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수한 연
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1 논문 고밀집환경에서대용량 MIMO WLAN의네트워크용량최대화를위한결합공간분할및재사용기법 최경준, 김경준 *, 김광순 Joint Spatial Division and Reuse for Maximizing Network Throughput in Densely-Deployed Massive MIMO WLANs Kyung Jun Choi, Kyung Jun Kim *, Kwang Soon Kim 요 약 본논문에서는고밀집환경에서대용량 MIMO가장착된무선랜시스템의효율을높이기위한방식으로결합공간분할및재사용기법을제안한다. 제안한기법은다중안테나로생성할수있는공간자원을간섭을미리억제하는데사용하는공간자원과캐리어센싱및전송을하는데이용하는공간자원으로분리한다. 분리된공간자원의양에따라다른캐리어센싱한계값을할당하여, 해당공간자원으로의전송여부를결정한다. 이방식은공간분할 (spatial division) 최적화문제와공간재사용 (spatial reuse) 최적화문제를동시에고려해네트워크의전송용량을최대화한다. 시뮬레이션을통해제안한기법이 IEEE 에서정의된캐리어센싱기법보다네트워크의용량을 133% 증가시키므로차세대무선랜시스템에적용하여사용자에게우수한전송품질을제공해줄수있음을보인다. Key Words : spatial division, spatial reuse, carrier sensing threshold, massive MIMO, WLAN ABSTRACT In this paper, joint spatial division and reuse (JSDR) scheme is proposed for maximizing network throughput in densely-deployed wireless local area networks equipped with massive antenna array. The proposed JSDR scheme divides the massive spatial space into two subspaces: one is for suppressing the interference from the neighboring access points and another is for sensing the carrier sensing and transmitting the information-bearing signals to intended stations. By using computer simulation, the proposed JSDR can provide 133% higher network throughput, compared to the carrier sensing technique defined in the IEEE standard so that the proposed JSDR is suitable for the next generation WLAN systems. This work was supported by ICT R&D program of MSIP/IITP{ , Next Generation WLAN System with High Efficient Performance}. First Author : School of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University, kjchoi@dcl.yonsei.ac.kr, 학생회원 Corresponding Author : School of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University, ks.kim@yonsei.ac.kr, 종신회원 * School of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University, kimkj@dcl.yonsei.ac.kr, 학생회원논문번호 :KICS , Received March 9, 2015; Revised March 25, 2015; Accepted March 25,

2 Ⅰ. 서론 최근스마트폰과같은모바일기기의급격한증가로인한데이터트래픽을처리하기위하여차세대무선통신시스템에대한연구가활발히진행되고있다. [1] 스마트폰과같은사용자가주로사용하는통신시스템에는각통신사들이제공하는기지국망을이용하는셀룰러이동통신시스템과비면허대역인 2.4GHz와 5GHz을이용하여근거리통신시스템을제공하는무선랜시스템이있다. 2013년 Mobidia의자료에따르면, 안드로이드스마트폰에서발생하는데이터트래픽은 2012년에셀룰러이동통신시스템이 33% 무선랜시스템이 67% 발생하였으나, 2013년에셀룰러이동통신시스템이 27% 무선랜시스템이 73% 발생하였을정도로, 무선랜시스템을이용한데이터전송이폭발적으로증가하고있다. [2] IEEE 기반의무선랜시스템은다중사용자간무선채널의분산다중접속을위하여, 캐리어센싱다중접속 / 충돌회피 (CSMA/CA: carrier sensing multiple access/collision avoidance) 기반의매체접근제어 (MAC: Medium access control) 를사용한다. [3] 이러한 CSMA/CA기반의 MAC은 listen-before -talk 방식으로데이터를전송하기이전에무선채널이다른인접 AP가사용하는지여부를확인하고비었다고판단할경우다중사용자간의동시전송으로인한충돌을방지하기위하여일정시간을기다린후전송한다. [3] 여기서무선채널이비었는지여부는무선채널의수신전력을측정하여그전력과정해진캐리어센싱한계값 (carrier sensing threshold) 을비교하여결정한다. 즉, 수신전력이캐리어센싱한계값보다높으면채널이점유되었다고판단하여송신을하지않고, 수신전력이캐리어센싱한계값보다낮으면채널이비어있다고판단한다. IEEE 기반의무선랜시스템에서는이캐리어센싱한계값으로고정값인 -82dBm을사용한다. [3] 이전까지무선랜사용환경과달리최근무선랜이주로사용되고있는환경은공항, 기차역, 백화점과같은실내사용자밀집시설과운동장, 번화가등실외사용자밀집지역등다수의사용자와무선랜이공존하는고밀집환경이다. 기존의 IEEE 기반의무선랜시스템은이러한고밀집환경을고려하여설계되지않았으므로, 사용자에게높은전송품질을제공하기어렵다. 특히, IEEE802.11기반무선랜이사용하는캐리어센싱한계값 -82dBm는사용자의밀집환경을고려하지않았으므로사용자가밀집된환경에 서는캐리어센싱부분에따라성능의차이가심하게된다. 예를들어, 캐리어센싱이민감할경우 ( 낮은캐리어센싱한계값를가질경우 ), 네트워크에서채널전송권한을획득하는사용자의수가적어지는반면, 전송권한을획득한사용자가받는채널품질은우수하게된다. 반대로캐리어센싱이둔감할경우 ( 높은캐리어센싱한계값을가질경우 ), 네트워크에서다수의사용자들이동시에채널전송권한을획득하지만, 서로간의간섭으로인하여채널품질이열악하게된다. 따라서밀집된환경에서 IEEE 기반네트워크의전송속도를최대화하기위해서는환경에맞는적절한캐리어센싱한계값설정이필수적이다. 기존논문에서는다양한방식의캐리어센싱한계값을정하는방식이제안되었다. 대표적으로, 간단한시스템모형을이용하여캐리어센싱한계값과사용자의전송율 (throughput) 간의관계식을유도하여최적의캐리어센싱한계값을닫힌형태 (closed-form) 로구하였고, 이를네트워크의환경에따라적응적으로변화시키는알고리즘을제안하였다. [4] 하지만, 이방식은페이딩과다중사용자의간섭을고려하지않은시스템모형을사용하였으므로., 실제환경에서사용하기어렵다. 또한, 사용자의밀집환경에서주변밀도를추정하여캐리어센싱한계값을설정하는알고리즘을제안하였다. [5] 이방식역시앞선방식과유사하게간단한시스템모형을가정하여실제환경에사용하기어렵다. 최근에발표된결과에서는다중사용자의간섭을실제와유사하게모형화한시스템모형을통하여최적의캐리어센싱한계값을구하였다. [6] 하지만, 이방식은사용자의배치가육각형인상황에서 worst-case 기준으로구하였기때문에, 무작위배치된상황에서최적의네트워크전송속도를최대화할수없다. 최근에표준화되어상용화된 IEEE ac기반의무선랜시스템은최대 8개의공간스트림을다중사용자에게동시에보내서전송용량을증대하는다중사용자다중안테나 (MU-MIMO: multi-user multiple-input multiple-output) 를지원한다. 최근에, 이동통신시스템인 LTE-A (long-term evolution advanced) 가 64개이상의안테나를사용하는대용량 MIMO (Massive MIMO) 시스템을연구주제로삼았고, IEEE 표준화기구에서도유사한개념에대한기고가발표되었다. [7,8] 대용량 MIMO는다수의공간자원을이용하여간단한방식의송수신알고리즘으로간섭을억제할수있을뿐만아니라빔형성을통하여수신신호의크기를증가시킬수있다. [9,10] 차 470

3 논문 / 고밀집환경에서대용량 MIMO WLAN 의네트워크용량최대화를위한결합공간분할및재사용기법 세대무선랜시스템은대용량 MIMO를채택하여보다많은수의안테나가장착될것으로예상된다. 하지만다수의안테나를가진무선랜시스템에서도기존 CSMA/CA기반 MAC의비효율적인측면이마찬가지로발생한다. 또한, 앞서언급한기술들 [4-6] 은단일안테나를가정하였으므로, 다중안테나무선랜시스템에적합하지않다. 본논문에서는고밀집환경에서다중안테나를사용하는무선랜의캐리어센싱한계값을조절하여네트워크의전송속도를최대화하는알고리즘을제안한다. 제안한알고리즘은공간자원을간섭을미리억제하는데사용하는공간자원과캐리어센싱및전송을하는데이용하는공간자원으로분리한다. 분리된공간자원의양에따라다른캐리어센싱한계값을할당하여, 해당공간자원으로의전송여부를결정한다. 이방식을다수의안테나를가진 AP에서공간분할 (spatial division) 과공간재사용 (spatial reuse) 를동시에고려하므로결합공간분할재사용 (JSDR: joint spatial division and reuse) 이라부른다. 이후본논문의구성은다음과같다. Ⅱ장에서는시스템의모형을설명하고, Ⅲ장에서는기존의캐리어센싱한계값조절방식에대하여알아보고, 다중안테나를사용하는무선랜시스템에서문제점을도출한다. Ⅳ장에서는도출된문제점을해결하기위하여제안하는 JSDR 기법을소개하고, Ⅴ장에서는모의실험을통하여성능을검증하고, Ⅵ장에서결론을맺는다. Ⅱ. 시스템모형 2.1 네트워크및채널모형 2차원네트워크공간의가운데에는 개의안테나를가진다중안테나고효율 AP, 가있고, 단일안테나를가진 개의 AP들 이균일하게분포한다. 또한, 단일안테나를가진 개의 STA들 이균일하게분포한다. 여기서는 AP가 STA에게전송하는하향링크만을고려한다. 각 AP들은하나의 STA에게전송할데이터가존재하고, AP 이전송할 STA를 이라고하자. 그리고고효율 AP는 개의 STA 에게전송할데이터를가지고있다. AP 과 STA 사이의스칼라채널은 이다. 여기서, 과 는각각 AP 과 STA 사이의거리와페이딩을나타내고, 는 그림 1. 네트워크모형 Fig. 1. Network model 경로감쇄지수이다. 또한, 개의안테나를가진고효율 AP 와 STA 사이의벡터채널은 이다. 여기서, 은채널 의상관행렬이다. 논문 [11] 과유사하게, 그림 1과같이 STA 가방위각 (azimuth angle) 에위치해있고, 주변에반지름 크기의원모양의산란체들이있는원형산란체모형을가정하자. 이때, 채널의상관행렬을다음과같다. (1) 여기서, 는각퍼짐 (angular spread),, 는반송파의파장, 은고효율 AP의 번째안테나의위치를나타낸다. 유사하게레가시 (legacy) AP 과레가시 AP 사이의스칼라채널은 이고, 고효율 AP 와레가시 AP 사이의벡터채널은 이고, 이다. 2.2 IEEE 매체접속제어방식그림 2는 CSMA/CA기반의 IEEE 에서는매체접속제어방식을나타내며, [12] 이방식은크게두가지단계로구성된다. 첫번째단계는인접한 AP들이무선채널을사용하고있는지를확인하는캐리어센싱부분과동시전송으로인한충돌을억제하기위한랜덤백오프부분이다. [13,14] AP들이채널을사용하는지를확인하기위하여에너지검출방식을사용한다. AP 에서검출된에너지를, 캐리어센싱한계값을, 백오프카운터를 이 471

하는 AP들의집합이고, 검출된에너지는다음과같이표현할수있다. (3) 그림 2. IEEE 802.11 매체접속제어방식 Fig. 2. IEEE 802.11 medium access control 라고하자. 전송한프레임을가진 AP들은채널의에너지를측정하여 이면송신을하지않고랜덤백오프카운터 를정지시킨다. 반대로 이면랜덤백오프카운터를 로줄인다.

4 하는 AP들의집합이고, 검출된에너지는다음과같이표현할수있다. (3) 그림 2. IEEE 매체접속제어방식 Fig. 2. IEEE medium access control 라고하자. 전송한프레임을가진 AP들은채널의에너지를측정하여 이면송신을하지않고랜덤백오프카운터 를정지시킨다. 반대로 이면랜덤백오프카운터를 로줄인다. 만약, 랜덤백오프카운터가 0에도착하면송신한다. STA들은신호를수신하여정상적으로수신되었는지확인하여 ACK 프레임을 AP로전송한다. 이때, 각 STA는미리정해진순서에따라 ACK 프레임을 AP로전송하는데 ACK 프레임사이에는 SIFS (Short inter-frame space) 를쉰다. IEEE 기반의캐리어센싱방식은환경에관계없이모든 AP들이동일한캐리어센싱한계값을사용한다. 즉, 에대하여 이다. 또한, IEEE 의표준에서는송신이실패하면랜덤백오프값을 로증가시키는지수랜덤백오프를사용한다. 본논문에서는랜덤백오프로인한충돌은무시하고캐리어센싱부분으로인한공간재사용에집중한다. 참고로, 더자세한캐리어센싱방식과 IEEE 기반의표준은참고문헌 [15-17] 에있다. 2.3 성능지표본논문에서는전송권한을가진레가시 AP들이전송하는모든용량과고효율 AP의합을네트워크성능지표로한다. 레가시 AP 가 STA 에게전송하는신호의 SINR (signal-to-interference- plus-noise ratio) 는다음과같다.. (2) 여기서, 는캐리어센싱부분에서채널이비어있다고판단하여동시에전송 고효율 AP의 SINR은사용하는프리코딩알고리즘에따라달라진다. 여기서는간단한제로포싱 (zeroforcing) 프리코딩알고리즘을사용한다. 또한, 송신단의채널정보는완벽하다고가정한다. 그리고사용자에게동일한전력을할당한다고가정한다. 가 STA 들 에게전송할때, 가수신하는신호 의 SINR 는다음과같다.. (4) 그리고이때의네트워크전송용량은다음과같다. (5) 본논문의목표는네트워크전송용량 를최대화하는것이다. Ⅲ. 기존방식의문제점 기존 IEEE 방식의캐리어센싱은대용량 MIMO와같은다수의안테나배열로생성되는공간차원에대한고려없이, 각안테나에서수신되는전력을기준으로채널이사용가능한지를결정한다. 그러나대용량 MIMO의공간자원을빔형성 (beamforming) 을하여 STA들에게전송하는데, 이빔형성으로다음과같은두가지요소를캐리어센싱에고려하여야한다 : (1) 빔형성으로목표 STA에게전력이득을제공함에따라수신전력이달라지는현상 (2) 빔형성으로간섭을제거하여캐리어센싱범위의다른 STA에서의수신전력이달라지는현상먼저 (1) 의영향을살펴보자. 그림 3의 (a) 는단일안테나를가진레가시 AP의예제이고, (b) 는다중안 472

5 논문 / 고밀집환경에서대용량 MIMO WLAN 의네트워크용량최대화를위한결합공간분할및재사용기법 형성을이용하여캐리어센싱을수행하면, 는 의백오프카운터와관계없이항상전송할수있다. 또한, 이빔형성을통하여 의백오프카운터값이 보다커서 가전송하더라도, 에게는간섭이느껴지지않으므로 은전송권한을얻을수있다. 따라서인접한 AP들에게간섭제거하는빔형성의영향을캐리어센싱에고려하여야한다. Ⅳ. 제안하는방식 그림 3. 캐리어센싱범위와간섭범위예제 Fig. 3. Carrier sensing range and interference range examples 테나를가진고효율 AP의예제이다. 여기서점선은캐리어센싱범위를나타내고, 가로로빗금친영역은간섭범위를나타낸다. 캐리어센싱범위는캐리어센싱한계값으로인하여결정되어지고, 간섭범위는요구하는 SINR에따라결정된다. 레가시 AP가제공하는 SINR을, 고효율 AP가제공하는 SINR을 라고하자. 고효율 AP가 차원공간자원을이용하여빔형성하여사용자에게전송할경우, 과 의관계는 이다. [18] 즉, 고효율 AP는 배높은 SINR 신호품질을제공할수있으며, 동시에간섭범위가 배만큼줄어들게된다. 그에따라캐리어센싱범위도 배만큼줄어들게되고, 그에따라그림 3에서레가시 AP 환경에서는 이캐리어센싱범위에속해전송을할수없지만, 고효율 AP 환경에서는 이캐리어센싱범위에속하지않으므로동시에전송할수있다. 즉, 사용하는공간자원에따라달라지는수신신호의품질을고려하여캐리어센싱에이용하여야한다는것을알수있다. 이제 (2) 의영향을살펴보자. 그림 3의 (c) 는고효율 AP가 와 STA 에게발생하는간섭을제거되도록빔형성을한예제이다. (c) 의세로로빗금친부분은간섭제거로인하여간섭이미치지않는영역이다. (b) 에서 와 이경쟁하여 이전송권한을가질경우는 는전송할수없다. 하지만, 가 와 방향으로발생하는간섭을억제하는빔 앞선 Ⅲ장의기존방식의문제점으로부터결합공간분할및재사용 (JSDR: joint spatial division and reuse) 기법을제안한다. 제안하는방식은전체공간차원 을둘로나누어 을목표 STA에게할당하고, 을간섭제거를위한영공간 (null space) 에할당한다. 목표 STA에게할당한공간 에따라다른캐리어센싱한계값을사용한다. 그리고 JSDR은최적의 을선택하여목표 STA들에게동시에전송한다. 을 개의 차원정규화된직교기저벡터 (basis vectors) 라고하자. 본논문에서는무한히많은 개기저벡터들중네트워크용량을최대화하는 개기저벡터설계방식은다루지않고, 주어졌다고가정한다. 그러면, 제안하는방식은다음의최적화문제를푸는것에서출발한다. (6) 여기서, 은 차원공간자원을이용할때의캐리어센싱한계값이고, 는,..., 중 개의벡터들을이용하여생성된부공간 (subspace) 을이용하여측정한캐리어센싱값중최솟값으로다음과같이표현된다. H P ({ v,, v }) = min [ v,, v ] r (7) m CS 1 M 1 < i1 < im m i1 im 여기서, 은고효율 AP 에서수신한 벡터이고,, 으로선택된 개의기저백터들의인덱 2 473

6 스들이다. 개의목표 STA에게동시에전송하기위한빔형성프리코더는 행렬 이고, 이것의열공간 (column space) 는 으로생성된부공 간에존재하도록설계한다. 제안하는방식에서 을결정하는방식은 Ⅳ-A에서설명하고, Ⅳ-B에서는위의최적화문제 (6) 와 (7) 의복잡도에대하여설명한다. A. 차원별캐리어센싱한계값앞서 Ⅲ 장에서 차원공간자원이목표 STA에게할당되면수신 SINR이 배증가되는것을보였다. 이특성을이용하여 에따른캐리어센싱한계값을구한다. 구하는방식은단일안테나를이용한 AP들의최적의캐리어센싱한계값에대하여다룬논문 [4] 을참고한다. 우선, 그림 3에서가로로빗금친간섭영역의넓이는다음과같다. 1/ α 0, Rc dij( δ 1), 2 2/ α bdijδ a arc + dr ij c sin, AH( dij, Rc) = d δ R < d δ + 2 2/ α 2 1/ α π( dijδ Rc ), Rr < Rc < dij ( δ 1. ) 1/ α 1/ α ij ( 1) c ij ( 1), 여기서 이고, 는 SINR 요구조건으로 STA이원하는변조및코딩방식 (Modulation and coding scheme, MCS) 에따라달라지는값으로표 1에나타나있다. [19] 그리고 와 는다음과같다. 표 1. 단일공간스트림사용시 SINR 한계값과 20MHz 대역폭사용시전송량 Table 1. The minimum required SINR values for a single spatial stream and the supported data rate with 20MHz bandwidth MCS index Modulation Coding Data rate (Mbps) SINR threshold (db) 0 BPSK 1/ QPSK 1/ QPSK 3/ QAM 1/ QAM 3/ QAM 2/ QAM 3/ QAM 5/ QAM 3/ 참고로, 위의차원별캐리어센싱한계값 는환경에따라변하는것이아니므로, 한번구해놓은값을저장하여사용하면된다. 따라서높은복잡도를가지더라도구현이가능하다. 위방식의최적특성및저복잡도구현은논문 [4] 에서확인할수있다. B. JSDR 의복잡도 차원별캐리어센싱한계값 은오프라인으로구할수있지만, 식 (6) 와 (7) 의최적화문제는매캐리어센싱주기마다수행하여야하므로, 저복잡도구현이필수적이다. 우선, 최적화식 (7) 을살펴보자. 이문제의목표함수 (objective function) 은다음과같이나타난다. R d ( δ 1) a = 2 2 2/ α 1 c i, j 2cos, 2di, jr c 2 2/ α 2 d 1 i, j( δ + 1) R c π 1/ α 2 2δ di, j b = 2 2cos. 차원의공간자원이할당되었을때, 최적의캐리어샌싱한계값은 이며, 은 을만족하는근이고, 는다음과같다.. (8). (9) 위식으로부터, 은서로독립적으로간단한정렬방식으로구할수있음을확인할수있다. 따라서식 (7) 을풀기위하여사용되는복잡도는 개의복소수곱셈, 개의덧셈과 개의값을오름차순으로정렬하기위한복잡도가필요하다. 따라서식 (7) 을풀기위한총복잡도는 이다. 이제식 (6) 을살펴보자. 최적의 을구하기위해서는 부터시작하여순차적으로줄여나가면서구해야한다. 하지만, 이미앞서서, 를 474

7 논문 / 고밀집환경에서대용량 MIMO WLAN 의네트워크용량최대화를위한결합공간분할및재사용기법 구하였기때문에, 더이상구할필요가없다. 따라서추가적으로필요한복잡도는최대 번의비교연산이필요하다. 따라서식 (6) 를계산하기위한총복잡도는 이다. 결과적으로제안한 JSDR방식의총복잡도는 이다. Ⅴ. 성능평가 제안한방식의성능을검증하기위하여서컴퓨터시뮬레이션을수행한다. 시뮬레이션을위한파라미터들은표 2에정리되어있다. STA들은각레가시 AP 들의보로노이 (Voronoi) 영역에하나씩균일하게배치하였다. 그리고고효율 AP의 STA들은고효율 AP 의보로노이영역에균일하게배치하였다. 참고로, 이모델은더많은 STA들이존재하는데라운드로빈방식으로스케쥴링하여 AP당하나의 STA을선택한것과동일하다. 제안한 JSDR 방식은최대안테나수와동일한수를동시에전송할수있다. 하지만, JSDR 방식이동시에전송하는 STA의수가안테나의수보다적은 일때, 라운드로빈방식으로 STA를선택한다. 참고로, 본 JSDR 방식은스케쥴링알고리즘과별도로설계하였으므로, 스케쥴링을고려한 JSDR 설계는본논문에서는제외한다. 그리고 JSDR 에서사용한기저벡터들은이산푸리에변환 (Discrete Fourier transform) 행렬을이용하였다. 즉, 차원 개의기저벡터는 (10) 이고, 이다. 다중안테나채널환경은식 (1) 과같이원형산란체모형을사용한다. 이때, 원형산란체의거리는 5m로한다. 그림 4는기존의방식과제안한방식의네트워크전송용량을캐리어센싱한계값에따라나타냈다. 고효율 AP의안테나수는 16개이다. 고효율 AP가 IEEE 의기반의캐리어센싱방식을사용하면, 레가시 AP의수가 5개일때 60bps/Hz, 10개일때 110bps/Hz, 20개일때 130bps/Hz정도최대이다. 하지만, 고효율 AP가제안한 JSDR을사용하면, 레가시 AP의수가 5개일때 140bps/Hz로 133%, 10개일때 170bps/Hz로 54%, 20개일때 38% 정도증가를확인할수있다. 그림 5는안테나의증가에따라제안한 JSDR 방식의성능을보여준다. 레가시 AP의수는 20개로고정하였다. 안테나는 16개, 32개, 64개로증가시켰다. 제안한방식은고효율 AP의안테나수가 16개일때 180bps/Hz, 32개일때 300bps/Hz, 64개일때 430bps/Hz이다. Network Throughput # AP = CS threshold Network Throughput # AP = JSDR IEEE CS threshold Network Throughput # AP = CS threshold 표 2. 시뮬레이션파라미터 Table 2. Simulation parameters Parameters Setting Tx power for legacy AP 20dBm Tx power for HEW AP 20dBm Carrier sensing threshold of legacy AP, -82dBm~-62dBm Network size 100m x 100m # of legacy APs 5,10,20 # of STAs for legacy APs 5,10,20 # of STAs for HEW AP 16, 32, 64 # of antennas of HEW AP 16, 32, 64 DFT matrix 그림 4. 캐리어센싱한계값에따른제안한 JSDR 성능 Fig. 4. Performance of the proposed JSDR (carrier sensing threshold) Network Throughput # of antennas at HEW AP 그림 5. 안테나수에따른제안한 JSDR 기법성능 Fig. 5. Performance of the proposed JSDR (# of antennas at HEW AP) 475

8 표 3. 고효율 AP 의전송권한획득확률 Table 3. Access Probability of HEW AP # of antennas at HEW AP dBm 22% IEEE dBm 37% -62dBm 41% JSDR 86% 97% 99% 끝으로고효율 AP가 IEEE 기반캐리어센싱을사용할때전송권한을얻을확률과제안한 JSDR을사용했을때전송권한을얻을확률을표 3에나타냈다. 레가시 AP의수는 20개로고정하였다. IEEE 기반캐리어센싱은약 40% 정도의확률로고효율 AP가동작하였으나, 제안한 JSDR은안테나수가 64개일때, 높은확률로항상동작하는것을확인할수있다. Ⅵ. 결론 본논문에서는최근관심을불러일으키고있는차세대무선랜시스템에서 AP와 STA들이밀집되어있는환경에서기존의캐리어센싱기반의공간재사용기법을사용하는것은비효율적임을보였으며, 대용량 MIMO의다중공간자원을이용하여공간재사용을극대화하는캐리어센싱기법으로결합공간자원및재사용기법을제안했다. 제안한방식은공간차원을간섭을억제하는부분과캐리어센싱및전송을위한부분으로나누어사용한다. 제안한방식은램덤네트워크환경에서기존의 IEEE 에정의된캐리어센싱기법과비교하여 133% 이상의성능이득을보이는것을확인할수있다. 본논문에서제안한결합공간자원및재사용기법은주어진기저벡터와라운드로빈방식의스케쥴링을이용하였으므로, 네트워크전송용량을최대화하기위한최적의기저벡터선택방식과사용자선택및스케쥴링방식에대하여추가적인연구가필요하다. 실제구현을통하여네트워크용량증대를검증하여대용량 MIMO를사용하는차세대무선랜시스템표준에사용할수있을것이다. References [1] C. X. Wang, et al., Cellular architecture and key technologies for 5G wireless communication networks, IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp , Feb [2] Informa/Mobidia, Understanding the role of managed public Wi-Fi in today s smartphone user experience: A global analysis of smartphone usage trends across cellular and private and public Wi-Fi networks, Feb [3] IEEE , Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications, IEEE standard for information technology telecommunications and information exchange between systemslocal and metropolitan area networks-specific requirement, [4] Y. Zhu, Q. Zhang, Z. Niu, and J. Zhu, On optimal QoS-aware physical carrier sensing for IEEE based WLANs: theoretical analysis and protocol design, IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 7, no. 4, pp , Apr [5] F. Rossetto and M. Zorzi, Enhancing spatial reuse in ad hoc networks by carrier sense adaptation, in Proc. MILCOM 2007, pp. 1-6, Orlando, USA, Oct [6] L. Fu, S. C. Liew, and J. Huang, Effective carrier sensing in CSMA networks under cumulative interference, IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 12, no. 4, Apr [7] X. Cheng, et al., Communicating in the real world: 3D MIMO, IEEE Wirel. Commun., vol. 21, no. 4, pp , Aug [8] Z. Wen, B. Li, Z. Luo, D. Chen, S. Wang, and W. Xu, Discussion on massive MIMO for HEW, IEEE /104r2, Sept [9] E. G. Larsson, F. Tufvesson, O. Edfors, and T. L. Marzetta, Massive MIMO for next generation wireless systems, IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp , Feb [10] F. Rusek, D. Persson, B. K. Lau, E. G. Larsson, T. L. Marzetta, O. Edfors, and F. Tufvesson, Scaling up MIMO: Opportunities and challenges with very large arrays, IEEE Signal Process. Mag., vol. 30, no. 1, pp , Jan

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½Éº´È¿ Ãâ·Â Standard and Technology of Full-Dimension MINO Systems in LTE-Advances Pro Massive MIMO has been studied in academia foreseeing the capacity crunch in the coming years. Presently, industry has also started