Earticle

초록

영어

Due to the effect of indoor coverage problem, the QoS of the indoor users will be degraded dramatically, with the number of indoor users. The femto cell is a popular solution for such problems. Since the price of the femto base station is usually cheap enough, one can sets up huge number of base stations in a small indoor area to reduce the size of communication cell. In this way, the QoS of the indoor users can be improved significantly. Moreover, the data rate can also be increased. However, how to decide an ideal transmitting power according to the surrounding radio environment is not a trivial problem, that still has not been addressed well. If the transmit power of femto base station is too large, the interference to the macro users will be increased. Conversely, if the transmit power of femto base station is too small; the coverage of femto base station will be reduced. To address this problem, we propose a power configuration method in femto base station using Genetic Algorithm by investigating a new fitness function. Furthermore, we adopt the weighted sum approach to improve the user performance in different modes. The simulation results show that the proposed power configuration method can not only improves the downlink SINR, but also enhance the channel capacity for both the Macro cell systems and Femto cell systems compared with some conventional methods.

한국어

최근 많은 실내 사용자들이 증가함에 따라 실내에서의 취약한 통화 품질의 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 셀 소형화 기법이 제시되고 있고, 셀 소형화 기법 중 펨토셀(Femtocell)은 저렴한 설치 비용 대비 고성능의 통화 품질을 제공하기 때문에 문제 해결을 위한 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 펨토셀은 사용자에 의해 직접 설치되어 다른 사용자에 대한 간섭을 고려하기 힘들기 때문에, 자기 스스로 주변의 간섭을 고려하여 전력을 설정하여야 한다. 만약 펨토셀 전력이 크게 설정되면 매크로셀 시스템에 간섭으로 작용할 것이며, 반대로 펨토셀 전력이 작게 설정되면 펨토셀 사용자의 수신 성능은 나빠지게 될 것이다. 그러므로 펨토셀 기지국은 매크로셀과 펨토셀 시스템 사이에서 발생하는 trade-off 관계를 잘 고려하여 다른 시스템의 사용자에게는 간섭을 최소화 시키고, 자신의 시스템에 속해 있는 사용자에게는 최대의 신호를 송신하여 좋은 성능을 갖도록 하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 trade-off 관계로 인한 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적의 펨토셀 전력을 설정한다. 또한 가중치 합(Weighted Sum Approach) 기법을 통해 시스템 목적에 따라 다른 가중치를 부여하여 여러 가지 목적에 부합하는 시스템 성능을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션 수행을 통해 기존의 전력 설정 방식과 제안하는 가중치 합 유전자 알고리즘 기반 펨토셀 전력 설정 방식의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘의 전력 설정 방식이 사용자에게 더 좋은 SINR(Signal to Noise Interference Ratio)과 많은 채널 용량을 갖는 것을 확인하였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 시스템 모델
  1. 간섭 모델
  2. 하향링크 SINR 측정
  3. 펨토셀 전력 할당 방식
 Ⅲ. 기존의 펨토셀 전력 설정 기법
  1. 고정 전력 설정 기법
  2. 자동 전력 설정 기법
 Ⅳ. 제안하는 가중치 합 유전자 알고리즘기반 자동 전력 설정 기법
  1. 유전자 알고리즘
  2. 개체 표현 방법
  3. 적합도 함수
  4. 가중치 합 유전자 알고리즘 수행 과정
 Ⅴ. 시뮬레이션 환경 설정 및 성능 분석
  1. 시뮬레이션 환경
  2. 알고리즘 변수 설정 및 세대별 적합도 평가
  3. MUE와 HUE의 성능 분석
 Ⅵ. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 홍인 [ In Hong | 인하대학교 정보통신대학원 석사과정 ] 주저자 및 교신저자
• 황재호 [ Jae-Ho Hwang | 인하대학교 정보통신대학원 박사과정 ] 공저자
• 손성환 [ Sung-Hwan Shon | 인하대학교 정보통신대학원 박사과정 ] 공저자
• 김재명 [ Jae-Moung Kim | 인하대학교 정보통신대학원 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338