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표제지
감사의 글
목차
Abstract 11
요약 12
Ⅰ. 서론 13
Ⅱ. SON 기반 LTE 시스템에서 Ocn Parameter 조절 연구 15
2.1. Ocn Parameter의 정의 및 특징 15
2.1.1. LTE 시스템의 Handover 수행 절차 15
2.1.2. LTE시스템 Mobility Parameter의 정의 및 특징 16
2.2. Ocn Parameter 조절 관련 기존 연구 현황 17
2.2.1. Mobility Robustness Optimization 및 Mobility Load Balancing Optimization 을 위한 Ocn Parameter의 Use Case 18
2.2.2. Cell 별 조절 가능한 Mobility Parameter 조절 관련 연구 22
2.3. Ocn Parameter 조절 연구의 필요성 23
2.3.1. Ocn Parameter 조절을 통한 Blind Point에 의해 발생하는 Call drop 최소화 연구의 필요성 24
2.3.2. Ocn Parameter 조절을 통한 Macro-Pico cell 간 Handover 최소화 연구의 필요성 25
2.3.3. Ocn Parameter 조절을 통한 Load Balancing 연구의 필요성 26
Ⅲ. SON 기반 LTE 시스템의 성능 분석 모델 28
3.1. Blind Point로 인한 Call drop 최소화 연구 방법 28
3.2. Macro-Pico cell 간 Handover 최소화 연구 방법 29
3.3. Load Balancing 수행 기법 29
3.3.1. LTE 시스템에서 Ocn Parameter 조절을 통한 Load Balancing 30
3.3.2. 제안하는 Dynamic Load Balancing(DLB) Algorithm 31
Ⅳ. 모의실험 환경 및 시나리오 38
4.1. 모의실험 적용 모델 38
4.1.1. Cell Layout 및 UE 배치 모델 38
4.1.2. 전자파 전파 모델 43
4.1.3. 간섭 모델 44
4.1.4. Traffic 모델 45
4.2. 모의실험 시나리오 46
4.2.1. Blind Point로 인한 Call drop 최소화 연구의 모의실험 시나리오 46
4.2.2. Macro-Pico cell 간 Handover 최소화 연구의 모의실험 시나리오 49
4.2.3. Load Balancing 연구의 모의실험 시나리오 50
4.3. 모의실험 수행 모델 51
4.3.1. 모의실험 수행 Parameter 51
4.3.2. 모의실험 수행도 53
4.4. 성능 분석 지표 55
4.4.1. Blind Point로 인한 Call drop 최소화 연구의 성능 분석 지표 55
4.4.2. Macro-Pico cell간 Handover 최소화 연구의 성능 분석 지표 56
4.4.3. Load Balancing 연구의 VoIP 성능 분석 지표 57
Ⅴ. 성능 결과 및 분석 60
5.1. Blind Point 로 인한 Call drop 최소화 연구 성능 결과 및 분석 60
5.1.1. Blind Point 및 두 Cell 경계 지점 위치에 따라 Ocn Parameter 가 Call drop에 미치는 영향 분석 60
5.1.2. Ocn Parameter가 두 Cell 간 Coverage 변화에 미치는 영향 분석 62
5.2. Macro-Pico cell 간 Handover 최소화 연구 성능 결과 및 분석 64
5.2.1. Macro-Pico cell간 수행되는 Handover 성능 결과 분석 64
5.2.2. Ocn 과 Hysteresis Parameter 의 Handover 성능 결과 비교 65
5.3. Load Balancing 연구 결과 및 분석 67
5.3.1. Cell 내 Active 사용자 수에 따른 Load Balancing 수행 효과 분석 67
5.3.2. Overloaded cell내 UE의 분포 방법에 따른 Load Balancing 수행 효과 분석 73
5.3.3. Overloaded cell의 배치 방법에 따른 Load Balancing 수행 효과 분석 79
Ⅵ. 결론 85
參考文獻 88
표 4-1. 연구 주제 구분 38
표 4-2. CBR VoIP 모델의 parameter 45
표 4-3. LB 연구에서 도출한 결과 정리 50
표 4-4. Simulation baseline parameter 51
표 4-5. BP 연구 모의실험 parameter 52
표 4-6. HO 연구 모의실험 parameter 52
표 4-7. LB 연구 모의실험 parameter 52
그림 2-1. Macro-Pico cell 간 ping-pong 현상을 줄이기 위한 Ocn 조절 방법 19
그림 2-2. Blind point 로 call drop 을 줄이기 위한 Ocn 조절 방법 20
그림 2-3. Handover 시점이 늦어 발생하는 call drop 을 줄이기 위한 Ocn 조절 방법 20
그림 2-4. 세 cell간 연속적으로 발생하는 handover를 줄이기 위한 Ocn 조절 방법 21
그림 3-1. Local LB window shift 를 사용한 load balancing 수행도 31
그림 3-2. DLB algorithm 전체 흐름도 32
그림 4-1. BP 연구의 cell layout 과 UE 의 이동 방법 39
그림 4-2. HO 연구의 Pico cell 위치와 UE 분포 및 이동 방법 40
그림 4-3. Overloaded cell 이 존재하는 환경의 cell layout 42
그림 4-4. CBR VoIP traffic 모델 45
그림 4-5. Blind point 위치 및 두 cell의 경계지점 변화 방법 46
그림 4-6. BP/HO 연구 flow chart 53
그림 4-7. LB 연구 flow chart 54
그림 5-1. ζBS＿A 및 blind point의 위치에 따른 call drop 을 최소화하는 Ocn parameter 조절 값(Φ)(이미지참조) 61
그림 5-2. ζBS＿A, ζBS＿B에 따른 Ocn 값 조절하는 경우 cell 경계의 변화 정도(이미지참조) 62
그림 5-3. Φ 에 따른 Macro-Pico cell 간 average HO rate 및 call drop rate 66
그림 5-4. Ocn 및 Hysteresis 값에 따른 average HO rate 및 call drop rate 의 변화 66
그림 5-5. Active 사용자 수 별 load balancing 유무에 따른 average packet delay 68
그림 5-6. Active 사용자 수 별 load balancing 유무에 따른 packet drop rate 70
그림 5-7. Active 사용자 수 별 load balancing 유무에 따른 cell goodput 70
그림 5-8. Active 사용자 수 별 load balancing 유무에 따른 outage rate 72
그림 5-9. Active 사용자 수 별 coverage outage rate 및 call drop rate 72
그림 5-10. Overloaded cell 내 UE 의 분포 방법에 따른 packer drop rate 73
그림 5-11. Overloaded cell 내 UE 의 분포 방법에 따른 outage rate 74
그림 5-12. Overloaded cell 내 UE 의 분포 방법에 coverage outage rate 및 call drop rate 75
그림 5-13. Overloaded cell 내 UE 의 분포 방법에 따른 cell goodput 76
그림 5-14. Overloaded cell 내 UE 의 분포 방법에 따른 DL SINR 76
그림 5-15. Uniform 경우 load balancing 유무에 따른 SINR 의 CDF 77
그림 5-16. Non-uniform (case A)의 경우 load balancing 유무에 따른 SINR 의 CDF 78
그림 5-17. Non-uniform (case B)의 경우 load balancing 유무에 따른 SINR 의 CDF 78
그림 5-18. Overloaded cell 의 배치 방법 및 LB 수행 유무에 따른 packet drop rate 79
그림 5-19. Overloaded cell 의 배치 방법 및 LB 수행 유무에 따른 outage rate 80
그림 5-20. Overloaded cell 의 배치 방법 및 LB 수행 유무에 따른 coverage outage rate 및 call drop rate 81
그림 5-21. Overloaded cell 의 배치 방법 및 LB 수행 유무에 따른 cell goodput 81
그림 5-22. Overloaded cell 의 배치 방법 및 load balancing 수행 유무에 따른 DL SINR 82
그림 5-23. Multi-overload (case A) 경우 load balancing 전 후에 따른 SINR 의 CDF 83
그림 5-24. Multi-overload (case B) 경우 load balancing 전 후에 따른 SINR 의 CDF 83
그림 5-25. multi-overload (case c) 경우 load balancing 전 후에 따른 sinr 의 cdf 84
초록보기 더보기
Self-organizing network (SON)은 네트워크 환경 변화에 따라 시스템 동작을 위한 여러 parameter 들을 operator 가 관리하는 것이 아니라 시스템이 스스로 관리하는 기술이다. 본 논문에서는 LTE 시스템에서 네트워크 환경 변화에 적응적 조절이 가능한 Ocn parameter 를 이용하여 시스템 성능을 증대시키는 연구를 수행하였다.
Ocn 은 두 cell 사이에 설정이 가능한 mobility parameter 로써 handover 수행 시점과 cell coverage 를 조절할 수 있다. 본 연구에서는 특정 cell 에 연결되는 경우 call drop 이 발생하는 지역 (blind point)이 존재하거나, Macro-Pico cell 간 연속적인 handover 가 발생하는 경우 blind point 및 Pico cell 로 수행되는 handover 를 지연시켜 시스템 성능을 향상시키는 Ocn 조절 방법을 제시하였다. 특정 cell 에 load 가 많은 경우 user equipment (UE)들의 QoS 를 보장할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 cell 의 load 정보, neighbor cell list, UE 가 기지국으로부터 수신하는 신호세기를 이용하여 Ocn 을 조절하여 load 가 많은 cell 의 UE 를 load 가 적은 주변 cell 로 분산시키는 Dynamic Load Balancing (DLB) algorithm 을 제안하였다.
모의실험을 통해 제시하는 방법으로 Ocn 을 조절한 결과 blind point 로 인한 call drop rate 이 감소되고, Macro-Pico cell 간 handover rate 이 감소되었다. 또한 제안하는 DLB algorithm 을 적용 시 UE 들의 QoS 를 평가하기 위해 VoIP 서비스를 사용하여 packet delay, outage rate, cell goodput 등의 지표를 도출하였다. DLB algorithm 을 적용하여 성능을 도출한 결과 cell 경계 지역에 UE 가 많이 분포하거나 overloaded cell 주변에 load 를 분산시킬 대상 cell 이 존재하는 경우 load balancing 으로 인한 UE 들의 QoS 향상 정도가 컸다. 또한 overloaded cell 이 인접하여 존재하는 경우에도 주변 load 가 적은 cell 로 차등적으로 load 분산이 이루어져, 최대 outage rate 이 약 33%까지 감소하는 것을 확인하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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