.

이는 7→8로 변화하기 때문이고, 속도 비율은 802.11a에서 상당히 높게 된다.

전송 범위에서 다이내믹을 분석하는 것은 일반적으로 어렵다.

채널 유도 에러 가능성은 모드 업 시도가 증가되고, 그러나 충돌 확률에 포함된 영향은 오프셋(offset)된다. 수치 분석이 진행되고, 이 변경의 시뮬레이션 결과는 대부분 SNR 상황을 위한 COLA2로서 패킷처리량 성과는 유사하게 이끈다.

비록 마지막 알고리즘이 각각의 전송 시도를 실행할 때 복잡해 보이지만, 그것은 라이트-웨이트(light-weight)이다. 코드를 통한 임계 경로는 모드 드롭 전에 즉시 전송 실패라 생각한다. 10 명령문에 구성되고, 다른 경우는 많이 짧다.

3. 결론

COLA에 IEEE 802.11 ACK-기본적인 링크 적응알고리즘이 적용된다. 라이트-웨이트, RTS/CTS 교환 또는 채널 측정을 얻을 수 없고, 발견적인 파라미터를 제외하고, 실질적으로 이용할 수 있었다.

충돌 레벨(congestion level)의 뚜렷한 지식 없이 링크 적응과 같은 802.11a 링크에서 이용되고, SNR value의 넓은 범위에 해당되는 패킷처리량을 최적에 가깝게 만든다. 802.11a 의 경우는, 그러나 COLA는 최소 적응된 다른 802.11 링크에 쉽게 적용된다. 하드웨어 지원을 얻거나 802.11 표준을 침입하거나 둘 다 아니고, 쉽게 실행되거나 전개된다.

이상과 같이 본 발명에 의한 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘을 살펴보았다.

다만, 비록 본 발명을 상술한 바와 같은 한정된 실시예와 도면에 의해 설명하였으나, 본 발명을 이러한 실시예와 도면의 범위로 한정하고자 하는 의도가 아님은 명백하다. 즉, 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 아래에 기재되는 특허청구범위의 균등 범위 내에서 가해지는 다양한 수정 및 변형을 본 발명의 기술적 사상 범위 내에 포함하고 있음은 물론이다.

참고문헌

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[7] S. Choi, K. Park and C. Kim, "On the Performance Characteristics of WLANs: Revisited", in proceedings of the ACM SIGMETRICS, 2005.

[8] J. Kim, S. Kim, S. Choi and D. Qiao, "CARA: Collision-Aware Rate Adaptation for IEEE 802.11 WLANs," to appear in proceedings of IEEE Infocom 2006.

[9] I. Tinnirello, S. Choi, and Y. Kim, "Revisit of RTS/CTS exchange in high-speed 802.11 networks," in proceedings of IEEE WoWMoM, 2005.

[10] G. Bianchi and I. Tinnirello, "Kalman filter estimation of the number of competing terminals in an IEEE 802.11 network," in proceedings of IEEE Infocom, 2003.

[11] The ns-2 simulator. Available at http://www.isi.edu/nsnam/ns/.

[12] J. Heiskala and J. Terry, FDM wireless LANs: a theoretical and practical guide, SAMS Publishing, 2002.

[13] M. Heusse, F. Rousseau, G. Berger-Sabbatel, and A. Duda, "Performance anomaly of 802.11b," in proceedings of IEEE Infocom, 2003.

[14] D. Qiao and S. Choi, "Goodput enhancement of IEEE 802.11a wireless LAN via link adaptation," in proceedings of IEEE ICC, 2001.

[15] J. del P. Pavon and S. Choi, "Link adaptation strategy for IEEE 802.11 WLAN via received signal strength measurement," in proceedings of IEEE ICC, 2003.

[16] P. Chevillat, J. Jelitto, A. N. Barreto, and H. Truong,"A dynamic link adaptation algorithm for IEEE 802.11a wireless LANs,"in proceedings of IEEE ICC, 2003.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의한 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘을 이용하면, SNR values의 넓은 범위를 넘어선 최적에 가까운 패킷처리량을 이루며 어떠한 최적 또는 여분의 프로토콜 기술에 의존하지 않고, 부분적으로 RTS/CTS, CCA 또는 무차별한 채널 모니터링에서 어떤 발견적인 파라미터에서 벗어날 수 있도록 설정하고, 실제사용을 쉽게 하고, 직접적으로 어떠한 추가적인 오버헤더 없이 802.11 네트워크에 빠르게 적용되는 특징이 있다.

Claims (4)

1. 혼잡(congestion)에 대항한 강력하고 새로운 연결적응 알고리즘에 있어서,

   충돌 확률과 채널 에러 확률은 공통 요소가 없다면, 주어진 현재 모드에서 전송 에러 번호와 전송 시도의 총 번호로 채널 유도 에러의 평균 번호를 각각 측정하고, 현재 모드에서 채널 유도 에러의 평균 번호가 모드 드롭(mode drop) 경계점보다 크거나 같은 값을 얻으면 모드 드롭 경계점은 미리 설정된 경계이고, 상기 모드 드롭 경계점이 1일 때(모드 드롭이 하나의 채널 에러에 의하여 신호를 받음) 모든 다른 현재 링크 적응 알고리즘을 행하는데 이를 COLA(COngestion-resilient Link Adaptation)라 하고, 상기 COLA는 각 전송 시도를 실행하고, 링크 적응 알고리즘이 장치된 n 무선스테이션을 가진 802.11a BSS에서 실험하고, 전송 에러의 주요 원인인 충돌시에 감소하는 모드의 부정확함으로 채널 질에 반한 모드(COLA에 의해 설명된)가 플롯팅 되면 무선 스테이션에서 상기 COLA가 측정되어 충돌이 예방되고, 예방시에는 모드 기능은 n 이 변할 때마다 동시에 남아 있는 것을 특징으로 하는 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘.
2. 제 1항에 있어서, 상기 COLA는,

   ARF를 넘어서 패킷처리량(throughput)이 증가하여도 BESTFIX(추측한 가장 높은 성과 모드를 알려주는 가정된 계획)와 비교하면 변화범위 모드와 평평한 부분에서도 패킷처리량의 하락이 지속 되나, 하나의 채널 유도 에러는 모드가 감소할 때 충분한 신호를 주고, 모드가 증가할 때는 하나의 성공적인 전송이 제공되어 최적의 COLA의 결과를 얻을 수 있는 것을 특징으로 하는 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘.
3. 제1항에 있어서, COLA는,

   시험 전송에 실패하면 모드 드롭 로직(mode drop logic)을 유발하지 않아서 시험했던 신호의 플래그가 증가하고, 상기 플래그를 전송 실패 로직 전에 확인하여 실행하는 것을 COLA2라고 하고, 상기 COLA2와 BESTFIX의 패킷처리량을 비교하면 패킷처리량 커브는 각각의 가장 높은 곳에 위치하고, 평균 모드는 COLA보다 평평한 곳과 모드 변화 범위 모두에서 최적에 가까운 것을 특징으로 하는 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘.
4. 제3항에 있어서, COLA2는,

   모드 업 로직(mode-up logic)에서 알고 있는 충돌 확률을 실행할 수 없게 변경하는 것을 COLA3라 하고, 실패한 프로세싱에서 감소 검사는 전송 성공하에서는 0으로 재설정되고, 실패시는 증가 되고, 모드 업(mode-up) 검사가 진행중일 때 실행할 수 없는데, COLA3의 패킷처리량은 COLA2에 가까워지고, BESTFIX에도 가까워지고, SNR 상황은 패킷처리량 결과에서 최적에 가깝게 되고, 속도 비율은 802.11a에서 높아지는 것을 특징으로 하는 혼잡-탄력적인 링크 적응 알고리즘.

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