KR20210057602A - 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템 - Google Patents

해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템을 개시한다. 본 발명에 따른 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템은 선박에 설치된 클러스터 헤드와 해안에 분산되어 설치된 안테나 사이의 평균 데이터 전송률과 가동 중단 확률에 기초하여 해당 선박 네트워크의 성능을 평가하는 네트워크 성능 평가부, 해당 선박에 위치한 해상 사용자 장비에 통신 채널을 제공하는 가상 클라우드를 생성하는 가상 클라우드 서비스 생성부 및 생성된 가상 클라우드의 크기를 최소화하기 위한 안테나 선택 알고리즘에 기초하여 클라우드를 구성하는 안테나를 선택하는 안테나 선택부를 포함한다.

Description

해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템{Hierarchical maritime wireless network system for the marine internet of things}
본 발명은 해양 무선 네트워크 시스템에 관한 것으로써, 보다 상세하게는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템에 관한 것이다.
지상에서 사물인터넷(IoT)의 실현은 산업통제, 가정자동화, e-헬스케어 등 다양한 분야에 엄청난 이익을 가져다 주었다. 이러한 성공은 IoMT(Internet of Marine Things, IoMT)라고도 불리는 해양 IoT의 실현을 향한 많은 연구 노력을 고무시켜 IoT의 장점을 해양 영역으로 확장시켰다.
IoMT 시스템은 해양 샘플링, 환경 모니터링, 해양 데이터 수집, 방재, 어시스턴스 네비게이션과 같은 수중 및/또는 수중 표면의 해양 애플리케이션을 위한 인터넷 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다.
그러나 IoMT의 실현은 예를 들어 넓은 범위의 커버리지의 필요성, 비용-효과성 문제 등과 같은 여러 요인에 의해 어려움을 겪고 있다. IoMT를 실현하기 위해서는 해상 네트워크의 커버리지 요건이 지상 네트워크보다 훨씬 커야 하며, 해상 사용자 장비(Marine User Equipments : 이하, MUE라고 함)의 다양한 서비스 품질(QoS) 요건은 지상 사용자 장비와 유사한 수준에서 충족될 것으로 예상된다.
수십 년 동안 매우 높은 주파수 및 고주파 기반 통신 시스템은 넓은 지역을 커버할 수 있기 때문에 해양 네트워크에 통합되어 왔다. 대안으로, 위성 통신은 그러한 서비스를 제공할 수 있지만, 계속 증가하는 해양에서의 인간 활동 수준에는 비용 측면에서 효율적이지 않다.
비용 효율적인 방식으로 MUE에 대한 다양한 QoS 요건을 지원하기 위해, 해상 네트워크에서의 데이터 전송을 위해 LTE, Wi-Fi, WiMAX 등의 지상 셀룰러 통신 기술이 연구되었다.
종전의 연구 중에는 해안 네트워크에 셀룰러 기술을 적용하기 위한 프레임워크를 개발한 경우도 있다. 또한, MUE의 QoS요건을 보장하기 위해 대상 사용자의 가상 서비스 클라우드를 구성할 수 있는 안테나 선택 방식을 연구한 경우도 있다. 이러한 연구는 셀룰러 기술을 적용하려는 연구와 유사한 LTE 기술에 기반한 해안 네트워크 아키텍처를 제시한다.
네트워크 아키텍처는 다양한 해상 무선 서비스 시나리오를 지원하도록 설계되었다. 특히 기기간(D2D), 다중 입력 다중 출력(MIMO) 등 셀룰러 네트워크에 채택된 첨단 기술을 제안 아키텍처에 통합하여 보다 효율적인 데이터 전송을 지원한다.
또 다른 연구에서는 LTE-Maritime 시스템이 최초로 도입되었으며, 기준 신호의 경우 수신 전력, 신호 대 간섭-소음 비율, 처리량을 현장 시험을 통해 평가하여 시스템의 유효성을 파악한 바 있다.
실시간 및 광대역 인터넷 서비스를 제공하기 위해 조정된 위성 및 지상 아키텍처를 조사한 사례도 있다. 또한, 이동성 건전성을 개선하고, 셀 간의 간섭을 조정하며, 시스템 전력 소비를 줄이기 위해 항해에 기초한 자원 할당 전략이 제시되기도 하였다.
다른 보트에 있는 접속 라우터 사이의 애드혹 메쉬 네트워크를 통해 커버리지를 확장하고 연결성을 향상시키기 위한 목적으로 이기종 해양 시스템을 위한 무선 멀티 홉 백홀 네트워크를 설계하였다. 그 후, 처리량 및 커버리지 성능 향상을 위한 경로 선택 알고리즘이 논의되었다. 알고리즘은 신호 대 잡음 비율(SNR)과 예상 전송 카운트 지표를 이용한 다양한 유형의 링크 품질 분석에 기초했다.
해상에서의 커버력의 질을 향상시키기 위해 고고도 플랫폼(HAP) 기반의 해상 통신을 도입하였다. HAP의 최적 운용을 위해, 해상 네트워크의 커버리지, 신뢰성, 위상 제약에 따른 총 배치 비용을 최소화하는 것을 목표로 하는 토폴로지 설계 문제가 공식화되었다.
대규모 MIMO 해상기지국(BS)을 포함한 해상통신 시스템을 조사하였고, 하이브리드 디지털과 아날로그 전류의 경우, 송신기의 대규모 채널 상태 정보(CSI)는 시스템의 구현 복잡성과 오버헤드를 감소시키는 것으로만 간주되었다. 또한, 공정성 중심의 사전 부호화 설계의 문제를 다루었는데, 여기서 최대민 최적화 문제를 공식화하여 반복적으로 해결하려 시도하였다.
그린 에너지 기반 해양 무선 통신 네트워크의 네트워크 처리량과 에너지 지속 가능성 측면에서 주어진 성과를 평가했다. WiMAX 기술을 이용하여 네트워크 처리량을 극대화하기 위해 데이터 트래픽 태스크의 일정을 최적화하는 방법을 조사한 연구도 존재한다. 이를 위해, 수확된 에너지가 전송 작업을 성공적으로 지원할 수 있도록 보장하면서 전달된 총 데이터 패킷의 무게를 최대화하기 위해 최적화 문제가 공식화되었다. WiMAX 기반의 해상 무선 메쉬 네트워크가 도입되었는데, 이 네트워크에서는 선박이 여러 홉을 가로질러 육지의 BS에 연결되는 네트워크 노드라고 한다. 검토된 메쉬 네트워크에서는, WiMAX 메쉬 매체 접근 제어 메시지의 라우팅 정보를 피기백(piggyback)하는 라우팅 프로토콜이 제시되었다.
지상 무선 네트워크와 비교했을 때, 해상 무선 네트워크의 통신 환경에는 아래에 기술된 바와 같이 세 가지 중요한 차이가 있다. 첫째는 MUE의 다른 분포와 밀도다. 해양 네트워크에서 MUE는 보통 선박들에 의해 군집되고 이 선박배들은 항로로 이동된다. 반면에 지상 네트워크에서는 사용자가 평면에 분포하며 그들은 셀 BS와 직접 연관되어 있다. 또한, 해양 네트워크에서는 MUE의 밀도가 낮은 반면 MUE의 밀도는 높은 해양 네트워크에서는 불균일하다.
둘째는 계층적 네트워크의 필요성이다. 육상 네트워크와 비교하면 해상 네트워크의 인프라가 매우 제한되어 있다. 이처럼 선박이 연안으로부터 멀리 떨어져 있기 때문에 선박의 MUE와 관련 셀 BS 사이의 연결 품질이 악화되고 있지만, MUE에 의한 QoS 요건에 대한 기대는 여전히 줄어들지 않고 있다. 이 문제를 처리하기 위해서는 계층적 해양 네트워크를 통한 데이터 전송이 불가결하며, 선상의 각 MUE가 그 데이터를 선박의 나침반 갑판에 있는 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)로 전송한 다음, 고이득 안테나를 가진 트랜스시버를 갖는 클러스터 헤드는 MUE 대신 BS로 통합 데이터를 전송한다. 그러한 계층적 네트워크는 MUE가 다양한 QoS 요건을 보장하면서 장거리 통신할 수 있도록 할 수 있다.
셋째는 이질적인 채널에 대한 배려다. 계층적 해양 네트워크를 채택할 때는 다른 채널 특성을 고려해야 한다. 바다에는 육지와 달리 산, 건물, 나무 등 장애물이 거의 없다. 즉, CH와 셀룰러 BS 사이에 LoS(Line-of-Sight) 경로를 사용할 수 있다. 한편, MUE는 선박 내에 불균일하게 분포되어 있기 때문에, 일반적으로 MUE와 CH사이에 non-LoS 경로를 이용할 수 있다. 이러한 차이 때문에 네트워크 아키텍처, QoS보증 메커니즘 등 다양한 통신 문제를 재검토할 필요성이 있다.
특허문헌 1 : 한국등록특허 제10-1020204호(공고일 : 2011.03.08) 특허문헌 2 : 한국등록특허 제10-1033872호(공고일 : 2011.05.11) 특허문헌 3 : 한국등록특허 제10-1491979호(공고일 : 2015.02.12) 특허문헌 4 : 한국등록특허 제10-1631931호(공고일 : 2016.07.04)
본 발명은 상술한 필요성에서 안출된 것으로써, 해상 무선 네트워크의 수치성능평가를 실시함과 동시에 해상 통신 네트워크의 3대 주요 특성을 해양 무선 네트워크에 반영시키는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템은,선박에 설치된 클러스터 헤드와 해안에 분산되어 설치된 안테나 사이의 평균 데이터 전송률과 가동 중단 확률에 기초하여 해당 선박 네트워크의 성능을 평가하는 네트워크 성능 평가부; 해당 선박에 위치한 해상 사용자 장비에 통신 채널을 제공하는 가상 클라우드를 생성하는 가상 클라우드 서비스 생성부; 및 상기 생성된 가상 클라우드의 크기를 최소화하기 위한 안테나 선택 알고리즘에 기초하여 클라우드를 구성하는 안테나를 선택하는 안테나 선택부;를 포함한다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 네트워크 모델에 따라 선박의 평균 데이터 전송률과 가동 중단 확률 측면에서 주어진 네트워크 성능을 수치로 평가할 수 있고,
또한, 가상 서비스 클라우드를 형성하여 고려된 네트워크 하에서 QoS 요건을 보장하기 위한 간단한 안테나 선택 알고리즘을 제안함으로써, 서비스 클라우드의 최소 크기를 MUE의 QoS 요구사항을 지원하기 위해 도출해 낼 수 있으며, 이를 통해서 해상 무선 네트워크를 위한 에너지를 효율적으로 운영할 수 있는 효과를 발휘한다.
도 1은 계층적 해양 무선 네트워크의 일 예를 도시한 도면,
도 2는
Figure pat00001
=4인 선박에 대한 평균 데이터 속도를 도시한 도면,
도 3은
Figure pat00002
=4인 선박에 대한 가동 중단 확률을 도시한 도면,
도 4는 MUE-CH 링크의 다른 SNR에 따른 데이터 속도 요건을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제안된 알고리즘에 의한 평균 데이터 속도를 도시한 도면, 그리고,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템을 예시적으로 설명하는 블록도.
이하에서 도면을 참고하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해서 설명한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 선박의 MUE로부터 육상 셀룰러 BS로의 데이터 전송을 위한 계층적 해상 무선 네트워크의 성능을 평가하기 위한 분석 프레임워크를 확립할 수 있다. 본 발명에 따른 성능 평가 분석 프레임워크을 이용하여, 선상의 MUE는 선박에 의해 군집되고, 선상의 MUE의 분포는 토마스 군집 과정에 의해 모델링될 수 있다.
업링크 데이터 전송의 시나리오로서, 선상의 각 MUE는 우선 Wi-Fi링크를 통해 자신의 데이터를 선박 컴퍼스 갑판에 위치한 CH로 전송한다. 그리고 나서, 고이득 안테나를 갖는 송수신기를 구비한 CH는 MUE로부터 데이터를 수집하고, 셀룰러 링크를 통해서 분산 안테나(distributed antennas : DAs)로 수집된 데이터를 전송한다. 여기서, 분산 안테나는 셀룰러 BS로 고속 유선 통신 링크(즉, 광학 섬유)을 통해서 연결된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 네트워크 모델에 따라 선박의 평균 데이터 전송률과 가동 중단 확률 측면에서 주어진 네트워크 성능을 수치로 평가한다. 성능 평가를 수행할 때, 계층 네트워크의 이기종 채널 특성이 반영된다. 이때 MUE와 CH사이의 링크에는 레일리 페이딩(Rayleigh Fading)을 고려한다.
CH과 DA 사이의 링크에는 섀도우 라이시안 페이딩(Shadow Rician Fading)을 고려한다. 또한, 선박의 QoS 요건을 결정하기 위해 서로 다른 통신 계층에서 발생할 수 있는 다양한 전송 오류를 적용한다.
이러한 네트워크 성능 평가에 기초하여 선상에 위치한 MUE를 위한 가상 서비스 클라우드를 형성한다. 고려된 네트워크 하에서 QoS 요건을 보장하는 간단한 안테나 선택 알고리즘을 제안한다.
제안된 알고리즘을 통해 서비스 클라우드의 최소 크기를 도출한다. 이때 서비스 클라우드의 크기는 MUE의 QoS 요건을 고려한다. 이를 통해서 본 발명에 다르면 해상 무선 네트워크를 위한 에너지 효율적인 운영을 할 수 있다.
도 1은 계층적 해상 무선 네트워크를 예시적으로 도시한 도면이다. 도 1을 참고하면, 업링크 해양 무선 네트워크는 DA가 해안선을 따라 위치한다. DA는 셀룰러 BS에 대한 고속 유선 통신 링크를 통해 상호 연결된다. MUE는 CH가 장착된 각 선박에 의해 군집되어 있다. CH는 선박의 컴퍼스 갑판에 전방향 안테나가 있는 송수신기를 가지고 있다. 여기서, Ui = {1, 2, ..., |Ui|}는 선박(i)에서의 MUE 집합이다. Ci = {1, 2, ..., |Ci|} ⊂
Figure pat00003
는 선박(i)에 제공하는 DAs 의 집합을 나타내고, 선박(i)를 위한 서비스 클라우드라고 한다.
Figure pat00004
는 선박(i)에 연결할 수 있는 모든 DA의 집합이다.
각 선박에서의 MUE는 자신의 데이터를 CH로 전송하려고 시도한다. CH는 MUE에서 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 DA로 전송한다. 이러한 네트워크에서 CH는 MUE와 DA 사이의 모바일 라우터로 간주될 수 있다. MUE와 CH 사이는 소규모 통신망이 적합하므로 Wi-Fi 전송 방식을 채택한다. 따라서 전송할 패킷이 있는 MUE는 분배 조정 함수(DCF)에 따라 900MHZ, 2.4GHz 및 5GHz 스펙트럼 대역과 같은 공유 채널에 접근해야 한다. IEEE 802.11 표준의 MAC 프로토콜로서 DCF는 2진수 지수 백오프를 가진 캐리어 감지 다중 접속(CSMA/CA)을 채택하여 패킷 충돌을 방지하는 동시에 처리량을 극대화한다. 한편, CH와 DA사이의 링크의 경우, 셀룰러 전송을 채택해서 해상에서의 장거리 커버리지와 고효율의 전송을 지원한다.
본 발명에 따르면 계층 네트워크의 다른 채널 특성도 고려한다. 바다에서는 육지와 달리 산, 건물, 나무 등 장애물이 거의 없다. 즉, 가시선(line-of-sight : 이하, LoS라고 함)의 경로는 CH와 DA 사이의 링크에 사용할 수 있다. 반면에 비시선(non-LoS)의 경로는 MUE와 CH사이의 링크에 사용할 수 있다.
선박별 클러스터링 MUE는 토마스 클러스터 프로세스에 의해 전개된다. 여기서 각 위치는 원점 주위에 분산을 갖는 대칭 정규 분포를 사용하여 분산된다. 선박의 CH는 원점에 위치한다. MUE의 위치는 다음의 수학식 1에 의해서 표현될 수 있다.
Figure pat00005
여기서, x는
Figure pat00006
을 갖는 MUE의 위치이고, lu,o은 선박의 길이이다. i번째 선박에 대한 DAs 집합에서 수신된 신호(Ci)는 다음의 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 i번째 선박과 DAs Ci 사이의 채널 계수를 나타내며, si는 전력 제약이 있는 정보 신호이며, 즉
Figure pat00009
는 최대 전송 전력을 나타내고,
Figure pat00010
는 0-평균 및 N0의 분산을 갖는 복합 가산 백색 가우스 잡음(Complex Additive Gaussian White Noise)을 나타낸다. 앞서 언급했듯이, LoS 경로는 CH와 CA 사이의 링크에 존재할 수 있고, 이와 같은 채널 벡터(
Figure pat00011
)는 변동하는(랜덤) LOS 요소를 갖는 독립적이고 동일한 분포(i.i.d)의 라이시언 페이딩, 예를 들어
Figure pat00012
에 의해서 주어지는 섀도우 라이시안 페이딩으로 모델링될 수 있다. LoS 컨퍼넌트의 요소인
Figure pat00013
는 평균 전원(Ω)을 갖는 i.i.d 나카가미-m 랜덤 변수로써 표현될 수 있다. 여기서 m은 범위 m≥0에 걸쳐 변화하는 섀도우 강도를 나타낸다. 분산 성분 요소인
Figure pat00014
는 0평균을 갖는 복잡한 가우스 무작위 변수일 수 있다.
i번째 선박에 제공하기 위해, 선박에서의 MUE들의 QoS 요구사항에 따라 모든 이용가능한 DAs Call i사이에서 DAs Ci 가 선택된다. 선박이 항로에 따라 이동할 때는 DAs 세트는 핸드오버 절차를 통해서 변경해야 한다.
본 발명에서는 일반성을 상실하지 않고, 양도 효과를 취급하지 않도록 제안된 네트워크의 성능을 평가하기 위한 특정 시간 간격을 고려한다.
<성능분석>
A. 선박에서의 평균 데이터 속도 및 가동 불능 확률
평균 데이터 속도와 가동 불능 확률은 고려된 해상 무선 네트워크에서 CH와 DA 사이의 링크에 대해서 분석한다. 이후에는, CH와 DA 사이의 링크를 상호 교환 가능한 선박과 DA 사이의 링크라고 한다. 선박과 DA 사이의 링크의 채널 상태 정보(Channel State Information : 이하, CSI라고 함)는 셀룰러 BS(Base Station)의 다중 CSI 기준 신호(CSI-RS) 프로세스로 추정할 수 있다. 이는 조정된 빔포밍/스케줄링, 동적 지점 선택 및 공동 전송과 같은 조정된 다중 지점 작동을 위해서 LTE 릴리스 16에 명시되어 있다. LTE와 5G 신규 무선에서 채택된 직교 주파수 분할 멀티플렉싱 시스템의 경우, 별도의 푸리에 변환 기반 선형 최소 제곱 추정기 또는 단수 값 분해 방법에 의해 채널 추정을 수행할 수 있다.
본 발명에서는 완전한 CSI는 수신기 측, 즉 셀룰러 BS에서 완벽하게 알려져 있다고 가정한다. 수신기 측에서 선박-DA 링크의 완벽한 채널 지식을 이용할 수 없는 경우, 최대 비율 조합, 동일 게인 결합, 선택 결합 등 수신 SNR을 개선할 수 있는 다양한 수신기 검출 기법을 활용하지 못할 수 있다. 이는 불완전한 채널 지식 하에서 수신기 검출 기법이 네트워크 성능 향상을 보증하지 않는 반면, 수신기의 연산 복잡성이 증가하기 때문이다.
선박과 DA사이의 연결의 경우, 최대 비율 조합 체계를 이용하여 다양성 이득을 달성할 수 있다. 따라서 다음과 같이 BS에서 수신 빔포밍 벡터를 구성할 수 있다.
Figure pat00015
상기 수학식 2와 3에 근거하여 i번째 선박의 평균 데이터 속도는 다음의 수학식 4에 의해서 구할 수 있다.
Figure pat00016
여기서
Figure pat00017
는 수신기 측에서 수신된 SNR이다. 섀도우된 라이시안 페이딩의 경우,
Figure pat00018
는 다음과 같이 주어진다.
Figure pat00019
여기서
Figure pat00020
, max {·,·}, min {·,·}은 각각 둘 사이의 큰 값과 작은 값을 나타낸다. 수학식 5에 기초하여, 다음
Figure pat00021
의 확률 밀도 함수(PDF)는
Figure pat00022
> 0에 대해서 다음의 수학식 6과 같이 사용할 수 있다.
Figure pat00023
여기서,
Figure pat00024
는 x≥0이면 x, 그렇지 않으면 0,
Figure pat00025
는 x보다 크지 않은 최대 정수값을 나타내고,
Figure pat00026
는 SNR을 나타내며, Γ(·)는 감마함수를 나타내며,
Figure pat00027
는 휘태커 함수를 나타내며,
Figure pat00028
이다. 추가적으로, 2b는 다중 경로 구성요소의 평균 전력이며, m은
Figure pat00029
을 갖는 섀도우 변동의 정도이고, Ω는
Figure pat00030
를 갖는 LoS 컨퍼넌트의 평균 전력이다.
수학식 6에 의해서 선박(i)에서 서비스 클라우드를 구성하는 주어진 안테나 세트
Figure pat00031
에 대한 평균 데이터 속도는 다음과 같이 보조 정리(Lemma III.1)로 표현될 수 있다.
보조 정리(Lemma III.1)
i번째 선박의 평균 달성 가능한 데이터 전송 속도는 다음 수학식 7과 같이 구할 수 있다.
Figure pat00032
Figure pat00033
로 표시된 선박(i)의 QoS 요건을 고려할 때, 선박과 DA 사이의 링크의 가동 중단 확률은 다음과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00034
여기서,
Figure pat00035
는 임의 변수 Ri의 누적 분포 함수(CDF)를 나타내며, 이 함수는 다음과 같은 보조 정리(Lemma III.2)를 통해서 구할 수 있다.
보조 정리(Lemma III.2)
Ri = log2(1 +
Figure pat00036
)이므로, 선박(i)의 가동 중단 확률은 다음의 수학식 9와 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00037
수학식 9를 사용하면 가동 중단 확률은 요율 임계값(
Figure pat00038
)에 대하여 얻을 수 있다.
B. 선박에 대한 QoS 요청
Figure pat00039
는 선박(i)에서
Figure pat00040
동안의 데이터 속도 요건을 나타낸다.이와 같이, 선박(i)의 모든 MUE에 대한 데이터 속도는 다음과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00041
여기서, Psucc는 MUE와 CH 사이에서 패킷을 성공적으로 전송할 수 있는 평균 확률을 의미하고, 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00042
여기서,
Figure pat00043
와
Figure pat00044
는 물리적(물리층 프로토콜) 계층과 MAC 계층에 성공적인 패킷 전송의 평균 확률을 각각 나타낸다. 보다 구체적으로 물리층 프로토콜 계층에서, 데이터 전송은 수신된 신호 파워가 다음 수학식 12와 같은 임계값(ρ)보다 클 때 성공으로 판정한다.
Figure pat00045
여기서, hu는 인터-클러스터 채널(u)의 소규모의 페이딩 인자이고, 이는 단위 수단을 갖는 레일리 페이딩에 의해서 모델링되고,
Figure pat00046
는 인터-클러스터 채널(u)의 대규모 페이딩 인자이고, 여기서 lu 는 MUE u 및 CH 사이에 거리이고, α는 경로 손실 지수(path-loss exponent)이다. 더욱이,
Figure pat00047
는 lu 의 PDF이고, 이는 수학식 1에 의해서 얻어질 수 있고, 다음의 수학식 13에 의해서 얻어질 수 있다.
Figure pat00048
수학식 12의 fD(lu)를 수학식 13으로 교체함으로써
Figure pat00049
를 다음과 같이 다시 작성할 수 있다.
Figure pat00050
이는 다양한 수치 계산 도구로 계산할 수 있다.
MAC 계층에서는, MUE와 CH 사이의 데이터 전송을 위해서 채택된 Wi-Fi 기술을 고려하면, 주어진 시간 슬롯에 오직 하나의 MUE가 그것의 데이터를 CH로 전송할 때 성공한다.
Figure pat00051
은 다음과 같이 적어도 하나의 CM이 전송하는 조건에서 정확히 하나의 MUE가 공유 채널의 CH로 전송될 확률에 의해 얻을 수 있다.
Figure pat00052
수학식 15에서 τ는 MUE가 무작위로 선택된 슬롯 시간에 전송한 확률로써, 다음의 수학식 16과 같이 얻어진다.
Figure pat00053
여기서 W는 Wi-Fi의 최소 경합 윈도우의 크기이며, Pcol은 다음 수학식 17과 같이 주어진 시간 슬롯에서 MUE가 전송한 |Ui| 이외의 적어도 2개의 MUE의 확률을 의미한다.
Figure pat00054
수학식 16과 수학식 17은 τ가 Pcol의 함수임을 나타내므로, 두 개의 미지의 방정식을 갖는 비선형 체계를 구성한다. 따라서
Figure pat00055
의 값은 비선형 시스템을 해결함으로써 얻어지고, 이는 표준 선형 방법에 의해서 손쉽게 해결될 수 있다. 유도된
Figure pat00056
와
Figure pat00057
을 이용하여, 선박에 있는 모든 MUE에 대한 데이터 속도 요건, 즉
Figure pat00058
을 최종적으로 결정할 수 있다.
C. QOS 요구 사항에 기반한 안테나 선택 계획
선박(i)의 서비스 클라우드 크기를 최소화하는 것을 목표로 하는 간단한 최적화 문제를 선박에서 각 MUE의 QoS 요건을 충족시키면서 공식화한다.
Figure pat00059
여기서,
Figure pat00060
와
Figure pat00061
는 각각 수학식 7과 10으로부터 유도된다. 수학식 18에서제약조건은 만약 작동 중단 확률이 성능지표라고 가정하면,
Figure pat00062
으로 대체할 수 있고, 여기서,
Figure pat00063
는 수학식 9로부터 얻어질 수 있고,
Figure pat00064
는 선박(i)에 대한 허용 가능 최대 가동 중단 확률이다. 문제의 최적 해결 방법은 다음과 같은 제안 알고리즘을 통해 쉽게 달성할 수 있다.
알고리즘 1
Figure pat00065
IV. 수치적 평가
본 발명에 따르면, 해안선에 배치된 DAs가 업링크 해상 무선 네트워크의 경우, 다음 채널 매개 파라미터는
Figure pat00066
=10에 대해서 b =0.063, (m1,…, m10) = (0.740, 2.81, 4.89, 6.96, 9.03, 11.1) 13.2, 15.3, 17.3, 19.4) 및 (Ω1,…, Ω10) = (0.001, 0.144, 0.287, 0.431, 0.574, 0.717, 0.860, 1.00, 1.147, 1.29). 특히, 파라미터 세트는 다음과 같이 채택된다.
Figure pat00067
=3의 경우에는 (m1,…, m3 ; Ω1,…, Ω3),
Figure pat00068
=4의 경우에는 (m1,…, m4 ; Ω1,…, Ω4),
Figure pat00069
=5의 경우에는 (m1,…, m5 ; Ω1,…, Ω5) 등이다.
도 2를 참고하면 주어진
Figure pat00070
= 4에서 각각 도 2(b)에 대한 선박과 DA사이의 연결의 다른 서비스 클라우드 크기에 대한 선박의 평균 데이터 속도를 보여준다. 성능 비교를 위해 서비스 클라우드 세트 |Ci|: 최적 선택 및 무작위 선택 체계를 결정할 때 두 가지 다른 안테나 선택 체계를 고려한다. 최선의 선택 계획에 따라, 알고리즘 1의 4-7 라인에 설명된 절차에 따라
Figure pat00071
중에서 DAs를 선택한다. 한편, 임의적 선택 계획은 |Ci|와
Figure pat00072
로 만들어진 모든 사례 중에서 가능한 한 세트를 무작위로 선택하는데, 최선의 선택계획은 무작위 선택계획보다 동등하거나 더 잘 수행한다. 하지만, 서비스 클라우드의 크기가 증가함에 따라 두 계획 사이의 성능 격차가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이는
Figure pat00073
에 |Ci| 접근함에 따라 서비스 클라우드에 대해 선택할 수 있는 가능한 사례의 수가 줄어들기 때문이다. 이는 안테나 선택 다양성을 통해 달성되는 이득이 감소함을 의미한다.
도 3을 참고하면 다음을 포함하는 선박의 가동 중단 확률을 나타낸다. 다양한 서비스 클라우드 크기 |Ci| 주어진
Figure pat00074
= 4. 고려된 시나리오에서, 가동 중단 확률은 각각 도 3(a)와 (b)의 SNR 값과 데이터 속도 요건의 변화에 따라 표시된다. 도 2의 결과와 마찬가지로, 최선의 선택 체계는 가동 중단 확률 측면에서 무작위 선택 체계에 비해 동일하거나 더 나은 성능을 갖는다. 구체적으로, 도 3(a)에서, 서비스 클라우드 크기 |Ci|가 증가함에 따라, 두 선택 계획의 가동 중단 확률은 감소한다는 것을 확인하였다. 안테나를 많이 사용할수록 총 데이터 비율이 높아지기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 가동 중단 확률 0을 향한 최선의 선택 계획의 수렴 속도는 무작위 선택 계획의 수렴 속도보다 훨씬 빠르다.
더욱이 도 3(b)와 같이, 주어진
Figure pat00075
= 1 bps/Hz에 따른 가동 중단 확률은
Figure pat00076
= 2 bps/Hz일 때의 가동 중단보다 개선된다. 필요한 QoS 값이 낮을 때 해양 네트워크가 가동 중단을 쉽게 보장할 수 있는 것은 당연하다.
도 4는 MUE와 CH 사이의 링크의 SNR 변경에 따른 선박과 함께 MUE당 데이터 속도 요건을 나타낸다. 선박의 MUE수는 동종 QoS 요건(즉, 모든 u ∈ Ui의 경우
Figure pat00077
= 0.1 bps/Hz)을 가진 5, 10, 15로 설정되며 IEEE 802.11 ac 표준 Wi-Fi 파라미터는 다음과 같다: PHY 헤더 = 128비트, MAC 헤더 = 272비트, ACK = 112 비트, PHY, 전파 지연 시간 = 0.1μs, 경합된 IFS = 34μs, 최대 백오프 단계 = 3, 최소 경합 창 크기 = 16. 도 4와 같이, MUE와 CH사이의 링크의 SNR이 증가함에 따라, MUE당 데이터 전송 속도 요건은 감소한다. MUE와 CH사이의 링크의 SNR이 PHY 계층에서의 데이터 전송의 성공 가능성에 영향을 끼친다는 것을 확인할 수 있고, 결과적으로 MUE당 데이터 전송 속도 요건에 영향을 미친다. 도 4와 같이 MUE와 CH 사이의 링크의 높은 SNR 체계에 대해서는 비교적 적은 양의 중복 데이터가 필요하다. 낮은 SNR 시스템과 비교하여, 내부 QoS 요건, 즉
Figure pat00078
= 0.1 bps/Hz이다.
더욱이 선박에 탑재된 MUE의 수가 증가함에 따라 MUE당 데이터 속도 요건이 증가한다. 왜냐하면 MUEs 결과의 MAC계층에서 높은 충돌가능성의 수 증가한다. 이는 성공적인 원래의 QoS 요구 사항을 보장하기 위해 중복 데이터량의 증가가 요구됨을 의미한다.
Figure pat00079
상기 표 1은 본 발명에 따른 무작위 선택 알고리즘에 따라 데이터 전송 속도 요구사항의 변경과 함께 서비스를 제공하기 위한 모든 액세스 가능한 DAs
Figure pat00080
중에서 사용된 DAs의 수, 즉 서비스 클라우드 크기 |Ci|를 보여준다. 제안된 선택 계획을 이용할 경우, 데이터 속도 요건에 관계없이 무작위 선택 방식과 비교하여 사용된 DA수를 줄일 수 있다. 이는 제안된 계획이 DA의 수를 최소화함으로써 해상 무선 네트워크의 에너지 효율적인 운영에 기여할 수 있음을 의미한다. 더욱이 이용 가능한 DAs
Figure pat00081
의 수가 증가하면, 안테나 선택 다양성으로 인해 필요한 DAs 수가 감소하는 것을 확인하였다. 즉, 해안선을 따라 충분한 DA가 있을 경우 필요한 DA 수를 줄일 수 있다.
도 5는 알고리즘 1에 설명된 제안된 선택 항목에 따라
Figure pat00082
= 3 bps/Hz로 사용 가능한 DAs
Figure pat00083
크기에 변화에 따른 선박에서의 평균 데이터 속도를 나타낸다. 고려된
Figure pat00084
크기 내에서, 제안된 알고리즘으로 달성한 선박의 평균 데이터 전송률은 데이터 전송 속도 요구 조건보다 높다. 게다가, SNR= 0dB의 경우에,
Figure pat00085
이 증가함에 따라 그것을 확인할 수 있다. 평균 데이터 속도가 증가하면, 특정 값
Figure pat00086
=5에서 빠르게 감소하고, 그리고 마침내 다시 증가한다. 이는 선박에 서비스하는 데 사용되는 서비스 클라우드의 크기 변화에서 비롯된다. 데이터 속도 요건(
Figure pat00087
)을 보장하기 위해
Figure pat00088
=3, 4이고, |Ci|는 2이다. 그러나,
Figure pat00089
일 때, 요건을 보증하기에 충분하다. 이는 선박용 접근 가능한 DA의 수가 증가함에 따라 안테나 다양성도 증가하기 때문에 서비스 클라우드에서 비교적 적은 수의 안테나를 사용할 수 있기 때문이다.
해상 무선 네트워크에 대한 다양한 연구에도 불구하고, 선박의 클러스터링된 MUE, 계층적 네트워크 아키텍처, 계층적 네트워크의 이기종 채널과 같은 현실적인 해양 통신 환경을 고려한 매우 제한적인 기존 연구가 있었다. 이러한 특성을 동시에 고려하지 않으면, 해상 무선 네트워크의 성능 평가는 네트워크 사업자에게 해상 무선 네트워크를 실제로 설계하고 배치하라는 명시적인 지침을 제공할 수 없다.
이에 본 발명은 다양한 현실적인 해상통신 환경을 동시에 반영하면서 해상무선망의 성능평가를 실시하는 것을 목표로 하였다. 우선 광섬유를 통해 셀룰러 BS에 연결되는 선박의 MUE에서 DA까지 해상 통신에 대한 계층적 네트워크 아키텍처를 제시했다. 그런 다음, 제시된 네트워크 아키텍처에서 선박에 의한 군집화된 MUE의 평균 데이터 속도 및 가동 중단 확률 측면에서 주어진 네트워크 성능을 수치로 평가하였다. 성능을 평가할 때는 계층적 네트워크의 이기종 채널 특성을 적용하였다.
또한, 분석의 도움을 받아 MUE의 QoS 요건을 지원하면서 선박용 서비스 클라우드의 최소 크기를 도출하는 안테나 선택 알고리즘이 제안되었다. 수치 평가를 통해 제안 알고리즘에 따라 선박에서 MUE의 QoS 요건을 지원하는 데 필요한 DA 수가 무작위 선택 알고리즘에 따른 DA 수보다 적거나 동일한지 검증되었다.
이는 제안된 알고리즘이 에너지 또는 비용 효율적인 네트워크의 실현에 기여할 수 있다는 것을 의미했다. 결과적으로, 본 발명에 따르면 해상 무선 네트워크의 실용적 설계에 대한 지침이 될 뿐만 아니라, 클러스터링된 MUE를 가진 선박의 QoS를 보증하는 데 필요한 DA의 수에 대한 정보를 제공할 수 있다.

Claims (7)

  1. 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템에 있어서,
    선박에 설치된 클러스터 헤드와 해안에 분산되어 설치된 안테나 사이의 평균 데이터 전송률과 가동 중단 확률에 기초하여 해당 선박 네트워크의 성능을 평가하는 네트워크 성능 평가부;
    해당 선박에 위치한 해상 사용자 장비에 통신 채널을 제공하는 가상 클라우드를 생성하는 가상 클라우드 서비스 생성부; 및
    상기 생성된 가상 클라우드의 크기를 최소화하기 위한 안테나 선택 알고리즘에 기초하여 클라우드를 구성하는 안테나를 선택하는 안테나 선택부;를 포함하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 평가부는,
    다음의 수학식 7에 의해서 데이터 전송 속도를 연산하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
    [수학식 7]
    Figure pat00090

  3. 제1 항에 있어서,
    상기 네트워크 성능 평가부는,
    다음의 수학식 9에 의해서 가동 중단 확률을 연산하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
    [수학식 9]
    Figure pat00091

  4. 제1 항에 있어서,
    상기 가상 클라우드 서비스 생성부는,
    해당 선박과 해안에 위치한 안테나 사이에 무선 연결가능한 링크 정보를 이용하여 가상 클라우드를 생성하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 안테나 선택부는, 다음의 수학식 14를 이용하여 상기 클러스터 헤드와 상기 해상 사용자 장비 사이의 물리적 계층에서 데이터 전송 성공률을 연산하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
    [수학식 14]
    Figure pat00092
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 안테나 선택부는, 다음의 수학식 15를 이용하여 상기 클러스터 헤드와 상기 해상 사용자 장비 사이의 MAC 계층에서 데이터 전송 성공률을 연산하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
    [수학식 15]
    Figure pat00093

  7. 제1 항에 있어서,
    상기 안테나 선택부는, 다음의 수학식 18을 이용하여 클라우드의 크기를 최소화할 수 있는 안테나를 선택하는 것을 특징으로 하는 해상 사물 인터넷을 위한 계층적 해양 무선 네트워크 시스템.
    [수학식 18]
    Figure pat00094

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