KR101274729B1 - Ratio-based scheduling method in wireless ad-hoc network - Google Patents

Abstract

PURPOSE: A rate based scheduling method for a wireless ad-hoc network is provided to achieve excellent performance, thereby increasing network throughput and expandability. CONSTITUTION: A weighted value for one or more windows is calculated (400). A goal rate is set in the window or the windows by using the calculated weighted value (410). When the rate is arranged to the goal rate or the packet of slots existing in the window is transmitted, the packet included in the slots existing in the window is transmitted (420). Each packet of the nodes is transmitted when the rate of the nodes comes under the goal rate. When the goal rate of the window is arranged to a limit rate, the transmission is stopped. [Reference numerals] (400) Calculate a weighted value for one window; (410) Set a goal rate for one window using the calculated weighted value; (420) Transmit packets included in slots of the window until the target rate is reached or all packets in the slots of the window are transmitted; (AA) Start; (BB) End

Description

무선 애드혹 네트워크에서의 비율 기반 스케쥴링 방법{Ratio-based scheduling method in wireless ad-hoc network}Ratio-based scheduling method in wireless ad hoc network

본 발명은 비율 기반 스케쥴링 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 대칭 채널 조건에서 네트워크 처리량, 확장성 및 공정성 면에서 우수한 성능을 갖고, 비대칭 채널 조건에 대하여 완전히 분산된 방식으로 높은 네트워크 전송율을 제공할 수 있는 비율 기반 스케쥴링 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a rate-based scheduling method, and more particularly, has excellent performance in terms of network throughput, scalability and fairness in symmetric channel conditions, and can provide high network transmission rate in a fully distributed manner for asymmetric channel conditions. The present invention relates to ratio based scheduling method.

광범위한 연구가 무선 기회적 스케쥴링 분야에서 이루어지고 있다. 복수의 사용자 노드들이 QoS 요구조건을 만족하도록 스케쥴링하기 위한 다중 사용자 시변 채널 환경이 연구되고 있다. 한편, 하나의 기본적인 요구조건은 사용자로부터 적정한 때의 피드백이므로, 다중 사용자 다이버시티는 효과적으로 사용자들의 QoS 요구조건을 향상시키는데 사용될 수 있다.Extensive research is being done in the field of wireless opportunistic scheduling. A multi-user time-varying channel environment has been studied for scheduling a plurality of user nodes to satisfy QoS requirements. On the other hand, since one basic requirement is timely feedback from the user, multi-user diversity can be used to effectively improve the QoS requirements of users.

중앙 집중형 무선 네트워크에서 중앙 콘트롤러(base station)는 모든 사용자들이 최적 스케쥴링 결정을 할 수 있도록 관련 정보를 갖고 있다. 여기서 관련 정보는 채널 통계정보와 QoS 요구조건을 말한다.In a centralized wireless network, a central station (base station) has the relevant information so that all users can make optimal scheduling decisions. The relevant information here refers to channel statistics and QoS requirements.

한편, 무선 애드혹 네트워크 환경에서 사용자 노드들은 로컬 정보를 모으기 위해 자신들의 로컬 환경이나 제한된 시그널링 교환을 센싱하는 것에 기초하여 자율적으로 채널 리소스를 경쟁적으로 확보한다. Meanwhile, in a wireless ad hoc network environment, user nodes autonomously secure channel resources based on sensing their local environment or limited signaling exchange to gather local information.

그러므로, 분산 네트워크 환경은 독특한 문제를 갖는다. 예를 들어, 시변 채널 조건, 사용자 간의 랜덤 채널 경합, 먼 사용자들 간의 간섭, 제한된 리소스, 부정확한 네트워크 정보, 동적 토폴로지 등을 들 수 있다. 최적 네트워크 전송률과 지연시간(latency)를 갖기 위해 사용자들은 효과적으로 전송을 스케쥴링할 필요가 있다. 특히 단기 처리량과 지연시간 요구조건을 갖는 멀티미디어 스트리밍 사용자들은 엄격한 QoS 조건을 충족시켜야 한다.Therefore, distributed network environment has a unique problem. For example, time-varying channel conditions, random channel contention between users, interference between distant users, limited resources, inaccurate network information, dynamic topology, and the like. In order to have an optimal network rate and latency, users need to schedule transmissions effectively. In particular, multimedia streaming users with short-term throughput and latency requirements must meet stringent QoS requirements.

사용자들은 여러 개의 QoS 요구조건을 갖고 있기 때문에 QoS 보증 문제는 분산 애드혹 네트워크에서 훨씬 더 중요하다. 중앙 제어기가 없다는 것은 QoS 성능이 감소된다는 것을 의미한다. 애드혹 네트워크에서의 엔드 투 엔트 멀티 홉 흐름은 기본적으로 단일 홉 조건에 의해 제한된다.QoS assurance is even more important in distributed ad hoc networks because users have multiple QoS requirements. The absence of a central controller means that QoS performance is reduced. End-to-end multi-hop flow in an ad hoc network is basically limited by a single hop condition.

분산 환경에서 많은 시그널링과 사용자 조정 요구조건으로 인해 모든 사용자들에게 기회적으로 슬롯 할당을 완전히 제어하는 것은 어려운 실정이다.Due to the large signaling and user coordination requirements in a distributed environment, it is difficult to have full control of slot allocation opportunity for all users.

그러나 사용자들이 전송을 협력하고 조정한다면, 네트워크 성능을 부분적으로 제어할 수 있을 것이다. 단일 채널 분산 환경에서 사용자들 사이의 조정으로부터 발생할 수 있는 문제는 정보를 교환하는 시그널링이 네트워크 트래픽 상에서 추가 부하를 발생시키고, 잠재적으로는 네트워크 처리량을 감소시킬 수 있다는 것이다. 따라서, 사용자들 간에 최소의 시그널링을 갖는 분산 네트워크에서 부분적으로 제어하는 한편, 네트워크 처리량을 최대화하고, 시변 채널 환경에서 확장성과 네트워크의 공정성을 개선하도록 스케쥴링하기 위한 단기 차단 정책이 필요하다. 사용자들이 확률적인 방법으로 슬롯을 경쟁하는 슬롯 환경은 IEEE 802.11 애드혹 네트워크에 기술된 바와 같다.But if users collaborate and coordinate transmissions, they will have some control over network performance. A problem that may arise from coordination between users in a single channel distributed environment is that signaling information exchange may create additional load on network traffic and potentially reduce network throughput. Thus, there is a need for a short-term blocking policy to partially control in a distributed network with minimal signaling between users while maximizing network throughput and scheduling to improve scalability and fairness of the network in a time-varying channel environment. The slot environment in which users compete slots in a stochastic manner is as described in the IEEE 802.11 ad hoc network.

따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 대칭 채널 조건에서 네트워크 처리량, 확장성 및 공정성 면에서 우수한 성능을 갖고, 비대칭 채널 조건에 대하여 완전히 분산된 방식으로 높은 네트워크 전송율을 제공할 수 있는 비율 기반 스케쥴링 방법을 제공하는 것이다.Therefore, the problem to be solved by the present invention is a ratio-based scheduling method that can provide a high network transmission rate in a fully distributed manner for the network throughput, scalability and fairness in a symmetric channel conditions, asymmetric channel conditions To provide.

또한, 상기된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.Further, the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above method on a computer.

본 발명은 상기 과제를 달성하기 위하여, 노드들이 단일 채널을 공유하고 임의적으로 경쟁하는 무선 애드혹 네트워크에서의 비율 기반 스케줄링 방법에 있어서, 어느 하나의 윈도우에 대한 가중치를 계산하는 단계; 상기 계산된 가중치를 이용하여 상기 어느 하나의 윈도우에 목표 율을 설정하는 단계; 및 상기 목표 율에 도달하거나 상기 윈도우에 있는 슬롯들의 패킷을 모두 전송할 때까지 상기 윈도우에 있는 슬롯들에 포함된 패킷들을 전송하는 단계를 포함하고, 상기 노드들 각각에 대응하는 목표 율 이하일 때 상기 노드들 각각은 패킷 전송을 시작하고, 상기 윈도우의 목표 율 한계에 이르면 전송을 중단하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a rate-based scheduling method in a wireless ad hoc network in which nodes share a single channel and arbitrarily compete, comprising: calculating weights for any one window; Setting a target rate in the one window using the calculated weights; And transmitting packets included in slots in the window until the target rate is reached or all packets of slots in the window are transmitted, wherein the node when the target rate is below a target rate corresponding to each of the nodes. Each of them provides a rate-based scheduling method that starts packet transmission and stops transmission when the target rate limit of the window is reached.

본 발명의 일 실시 예에 의하면, 상기 노드는 상기 윈도우의 슬롯을 할당받기 위해 전체 백로그와 상기 노드의 백로그 비율을 고려하고, 상기 노드의 채널 상태를 기반으로 다른 노드들과 경쟁할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the node may consider the total backlog and the backlog ratio of the node to be allocated the slot of the window, and may compete with other nodes based on the channel state of the node. .

이때, 상기 윈도우는 복수 개의 슬롯들로 구성되어 있으며, 각 슬롯은 RTS, CTS, 및 DATA를 포함할 수 있다.In this case, the window is composed of a plurality of slots, each slot may include an RTS, CTS, and DATA.

한편, 상기 윈도우와 다른 윈도우 사이에 현재 윈도우의 종료와 새로운 윈도우의 시작을 구분하기 위한 협력 윈도우를 더 포함하고, 상기 협력 윈도우는 상기 노드들이 슬롯 동기화를 위해 사용하는 것이 바람직하다. 상기 협력 윈도우 구간에서는 상기 노드들의 전체 트래픽 정보만을 방송하도록 할 수 있다.On the other hand, it further comprises a cooperative window for distinguishing the end of the current window and the start of a new window between the window and the other window, the cooperative window is preferably used by the nodes for slot synchronization. Only the entire traffic information of the nodes can be broadcast in the cooperative window section.

본 발명의 다른 실시 예에 의하면, 상기 무선 애드혹 네트워크는 클러스터 헤드를 더 포함하고, 상기 클러스터 헤드는 전체 트래픽 정보를 상기 노드들에게 제공할 때 상기 협력 윈도우에 포함시켜 전송하는 것이 바람직하다.According to another embodiment of the present invention, it is preferable that the wireless ad hoc network further includes a cluster head, and the cluster head transmits the cluster head in the cooperative window when providing the entire traffic information to the nodes.

상기 노드들은 상기 클러스터 헤드가 관리하는 클러스터에 가입하거나 떠날 때, 등록 패킷 또는 제명 패킷을 상기 클러스터 헤드로 전송함으로써, 상기 전체 트래픽 정보를 상기 클러스터 헤드가 인식할 수 있다.When the nodes join or leave the cluster managed by the cluster head, the cluster head may recognize the entire traffic information by transmitting a registration packet or an exclusion packet to the cluster head.

한편, 상기 클러스터를 구성하는 전체 노드를 수를 기반으로 윈도우 크기를 결정할 수 있다.Meanwhile, the window size may be determined based on the total number of nodes constituting the cluster.

본 발명은 상기 과제를 달성하기 위하여, 노드들이 단일 채널을 공유하고 임의적으로 경쟁하는 무선 애드혹 네트워크에서의 비율 기반 스케줄링 방법에 있어서, 어느 하나의 윈도우에 대한 가중치를 계산하는 단계; 상기 계산된 가중치를 이용하여 상기 어느 하나의 윈도우에 목표 율을 설정하는 단계; 및 상기 목표 율에 도달하거나 상기 윈도우에 있는 슬롯들의 패킷을 모두 전송할 때까지 상기 윈도우에 있는 슬롯들에 포함된 패킷들을 전송하는 단계를 포함하고, 상기 노드의 백로그와 상기 윈도우에서 상기 노드의 채널 상태가 GOOD 상태에 있을 확률의 곱과 다른 노드들의 백로그와 채널 상태가 GOOD 상태에 있을 확률의 곱을 합한 결과의 비율을 고려하여 상대적으로 더 나은 채널 상태를 갖는 노드에게 우선권을 주는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a rate-based scheduling method in a wireless ad hoc network in which nodes share a single channel and arbitrarily compete, comprising: calculating weights for any one window; Setting a target rate in the one window using the calculated weights; And transmitting packets included in slots in the window until the target rate is reached or all packets of slots in the window are transmitted, and the backlog of the node and the channel of the node in the window. Giving a priority to a node having a relatively better channel state by considering the ratio of the product of the probability of the state to GOOD and the sum of the product of the backlogs of the other nodes and the product of the probability of the channel state to GOOD. Providing a ratio based scheduling method.

상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 상기된 비율 기반 스케쥴링 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다. In order to solve the above other technical problem, the present invention provides a computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above ratio-based scheduling method on a computer.

본 발명에 따르면, 대칭 채널 조건에서 네트워크 처리량, 확장성 및 공정성 면에서 우수한 성능을 갖는다. 또한, 본 발명에 따르면, 비대칭 채널 조건에 대하여 완전히 분산된 방식으로 높은 네트워크 전송율을 제공할 수 있다.According to the present invention, it has excellent performance in terms of network throughput, scalability and fairness in symmetric channel conditions. In addition, according to the present invention, it is possible to provide a high network transmission rate in a fully distributed manner for asymmetric channel conditions.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무선 애드혹 네트워크 시스템 모델을 개념적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 타이밍 시퀀스를 도시한 것이다.
도 3은 두 명의 사용자가 있는 경우 선형 방식과 SR 스케쥴링 알고리즘 간의 전송 확률을 비교한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 SR 스케쥴링 알고리즘의 흐름도이다.
도 5는 결정 기반 스케쥴링 방식과 비결정 기반 스케쥴링 방식의 네트워크 처리량 총합의 비교결과를 도시한 것이다.
도 6은 페이딩이 있는 경우 확장성 성능을 비교하여 도시한 것이다.
도 7은 윈도우 당 평균 처리량 분산을 비교하여 도시한 것이다.
도 8은 5dB와 7dB 비대칭 채널의 경우 SR 방식과 GR 방식의 네트워크 처리량 총합을 비교하여 도시한 것이다.1 conceptually illustrates a wireless ad hoc network system model according to an embodiment of the present invention.
2 illustrates a timing sequence according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram comparing transmission probability between a linear scheme and an SR scheduling algorithm when there are two users.
4 is a flowchart of an SR scheduling algorithm according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 illustrates a comparison result of total network throughput between a decision-based scheduling method and a non-decision-based scheduling method.
6 shows a comparison of scalability performance when there is fading.
7 shows a comparison of average throughput variance per window.
FIG. 8 shows a comparison of total network throughputs of the SR and GR schemes for the 5 dB and 7 dB asymmetric channels.

본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.Prior to the description of the specific contents of the present invention, for the convenience of understanding, the outline of the solution of the problem to be solved by the present invention or the core of the technical idea will be presented first.

본 발명의 일 실시 예에 따른 노드들이 단일 채널을 공유하고 임의적으로 경쟁하는 무선 애드혹 네트워크에서의 비율 기반 스케줄링 방법은 어느 하나의 윈도우에 대한 가중치를 계산하는 단계; 상기 계산된 가중치를 이용하여 상기 어느 하나의 윈도우에 목표 율을 설정하는 단계; 및 상기 목표 율에 도달하거나 상기 윈도우에 있는 슬롯들의 패킷을 모두 전송할 때까지 상기 윈도우에 있는 슬롯들에 포함된 패킷들을 전송하는 단계를 포함하고, 상기 노드들 각각에 대응하는 목표 율 이하일 때 상기 노드들 각각은 패킷 전송을 시작하고, 상기 윈도우의 목표 율 한계에 이르면 전송을 중단하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, a rate-based scheduling method in a wireless ad hoc network in which nodes share a single channel and arbitrarily competes, includes calculating weights for any one window; Setting a target rate in the one window using the calculated weights; And transmitting packets included in slots in the window until the target rate is reached or all packets of slots in the window are transmitted, wherein the node when the target rate is below a target rate corresponding to each of the nodes. Each of them is characterized by starting packet transmission and stopping transmission when the target rate limit of the window is reached.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시 예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, these examples are intended to illustrate the present invention in more detail, it will be apparent to those skilled in the art that the scope of the present invention is not limited thereto.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무선 애드혹 네트워크 시스템 모델을 개념적으로 도시한 것이다.1 conceptually illustrates a wireless ad hoc network system model according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 작은 클러스터를 구성하는 사용자 노드들이 단일 채널을 공유하고 임의적으로 경쟁하는 무선 애드혹 네트워크 환경을 가정한다. 모든 사용자들은 동일한 기종을 사용한다고 가정한다. 이 경우에 각 사용자는 동일한 시간에 동작을 시작한다. 그러므로 각 사용자의 유한 구간은 T와 동일한 시간을 갖는다.Referring to FIG. 1, assume a wireless ad hoc network environment in which user nodes forming a small cluster share a single channel and arbitrarily compete. It is assumed that all users use the same model. In this case, each user starts the operation at the same time. Therefore, each user's finite interval has the same time as T.

도 1에 도시된 클러스터 헤드에서 시간 슬롯 동기화를 제공하는 시간 슬롯 시스템(time slotted system)을 가정한다. 모든 노드들이 단일 채널 리소스를 경쟁적으로 확보하여 단일 클러스터 헤드 리시버로 전송하고자 한다. 다른 한편으로는 라우터(클러스터 헤드)로 들어오는 다중 흐름으로 볼 수도 있다. 상기 라우터는 예정되어 있는 나가는 흐름들에 대한 데이터를 다른 클러스터 헤드로 포워딩할 수 있다.
Assume a time slotted system that provides time slot synchronization in the cluster head shown in FIG. All nodes want to compete for a single channel resource and send it to a single cluster head receiver. On the other hand, it can be seen as multiple flows coming into a router (cluster head). The router may forward data for upcoming outgoing flows to another cluster head.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 타이밍 시퀀스를 도시한 것이다.2 illustrates a timing sequence according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 하나의 윈도우 내에 여러 개의 슬롯들을 포함하고 있으며, 각 슬롯은 RTS, CTS 및 DATA로 이루어져 있다. 한편, 윈도우와 윈도우 사이에는 협력 윈도우(CPW, cooperation window)가 위치하고 있으며, 하나의 윈도우와 하나의 협력 윈도우가 하나의 사이클을 구성한다.Referring to FIG. 2, several slots are included in one window, and each slot includes RTS, CTS, and DATA. Meanwhile, a cooperative window (CPW) is located between the window and the window, and one window and one cooperative window constitute one cycle.

모델의 단순화를 위해 슬롯 크기는 전파 지연 시간에 따라 RTS, CTS, DATA 등의 패킷들을 전송하기에 충분하다고 가정한다. 따라서 사용자들이 각 슬롯에서 전송을 성공하였다면 각 사용자들이 RTS와 CTS의 교환뿐만 아니라 데이터도 전달된 것으로 본다. RTS와 CTS 신호들은 송신 노드와 수신 노드 간에 제어 정보를 교환하는 것을 나타낸다. 즉, RTS와 CTS 신호들은 다른 이웃 노드들로 정보(백로그와 채널 정보)를 제공하고, 히든 노드 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있다.For simplicity, the slot size is assumed to be sufficient to transmit packets such as RTS, CTS, and DATA depending on the propagation delay time. Therefore, if users transmit successfully in each slot, each user sees not only data exchange but also RTS and CTS exchange. The RTS and CTS signals indicate the exchange of control information between a transmitting node and a receiving node. That is, the RTS and CTS signals may provide information (backlog and channel information) to other neighbor nodes and may help to avoid hidden node problems.

사용자 노드들은 협력 윈도우 단계를 정보를 회복하고, 슬롯 동기화를 하기 위해 사용한다. 또한, 평균 채널 조건은 데이터 전송 윈도우 중에는 변화하지 않는다고 가정한다. 이러한 단순화 방식을 통해 사용자들은 슬롯 시간으로 전송을 동기화할 수 있으며, 이렇게 해도 실제의 성능 평가에는 아무런 영향을 주지 않는다.
User nodes use the cooperative window phase to retrieve information and to perform slot synchronization. It is also assumed that the average channel condition does not change during the data transfer window. This simplification allows users to synchronize transmissions in slot time, which does not affect the actual performance assessment.

본 발명에 따른 무선 애드혹 네트워크 시스템 모델에서 유한 구간(T)은 t번째 윈도우에서의 데이터 잔여량(η_t ⁽ⁱ⁾)에 대한 i번째 사용자의 전송 마감시간(deadline)이다. 여기서 t는 [1,T] 범위로 정의한다. 그러므로 유한 구간은 T개의 윈도우들로 구성되고 각 윈도우는 w개의 슬롯으로 구성된다. 또한 각 윈도우는 현재 윈도우의 종료와 새로운 윈도우의 시작을 구분하기 위해 협력 윈도우를 사용한다. In the radio ad hoc network system model according to the present invention, the finite interval T is the deadline of the i-th user with respect to the remaining amount of data η _t ⁽ⁱ⁾ in the t-th window. Where t is defined as [1, T]. Therefore, the finite interval consists of T windows and each window consists of w slots. Each window also uses a cooperative window to distinguish the end of the current window from the start of a new window.

협력 윈도우 구간에서는 사용자들에 대한 전체 트래픽 정보만을 방송(broadcast)하기 때문에 윈도우 크기(w)에 비하여 상당히 짧은 시간이다. 여기서 사이클은 윈도우 구간과 협력 윈도우 구간으로 정의한다. In the cooperative window section, since only the entire traffic information for the users is broadcasted, the time is considerably shorter than the window size w. The cycle is defined as a window section and a cooperative window section.

이 네트워크 모델에서 클러스터 헤드는 협력 윈도우 구간에서 각 슬롯 타이밍 조정하기 위해 새로운 윈도우 시작시점을 알리는 역할을 한다. 네트워크 처리량 최대화를 위해 갱신된 전략에서 설정된 새로운 윈도우로 사용자들이 슬롯을 할당할 수 있도록 t번째 윈도우에서 전체 트래픽 정보(η_tot)를 사용자들에게 제공할 때 클러스터 헤드는 협력 윈도우를 사용한다. 이렇게 하는 이유는 클러스터 헤드에게 새로운 사용자들의 백로그 정보가 일단 알려진다면 클러스터 헤드의 새로운 사용자들은 새로운 윈도우 시작 시점에서만 통신을 초기화할 수 있도록 할 필요가 있기 때문이다. 또한, 클러스터 헤드에서는 새로운 사용자들이 들어오고 나가는 것을 인지하고 그 사용자들의 현재 전송되고 있는 전체 트래픽 정보를 알고 있다고 가정한다.In this network model, the cluster head informs the start of a new window to adjust the timing of each slot in the cooperative window section. The cluster head uses the cooperative window when providing users with total traffic information (η _tot ) in the t th window so that users can allocate slots to new windows set in an updated strategy to maximize network throughput. The reason for this is that once the cluster head is informed of new users' backlog information, the new users at the cluster head need to be able to initiate communication only at the start of a new window. It is also assumed that the cluster head is aware of new users coming in and out and knowing the total traffic information currently being sent to them.

이러한 가정으로 통하여 무선 애드혹 분산 네트워크에서 부분적인 제어를 가능하도록 만들 수 있으며, 이러한 부분 제어를 통해 사용자들 간에 협업이 가능해진다.This assumption enables partial control in wireless ad-hoc distributed networks, and this partial control enables collaboration between users.

클러스터 헤드가 전체 트래픽 정보를 어떻게 알 수 있을지에 대해서는 여전히 문제가 있다. 사용자가 클러스터에 가입할 때, 단일 등록 패킷을 클러스터 헤드에게 알린다. 이때, 단일 등록 패킷은 T 윈도우 내에서 전송될 백로그 데이터양을 포함할 있고, RTS 타입 패킷보다 크기가 더 크지 않다. 마찬가지로, 사용자가 클러스터를 떠날 때, 제명 패킷을 클러스터 헤드에게 보낸다. 따라서, 이상적인 경우에 클러스터 헤드는 사용자가 들어오고 나가는 것과 전체 존재하는 사용자들의 트래픽을 인식한다. 이러한 것들은 무선 애드혹 분산 네트워크의 부분 제어를 가능하게 한다.
There is still a problem as to how the cluster head knows the overall traffic information. When a user joins a cluster, it informs the cluster head of a single registration packet. At this time, the single registration packet may include the amount of backlog data to be transmitted in the T window, and is not larger than the RTS type packet. Similarly, when the user leaves the cluster, an expiry packet is sent to the cluster head. Thus, in the ideal case, the cluster head is aware of the incoming and outgoing users and the traffic of the totally existing users. These enable partial control of the wireless ad hoc distributed network.

이하에서는 본 발명에 따른 무선 애드혹 네트워크 시스템 모델에서 사용하는 큐 및 채널 모델을 살펴보기로 한다.Hereinafter, a queue and channel model used in a wireless ad hoc network system model according to the present invention will be described.

각 사용자가 유한 구간(T)에서 전송될 데이터 패킷을 저수준 큐(lower queue)에 저장하는 출입 통제형 큐 서비스 기법(gated queue service approach)을 고려하였다.Consider a gated queue service approach in which each user stores a data packet to be transmitted in a finite interval T in a lower queue.

통제형 큐(gated queue)에서는 저수준 큐(lower level queue)가 비워진 경우에만 고수준 큐(higher level queue)에 의해 저수준 큐가 채워진다. 본 발명에서는 유한 구간(finite horizon)에서 고수준 큐에 도착한 데이터 양보다 저수준 큐에 남아 있는 데이터양에 더 많은 관심을 두고 있다. 즉, 본 발명의 큐 모델은 고수준 큐를 네트워크 계층의 큐로 저수준 큐를 데이터 링크 계층의 큐로 간주한다. 저수준 큐 상태는 유한 구간 내에서 전송되어야 하는 데이터양을 나타낸다. In a controlled queue, the lower level queue is filled by the higher level queue only when the lower level queue is empty. In the present invention, more attention is paid to the amount of data remaining in the low level queue than the amount of data arriving at the high level queue in the finite horizon. That is, the queue model of the present invention regards a high level queue as a network layer queue and a low level queue as a data link layer queue. The low level queue state represents the amount of data that must be transmitted within a finite interval.

t번째 윈도우의 i번째 사용자의 큐 상태는 η_t ⁽ⁱ⁾={0,1,…U}으로 나타낼 수 있다. 여기서, t는 윈도우의 시작점에서의 이산 시간이다.The queue state of the i th user of the t th window is η _t ⁽ⁱ⁾ = {0,1,... U}. Where t is the discrete time at the start of the window.

큐 상태는 η_t ⁽ⁱ⁾=η_t-1 ⁽ⁱ⁾-λ_t-1 ⁽ⁱ⁾로 계산되고 λ_t-1 ⁽ⁱ⁾은 i번째 사용자가 t-1번째 윈도우에서 전송한 w개의 슬롯 중에 임의 슬롯 개수이다. λ은 앞으로 율(rate)이라고 한다. 다음 상태로 천이될 확률(P(η_t|η_t-1)은 이전 윈도우에서 전송에 사용된 슬롯들의 수에 대한 확률(P(λ_t-1))에 의해서만 영향을 받는다. t번째 윈도우에서 i번째 사용자가 w개의 슬롯 중에 전송에 성공할 슬롯 수, 즉 λ_t ⁽ⁱ⁾에 대한 확률은 수학식 1과 같이 계산된다.Queue status is ^{_{η t (i) = η t}} -1 (i) -λ t-1 is calculated to be ⁽ⁱ⁾ λ _t-1 ⁽ⁱ⁾ is the i-th user and t-1 han w of the second transmission window slot Of slots. λ is called the rate in the future. The probability P (η _t | η _t-1 ) to transition to the next state is only affected by the probability P (λ _t-1 ) for the number of slots used for transmission in the previous window. The probability of the number of slots, i.e., λ _t ⁽ⁱ⁾ , for the i-th user to successfully transmit among the w slots is calculated as in Equation 1.

t번째 윈도우에서 i번째 사용자가 전송에 성공할 확률을

라고 정의하자. 어떤 사용자가 사용 중인 슬롯에, 이웃하는 다른 사용자들이 그 슬롯을 사용하지 않으면서 채널이 GOOD 상태라면 전송은 성공한다. 또는 이웃하는 다른 노드들이 전송 중이지만 채널은 BAD 상태인 경우도 전송에 성공한다. 제시된 모델을 단순화하기 위해서 채널은 윈도우 범위에서 안정적이고 2차 채널 모델(2-state channel model)을 따른다고 가정한다. 사용자들의 통계값은 독립적이며 동일한 확률 분포를 따른다(independent and identically distributed, i.i.d.). 상기 확률 분포는 에르고딕 과정이고, 경로별 통계자료는 최적화하기에 충분하다.In the t window, the probability that the i user is successful

Let's define If a channel is GOOD in a slot that a user is using and other neighboring users are not using that slot, the transmission succeeds. Alternatively, the transmission succeeds even when neighboring nodes are transmitting but the channel is in the BAD state. In order to simplify the presented model, it is assumed that the channel is stable in the window range and follows the 2-state channel model. The statistics of users are independent and identically distributed (iid). The probability distribution is an ergodic process, and the path-specific statistics are sufficient to optimize.

어떤 슬롯에서 채널이 GOOD 상태일 확률은 사용자의 수신 SIR 임계치에 의해 결정된다. 채널 페이딩은 슬롯 구간에서는 불변이지만 윈도우를 구성하는 각 슬롯들은 가변적이다. 따라서 i번째 사용자가 t번째 윈도우의 특정 슬롯에서 전송에 성공할 확률

은 수학식 2와 같다.The probability that a channel is GOOD in any slot is determined by the user's received SIR threshold. Channel fading is immutable in the slot period, but each slot constituting the window is variable. Therefore, the probability that the i-th user succeeds in a specific slot of the t-th window

Is the same as Equation 2.

또는

or

는 t번째 윈도우의 어떤 슬롯에서 채널이 GOOD 상태일 i번째 사용자의 확률이다. 다른 사용자들의 채널 상태에 의해 영향을 받은 다이버시티 이득이 G_t≥1이고 모든 사용자들이 동일한 다이버시티 이득을 갖는다고 가정한다.

Is the probability of the i th user that the channel is GOOD in any slot of the t th window. Assume that the diversity gain affected by the channel conditions of other users is G _t ≥ 1 and all users have the same diversity gain.

i번째 사용자가 임의로 선택된 슬롯에서의 성공 확률이 τ_t ⁽ⁱ⁾일 때, 경쟁 성공 확률은

이다. When the probability of success in the randomly selected slot of the i-th user is τ _t ⁽ⁱ⁾ , the competition success probability is

to be.

마찬가지로 t번째 윈도우에서 i번째 사용자의 채널이 GOOD 상태에 있을 i번째 사용자 확률은

이 된다. γ_t ⁽ⁱ⁾은 t번째 윈도우에서 i번째 사용자에 대한 SIR(Signal to Interference Ratio) 임계치이고, f_t ⁽ⁱ⁾(r)은 SIR에 대한 Rayleigh 분포 밀도 함수이다. 수학식 2를 수학식 1에 대입하면 상태 천이 확률을 정의하는 성공적인 전송 슬롯에 대한 확률(λ_t ⁽ⁱ⁾)을 구할 수 있다. i번째 어떤 사용자에 대해서도 처리량 성능 최적화를 위한 네트워크에서의 성공 확률(P_gt ⁽ⁱ⁾)을 제어하기 위한 슬롯에서 경쟁에서의 성공확률(P_succt ⁽ⁱ⁾)은 다양하게 변화한다. 수학식 2에서 n은 경쟁 사용자들의 수이고, n=πA²ρ, A는 노드의 커버 영역, ρ는 노드 밀도이다. 모든 윈도우에서 성공 확률(P_s)의 제어를 최적화한다면 유한 구간에서 네트워크 처리량이 최대화될 수 있다.
Similarly, the probability of the i user in the t window that the i user's channel is in the GOOD state is

. γ _t ⁽ⁱ⁾ is the Signal to Interference Ratio (SIR) threshold for the i th user in the t th window, and f _t ⁽ⁱ⁾ (r) is a Rayleigh distribution density function for the SIR. Substituting Equation 2 into Equation 1 yields a probability λ _t ⁽ⁱ⁾ for a successful transmission slot that defines a state transition probability. For any i-th user, the probability of success (P _succt ⁽ⁱ⁾ ) in the competition _varies in the slot for controlling the probability of success (P _gt ⁽ⁱ⁾ ) in the network for optimizing throughput performance. In Equation 2, n is the number of competing users, n = π A ² ρ, A is the cover area of the node, ρ is the node density. Optimizing the control of the success probability P _s in all windows can maximize network throughput in a finite interval.

이하에서는 본 발명에 따른 무선 애드혹 네트워크 시스템 모델에서 사용하는 윈도우 요구조건을 살펴보기로 한다.Hereinafter, the window requirements used in the wireless ad hoc network system model according to the present invention will be described.

본 발명에서는 유한 구간을 다수의 더 짧은 윈도우들로 나누고, 네트워크 처리량을 최적화하기 위해 확률적인 제어 행위가 이루어진다.In the present invention, a probabilistic control action is taken to divide the finite interval into a number of shorter windows and to optimize network throughput.

유한 구간을 T개의 윈도우로 나누고, 각 윈도우는 w개의 슬롯들로 이루어진다. 클러스터 헤드는 타이밍 동기화를 제공한다. 윈도우들을 사용하는 주요 이유는 유한 구간에 이를 때까지 각 윈도우에서 네트워크 전송률이 최대화될 수 있도록 윈도우 기반의 시간 척도로 전송을 제어하고 중재하기 위한 것이다. The finite interval is divided into T windows, each window consisting of w slots. The cluster head provides timing synchronization. The main reason for using windows is to control and mediate the transmission on a window-based time scale so that the network rate is maximized in each window until a finite interval is reached.

클러스터를 구성하는 전체 사용자의 수를 기반으로 윈도우 크기를 사용한다. 종래에는 단일 홉 간섭 모델에서 분산적이거나 임의적인 방식의 최대 스케쥴링에 의해서 달성될 수 있는 최대 가능한 처리율로 0.5가 보장될 수 있다고 한다. Use window size based on the total number of users in the cluster. It is conventionally said that 0.5 can be guaranteed with the maximum possible throughput that can be achieved by maximum scheduling in a distributed or arbitrary manner in a single hop interference model.

이런 사실로부터 각 사용자는 성공적인 전송을 위해 윈도우 슬롯들의 50%만이 사용되고 그 나머지는 경쟁 시에 사용되는 슬롯이 될 것이다. 만약 윈도우의 최소 평균 슬롯 수(

)를 n명의 사용자들 각각에게 할당한다면 윈도우 크기(w)는 다음의 수학식 3과 같다.From this fact, each user will use only 50% of the window slots for successful transmission and the rest will be slots used in competition. If the minimum average number of slots in a window (

) Is assigned to each of the n users, the window size w is expressed by Equation 3 below.

이 부등식은 사용자들의 수를 기반으로 하는 윈도우 크기에 대한 하한 기준을 제공하고 한 윈도우에서 사용자 당 평균 백로그(backlog)를 제공한다.
This inequality provides a lower bound on window size based on the number of users and provides an average backlog per user in one window.

이하에서는 두 명의 사용자 노드가 있을 경우에 네트워크 처리량을 최대화하는 방법을 살펴보기로 한다.Hereinafter, a method of maximizing network throughput when there are two user nodes will be described.

어떤 유한 구간에서 네트워크 처리량 최대화(백로그 최소화) 제어 문제는 다중 차단 임계치 기반 정책(multiple stopping threshold based policy)으로 공식화될 수 있다. 본 발명에서의 차단은 윈도우 당 목표 율 한계를 나타낸다. 따라서, 사용자는 하나의 윈도우 내에서 허락된 목표 율 한계보다 더 많이 전송할 수 없다.In some finite intervals, the network throughput maximization (backlog minimization) control problem can be formulated as a multiple stopping threshold based policy. Blocking in the present invention represents a target rate limit per window. Thus, the user cannot transmit more than the allowed target rate limit within one window.

유한 구간 문제를 위해 사용자 상태 정보가 시스템에서 주어지면 최적의 실행 순서를 재귀적으로 평가할 때 역행 유도(backward induction)가 이용된다. 그러나 역행 유도 기법은 채널의 예측 불가능성과 계산량이 매우 많아서 그 자체로는 효과적이지 못하다.Given the user state information in the system for finite interval problems, backward induction is used to recursively evaluate the optimal execution order. However, the retrograde induction technique is not effective on its own because the channel's unpredictability and calculation amount are very large.

본 발명에서는 제어 한계 정책 방식(control limit policy form)으로 각 사용자가 자신의 율 한계(rate limit)일 때 전송을 시작하여 계속적으로 임의 전송이 계속되고, 어떤 윈도우의 율 한계에 다다르면 전송을 중단한다. In the present invention, when each user is at the rate limit of the user in the control limit policy form, transmission starts and random transmission continues continuously, and when the rate limit of a window is reached, transmission is stopped. .

사용자 노드들은 어떤 윈도우에서 슬롯을 할당받기 위해 자신의 백로그와 채널 상태를 기반으로 경쟁한다. 그러므로 다중 사용자 다이버서티는 사용자들 간의 각기 다른 채널 및 백로그들로 인하여 발생된다. 유한 구간 T에서 기회적으로 다중 사용자 다이버시티를 이용하고 네트워크 처리량을 최대화(네트워크 백로그 최소화)하기 위해 사용자 노드들은 각 윈도우의 시작점에서 자신들의 백로그와 전체 트래픽을 기반으로 어떤 슬롯에서 액세스 확률을 동적으로 조정한다. 이는 각 윈도우에서 설정된 율 임계치를 기반으로 어떤 슬롯을 통하여 기회적인 전송을 한다는 의미이다.User nodes compete based on their backlog and channel state to be assigned slots in a window. Therefore, multi-user diversity is created due to different channels and backlogs between users. To use opportunistic multi-user diversity in finite interval T and maximize network throughput (minimize network backlog), user nodes can access the access probability in any slot based on their backlog and total traffic at the beginning of each window. Adjust dynamically This means that an opportunity transmission is performed through a slot based on the rate threshold set in each window.

큰 백로그를 갖는 t번째 윈도우에서의 두 명의 사용자를 가정한다. 이때, η_t ⁽¹⁾>w, η_t ⁽²⁾>w이다. 네트워크는 얼마의 시간동안 동작되었고, 모든 사용자들은 동기화되었다. 본 발명에서는 t+1번째 윈도우에서 백로그를 최소화하고 윈도우에 있는 두 명의 사용자에 대한 네트워크 처리율을 최대화하기 위해 다음을 만족하여야 한다Assume two users in the t th window with a large backlog. At this time,? _T ⁽¹⁾ > w and? _T ⁽²⁾ > w. The network was running for some time and all users were synchronized. In the present invention, in order to minimize the backlog in the t + 1th window and maximize the network throughput for two users in the window, the following must be satisfied.

이때, [x-y]⁺=max{x-y,0}이다.At this time, [xy] ⁺ = max {xy, 0}.

큰 백로그들에 대하여 η_t ⁽¹⁾-λ_t ⁽¹⁾와 η_t ⁽²⁾-λ_t ⁽²⁾는 항상 양수이다. 따라서, 상기 수학식 4는 다음과 같이 근사화할 수 있다.For large backlogs η _t ⁽¹⁾ -λ _t ⁽¹⁾ and η _t ⁽²⁾ -λ _t ⁽²⁾ are always positive. Therefore, Equation 4 can be approximated as follows.

평균을 취하면, 상기 수학식 5는 Taking the average, Equation 5 is

η_t ⁽¹⁾와 η_t ⁽²⁾는 t번째 윈도우의 시작시에 알려지고, P(λ_t ⁽¹⁾)와 P(λ_t ⁽²⁾)가 이항 분포이기 때문에 with η _t ⁽¹⁾ η _t ⁽²⁾ is known at the start of the t-th window, because P (λ _t ⁽¹⁾ ) and P (λ _t ⁽²⁾ ) are binomial distributions.

이때,

이고, ㅿ《 w이다. ㅿ는 백로그 차이 바이어스이다.At this time,

And w <w. Is the backlog difference bias.

Kuhn-Tucker theorem을 이용하여 Lagrangian을 취하면 다음의 수학식이 도출된다.Using Lagrangian with Kuhn-Tucker theorem, the following equation is derived.

이때, u≥0이다.At this time, u≥0.

τ_t ⁽¹⁾과 τ_t ⁽²⁾에 대해서 수학식 8을 미분하면, 다음의 수학식이 얻어진다.τ _t ⁽¹⁾ and By differentiating Equation 8 with respect to τ _t ⁽²⁾ , the following equation is obtained.

u≥0일 때, 수학식 8이 최소가 되는 점은 다음의 수학식을 만족한다.When u ≧ 0, the point at which Equation 8 becomes minimum satisfies the following equation.

제한 조건이 비활성인 경우 즉 u=0인 경우의 최적 확률은

과

로 주어진다. If the constraint is inactive, that is, u = 0, the optimal probability

and

.

상기 최적 확률이 제한 조건 영역 내에 있을 때 전송 확률은 백로그들(η_t ⁽¹⁾,η_t ⁽²⁾ )에 독립적이 된다.When the optimum probability is within the constraint condition region, the transmission probability becomes independent of the backlogs η _t ⁽¹⁾ and η _t ⁽²⁾ .

각각의 채널 조건에 기초하여 두 명의 사용자 사이의 직접적인 비교가 가능하도록 한다.Allows a direct comparison between two users based on each channel condition.

한편, 제한 조건이 활성인 경우 즉 u>0인 경우, 실행가능한 최소값은 제한 조건 경계에 있다.On the other hand, if the constraint is active, i.e., u> 0, the minimum viable value is at the constraint boundary.

u>0인 경우, 최적의 전송 확률을 결정하기 위해

를

로 표현되는 상보적 조건에 대입한다.If u> 0, to determine the optimal transmission probability

To

Assign to the complementary condition expressed by.

그 결과 사용자 1과 사용자 2는 각각의 슬롯에서 선형 최적 전송 확률을 다음의 수학식 12와 수학식 13과 같이 설정할 수 있다.As a result, user 1 and user 2 may set the linear optimal transmission probability in each slot as shown in Equations 12 and 13 below.

제한 조건이 비활성인 경우와 비교하면, 옵셋이 최적 전송 확률에 더해진다는 것을 알 수 있다.Compared to the case where the constraint is inactive, it can be seen that the offset is added to the optimal transmission probability.

이것은 상대적으로 불운한 사용자나 기아상태인 사용자를 확인할 수 있도록 해준다. 기아 상태란 사용자가 네트워크 처리에 필요한 권한을 얻지 못해 자신의 일을 하지 못하는 경우를 말한다. 공정성 하에서 단기 처리율을 최대화하기 위해서는 사용자가 리소스 공유를 늦게 할 때 액세스 확률이 증가된다.This allows you to identify relatively unfortunate users or hunger users. Starvation is when a user is unable to do his or her job because he does not have the necessary permissions to handle the network. To maximize short-term throughput under fairness, access probabilities are increased when users slow resource sharing.

τ_t ^(1)*≥0과 τ_t ^(2)*≥0의 최적값이

를 만족해야 한다. The optimal values of τ _t ^{(1) *} ≥ 0 and τ _t ^{(2) *} ≥ 0

.

이상적으로 바이어스(△)를 무시할 수 있을 정도의 값 또는 0으로 세팅하는 것이 바람직하다. 따라서, 최적의 성공 확률은 다음과 같이 주어진다.Ideally, it is desirable to set the value Δ such that the bias Δ is negligible or zero. Thus, the optimal probability of success is given by

사용자 1과 사용자 2의 최적의 차단율(stopping rate)은 각각 λ_t ^*(1)=wτ_t ^(1)*, λ_t ^*(2)=wτ_t ^(2)*이다.The optimal stopping rates for user 1 and user 2 are λ _t ^{* (1)} = wτ _t ^{(1) *} and λ _t ^{* (2)} = wτ _t ^{(2) *,} respectively.

최적 전송 확률 방정식으로부터 사용자 2의 백로그가 사용자 1의 백로그보다 더 클 때

라는 것은 자명하다. 사용자 1과 사용자 2가 같은 백로그를 가질 때는

이다.From the optimal transmission probability equation, when User 2's backlog is larger than User 1's backlog

It is self-evident. When user 1 and user 2 have the same backlog

to be.

두 명 이상의 사용자를 갖는 현실적인 애드혹 네트워크에서 최적값에 기초하여 백로그 차이를 찾는 것은 매우 복잡하므로 실행불가능하다.In realistic ad hoc networks with two or more users, finding backlog differences based on optimal values is very complex and impractical.

따라서, 사용자들은 네트워크에서 전체 백로그를 알기만 하면 되는 단순 비율 기반 스케쥴링 알고리즘(simple ratio-based(SR) scheduling algorithm, 이하 SR 스케쥴링 알고리즘)을 제안한다. 이때, 전체 백로그는 CPW 단계 동안 쉽게 얻을 수 있다.Therefore, users propose a simple ratio-based scheduling algorithm (SR scheduling algorithm) that only needs to know the entire backlog in the network. At this point, the entire backlog can be easily obtained during the CPW phase.

SR 스케쥴링 알고리즘에서의 전송 확률은 선형 방식에서 백로그 차이를 이용하는 것과 대조적으로 상대적인 백로그 비율을 이용한다.
The transmission probability in the SR scheduling algorithm uses a relative backlog ratio as opposed to using a backlog difference in a linear manner.

이하에서는 SR 스케쥴링 알고리즘에 대하여 살펴보기로 한다.Hereinafter, the SR scheduling algorithm will be described.

SR 스케쥴링 알고리즘에서 t번째 윈도우에서 i번째 사용자의 전송 확률은 다음과 같이 표현된다.In the SR scheduling algorithm, the transmission probability of the i th user in the t th window is expressed as follows.

그리고 i번째 사용자의 성공 확률은 다음과 같다.And the success probability of the i-th user is as follows.

이때, n≥2이다.At this time, n≥2.

도 3은 두 명의 사용자가 있는 경우 선형 방식과 SR 스케쥴링 알고리즘 간의 전송 확률을 비교한 도면이다. 이때, w=30이고,

, △=0이다. 3 is a diagram comparing transmission probability between a linear scheme and an SR scheduling algorithm when there are two users. Where w = 30,

, Δ = 0.

도 3을 참조하면, 사용자들의 백로그 차이가 0에서 30까지 증가할 때 SR 스케쥴링 알고리즘과 선형 방식을 동일한 조건하에서 비교하고 있다. Referring to FIG. 3, when the backlog difference of users increases from 0 to 30, the SR scheduling algorithm and the linear scheme are compared under the same condition.

백로그 차이가 15일 때, 즉 윈도우 크기의 50%일 때 사용자 1은 선형 방식의 사용자 2와 비교하여 윈도우에서의 슬롯들의 75%을 차지한다. 반면에 비율 기반 방식에서, 사용자 1은 슬롯들의 약 65%를 차지한다.When the backlog difference is 15, i.e. 50% of the window size, user 1 occupies 75% of the slots in the window compared to user 2 in a linear fashion. On the other hand, in the ratio based approach, user 1 occupies about 65% of the slots.

도 3으로부터 SR 스케쥴링 알고리즘은 선형 방식과 비교하여 보다 보수적으로 백로그 차이를 감소시킨다는 것을 알 수 있다. 그러나 SR 스케쥴링 알고리즘은 선형 최적화 방식보다 실행하기에 훨씬 단순하다는 장점이 있다.It can be seen from FIG. 3 that the SR scheduling algorithm reduces the backlog difference more conservatively compared to the linear scheme. However, the SR scheduling algorithm has the advantage that it is much simpler to implement than the linear optimization method.

링크들이 대칭적이라고 가정한다. 어떠한 랜덤 채널 변이(패스트 페이딩) 또는 일시적인 배드 채널(비대칭적) 조건들은 윈도우에서의 사용자의 성공율에 영향을 미치고, 결과적으로 다음에 오는 윈도우에서 사용자들의 백로그 증가로서 나타난다.Assume that the links are symmetrical. Any random channel variation (fast fading) or temporary bad channel (asymmetric) conditions affect the user's success rate in the window, and consequently appear as an increase in the user's backlog in the next window.

결과적으로 임계값은 상대적인 백로그에 있어서의 변화를 보상하기 위해 사용자들 사이에서 조정된다. 네트워크 처리량을 최대화하고 백로그를 최소화하는 임계 조건이 공정한 방식으로 제안된다.As a result, the threshold is adjusted between users to compensate for changes in relative backlog. Critical conditions are proposed in a fair manner to maximize network throughput and minimize backlog.

즉, 근시안적인 최적 차단 규칙은 공정성을 가지면서 네트워크 처리율을 최대화할 수 있는 시변 임계치라는 것이다.In other words, the myopic optimal blocking rule is a time-varying threshold that can maximize network throughput while maintaining fairness.

두 사용자들에 대하여 동일한 채널 상태하에서(

) 성공 확률을 고려한다. 각 사용자는 윈도우 t의 시작점에서 백로그가 각각 η_t ⁽¹⁾와 η_t ⁽²⁾라고 가정한다. 또한 α≥1일 때 η_t ⁽¹⁾/η_t ⁽²⁾=α가 된다고 가정한다. 따라서 윈도우 t 내에서 네트워크 처리율을 최대화하기 위해 사용자들은 협조적으로 임계치의 성공 확률은

이 된다. 이 결과는

이 될 것을 추정할 수 있다. 그러나 슬롯 경쟁과 채널 페이딩으로 인해 사용자 1은 사용자 2와 같은 동일한 임의 율을 달성할 수 있다고 고려한다. 즉, λ_t ⁽¹⁾=λ_t ⁽²⁾=λ. 그리고 λ≤η이라고 가정하자. 사용자 1과 사용자 2를 위한 새로운 백로그는

이 된다. Under the same channel state for both users (

Consider the probability of success. Each user assumes that the backlog at the start of window t is η _t ⁽¹⁾ and η _t ⁽²⁾ , respectively. It is also assumed that η _t ⁽¹⁾ / η _t ⁽²⁾ = α when α ≧ ¹ . Therefore, in order to maximize network throughput within window t, the users have collaboratively

. This result is

It can be estimated that this will be. However, due to slot contention and channel fading, we consider that User 1 can achieve the same random rate as User 2. That is, λ _t ⁽¹⁾ = λ _t ⁽²⁾ = λ. Assume that λ ≦ η. The new backlog for User 1 and User 2

.

1-(λ/η_t ⁽²⁾)<1이기 때문에

가 성립한다. 따라서, 사용자 1과 사용자 2 간의 백로그 차이가 증가하면 임계치 차이는

로 증가된다. 사용자들의 백로그 율이 다음 윈도우에서 바뀌면 최적 임계치도 다음 윈도우에서 변경된다는 것을 증명한다. 따라서 다른 사용자들과 비교되었을 때 자신의 링크에서 발생한 심각한 페이딩으로 인해 어떤 사용자의 백로그가 증가됨에 따라 최적 임계치 설정이 다음 윈도우에서 BAD 링크로 그 사용자에게 보다 높은 가중치가 할당되어야 한다는 것을 직관적으로 알 수 있다. 이는 유한 구간에서 공정성에 비례하게 네트워크 처리율이 최대화될 것이다.
Since 1- (λ / η _t ⁽²⁾ ) <1

Is established. Therefore, if the backlog difference between user 1 and user 2 increases, the threshold difference

Is increased. When the user's backlog rate changes in the next window, it proves that the optimal threshold also changes in the next window. Thus, as compared to other users, as the user's backlog increases due to severe fading on his link, the optimal threshold setting intuitively indicates that the user should be assigned a higher weight to the BAD link in the next window. Can be. This will maximize network throughput in proportion to fairness in finite intervals.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 SR 스케쥴링 알고리즘의 흐름도이다.4 is a flowchart of an SR scheduling algorithm according to an embodiment of the present invention.

유한 구간에서 네트워크 처리량을 최적화하기 위해 분산 네트워크에서 이용가능한 부분적으로 제어가능한 기회적 스케쥴링 방법에 관한 것이다.A partially controllable opportunistic scheduling method available in a distributed network to optimize network throughput in a finite interval.

우선, 단일 클러스터 기반 동종 환경을 가정한다. 동종 환경이란 모든 사용자들이 같은 우선권을 갖는다는 것을 의미한다. t번째 윈도우에서 사용자 i에 대한 비율 기반 스케쥴링 전략은 다음과 같은 과정을 수반한다.First, assume a homogeneous environment based on a single cluster. Homogeneous environment means that all users have the same priority. The ratio-based scheduling strategy for user i in the t th window involves the following process.

400 단계에서

로 주어지는 t번째 윈도우에 대한 가중치를 연산한다.In 400 steps

Calculate the weight for the t th window given by.

410 단계에서 상기 계산된 가중치를 이용하여 t번째 윈도우에서의 목표 율을

로 세팅한다.In step 410, the target rate in the t th window is calculated using the calculated weight.

Set to.

420 단계에서 임계 비율 (

가장 근접한 정수를 취하는 함수)에 도달하거나 현재 윈도우에 있는 슬롯들을 모두 전송할 때까지 슬롯들에 있는 패킷을 전송한다.Critical ratio in step 420 (

The packet in slots is transmitted until a function (which takes the nearest integer) or all slots in the current window are transmitted.

430 단계에서 모든 윈도우에서 상기 단계들을 수행하였는지 판단하고, 남은 윈도우가 있으면 400 단계로 진행하고, 남은 윈도우가 없으면 종료한다.
In step 430, it is determined whether the above steps have been performed in all windows.

도 5는 결정 기반 스케쥴링 방식과 비결정 기반 스케쥴링 방식의 네트워크 처리량 총합의 비교결과를 도시한 것이다.FIG. 5 illustrates a comparison result of total network throughput between a decision-based scheduling method and a non-decision-based scheduling method.

비결정 기반 스케쥴링 방식에서 모든 노드들은 유한 구간의 시작시에 데이터 율을 셋팅하고, 전송 확률 조정을 하지 않는다. 데이터 율이 유한 구간 시작시에 셋팅되기 때문에 페이딩이 있는 비결정 기반 방식은 유한 구간당 3600 패킷의 총 데이터 율에서 전역 최대 처리량을 갖는다.In the non-decision based scheduling scheme, all nodes set the data rate at the start of the finite interval and do not adjust the transmission probability. Because the data rate is set at the beginning of the finite interval, the non-deterministic based scheme with fading has a global maximum throughput at a total data rate of 3600 packets per finite interval.

도 5을 참조하면, 비결정 기반 스케쥴링 방식은 요구되는 전체 데이터 율이 50%인 경우에도 전체 데이터 율 조건을 충족시키지 못하고 있다. 비결정 기반 스케쥴링 방식은 유한 구간에 기초하여 데이터 율을 셋팅하기 때문에 각 윈도우에서 최대 네트워크 처리량을 얻지 못한다. 반면에 결정 기반 스케쥴링 방식은 각 윈도우에서 공정성을 갖고 네트워크 처리량 총합을 최대화하기 위해 근시안적으로 조정한다. 유한 구간 당 2800 패킷에서 4400 패킷에 이르는 총 데이터 율에 대해서는 결정 기반 방식이 비결정 기반 방식 정도의 성능을 나타낸다.Referring to FIG. 5, the non-deterministic scheduling method does not satisfy the overall data rate condition even when the required total data rate is 50%. Indeterminate-based scheduling does not achieve maximum network throughput in each window because it sets the data rate based on a finite interval. Decision-based scheduling, on the other hand, is fair in each window and adjusts shortsightly to maximize the total network throughput. For total data rates ranging from 2800 packets to 4400 packets per finite interval, decision-based schemes perform as undetermined.

2800 패킷 이하나 4400 패킷 이상의 총 데이터 율에 대해서는 결정 기반 방식의 성능이 비결정 기반 방식의 성능보다 우수하다.
For total data rates of less than 2800 packets or more than 4400 packets, the performance of the decision-based approach is superior to that of the non-decision-based approach.

도 6은 페이딩이 있는 경우 확장성 성능을 비교하여 도시한 것이다. 6 shows a comparison of scalability performance when there is fading.

도 6을 참조하면, 결정 기반 방식의 총 처리량은 노드들의 수를 확장하는데 문제가 없다.
Referring to Figure 6, the total throughput of the decision-based scheme is not a problem in expanding the number of nodes.

도 7은 윈도우 당 평균 처리량 분산을 비교하여 도시한 것이다.7 shows a comparison of average throughput variance per window.

도 7을 참조하면, 결정 기반 방식이 페이딩이 있는 경우에 평균 처리량 분산을 1 슬롯 이내로 유지하고 있는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 7, it can be seen that the decision-based scheme maintains average throughput variance within 1 slot when there is fading.

한편, 공정성을 측정하기 위해 Jain의 공정성 지수를 이용한다. n개의 노드들에 대하여 공정성 지수 f는 다음과 같이 주어진다.Meanwhile, Jain's fairness index is used to measure fairness. The fairness index f for n nodes is given by

공정성 지수 1은 이상적인 공정성을 나타내고, 1/n은 공정성이 없다는 것을 의미한다. 표 1을 참조하면, 유한 구간에 대하여 계산된 공정성 지수는 결정 기반 방식이 비결정 기반 방식보다 더 나은 공정성을 보여주고 있음을 알 수 있다. 이것은 결정 기반 방식이 각 윈도우에서 사용자들 사이의 백로그 차이를 최소화하는 것에 기인한다.The fairness index 1 indicates ideal fairness and 1 / n means no fairness. Referring to Table 1, it can be seen that the fairness index calculated for the finite interval shows better fairness than the decision-based method. This is due to the decision-based approach minimizing the backlog differences between users in each window.

본 발명의 다른 실시 예에 따른 일반적 비율 기반 방법(General ratio-based scheme, 이하 GR 스케쥴링 알고리즘)에 대하여 살펴보기로 한다.A general ratio-based scheme (GR scheduling algorithm) according to another embodiment of the present invention will be described.

SR 스케쥴링 알고리즘은 비결정 기반 방법과 비교하면 대칭 채널 조건에서 네트워크 처리량, 확장성 및 공정성 면에서 우수한 성능을 보이고 있다.The SR scheduling algorithm shows better performance in terms of network throughput, scalability and fairness under symmetric channel conditions compared to the non-decision-based method.

그러나 평균적으로 두 명의 사용자가 모든 윈도우에서 다른 사용자들에 비하여 BAD 채널 조건을 만나게 되는 경우, 이 사용자들의 액세스 확률은 유한 구간에 도달할 때까지 계속해서 단조 증가한다. 그 결과 SR 알고리즘에서 상당한 네트워크 처리량 감소가 일어나게 된다. 즉, 비대칭 채널에서 SR 방법은 네트워크 전송율 저하를 보인다. However, if, on average, two users encounter a BAD channel condition in all windows compared to other users, their access probability continues to monotonically increase until a finite interval is reached. The result is a significant network throughput reduction in the SR algorithm. In other words, the SR method in the asymmetric channel shows a decrease in network transmission rate.

사용자는 매 윈도우에서 많은 양의 리소스를 소비하게 되고, 결과적으로 더 나은 채널 조건을 갖는 다른 사용자들이 리소스를 소비하지 못하게 된다.The user consumes a large amount of resources in every window, and as a result, other users with better channel conditions do not consume the resource.

따라서, 임계 비율을 세팅하기 위해 사용자들의 채널 상태들을 사용자들의 백로그와 함께 고려할 필요가 있다.Therefore, it is necessary to consider the channel conditions of users along with their backlog to set the threshold ratio.

SR 스케쥴링을 일반적 비율 기반 방법(GR)으로 일반화하기 위해 각 윈도우에서의 채널 상태를 고려한다. 일반적 비율 기반 방법은 비대칭 채널 조건에 대하여 완전히 분산된 방식으로 공정성보다 높은 네트워크 전송율을 제공하도록 하고 있다. Consider channel state in each window to generalize SR scheduling to the general ratio based method (GR). The general rate-based method is intended to provide network transmission rates higher than fair in a fully distributed manner for asymmetric channel conditions.

i번째 사용자의 일반적 전송 확률은 수학적으로 다음과 같이 표현될 수 있다.The general transmission probability of the i-th user may be mathematically expressed as follows.

여기서, C_i는 사용자의 일반 가중치(general weight)를 나타내고, i번째 사용자의 우선권과 채널 조건의 곱을 나타낸다. Here, C _i represents the user's general weight and represents the product of the i th user's priority and the channel condition.

모든 사용자들이 같은 우선권을 갖는 동종의 네트워크를 가정하므로, i번째 사용자의 전송 확률은 다음과 같이 간단하게 표현할 수 있다.Since all users assume the same kind of network with the same priority, the transmission probability of the i-th user can be simply expressed as follows.

여기서,

이고, 여기서 P_g ⁽ⁱ⁾는 GOOD 상태에 있는 채널의 확률이고, γ_t는 모든 사용자들에 대하여 같다고 가정하는 SIR 임계값이다.here,

Where P _g ⁽ⁱ⁾ is the probability of the channel in the GOOD state and γ _t is the SIR threshold assuming that it is the same for all users.

사용자의 지난 히스토리에 기초한 지수적 평균 기법을 사용하여 매 윈도우에 대하여 각 사용자 i에 의해서 P_g ⁽ⁱ⁾가 갱신될 수 있다.P _g ⁽ⁱ⁾ can be updated by each user i for each window using an exponential averaging technique based on the user's past history.

자신의 백로그와 주어진 윈도우에서 자신의 채널이 GOOD 상태에 있을 확률의 곱과 네트워크에 있는 모든 사용자들의 백로그와 채널 상태의 곱의 합의 비율을 고려하여 GR 방식에서 각 사용자는 협력적으로 액세스 확률을 셋팅한다.In GR, each user collaborates on an access probability in consideration of the product of the probability of its channel being GOOD in its backlog and the given window, and the sum of the product of the backlog and channel state of all users in the network. Set.

모든 사용자들의 곱의 합은 네트워크를 모니터하는 클러스터 헤드에 의해 사용자들에게 브로드캐스팅된다.The sum of the products of all users is broadcast to the users by the cluster head monitoring the network.

사용자 노드들은 자신들의 백로그와 채널 상태 곱 정보를 슬롯의 RTS와 CTS 부분을 통해 간단하게 제공할 수 있다.User nodes can simply provide their backlog and channel state product information through the RTS and CTS portions of the slot.

t번째 윈도우에서 i번째 사용자에 대한 GR 스케쥴링 알고리즘은 τ_t ^*를 갖는 SR 방식과 같은 단계를 포함한다.The GR scheduling algorithm for the i th user in the t th window includes the same steps as the SR scheme with τ _t ^* .

같은 셋팅을 이용한 시뮬레이션이 SR 방식의 네트워크 처리량 저하를 입증하기 위해 수행되었다.Simulations using the same settings were performed to demonstrate the SR throughput reduction.

시뮬레이션 목적상 P_g ⁽ⁱ⁾의 정확한 값은 i번째 사용자에게 알려져 있다고 가정한다. 특히 두 가지 경우가 시뮬레이션된다. 첫번째 경우에 전체 유한 구간 동안에 두 사용자들은 네트워크 상에 있는 다른 두 명의 사용자들보다 5dB 이하의 동일한 평균 SIR를 갖는다. 두번째 경우에, 두 명의 사용자의 평균 SIR은 네트워크 상에 있는 다른 두명의 사용자들보다 7dB 이하로 세팅된다.For simulation purposes, it is assumed that the exact value of P _g ⁽ⁱ⁾ is known to the i th user. In particular, two cases are simulated. In the first case the two users have the same average SIR of 5 dB or less than the other two users on the network during the entire finite interval. In the second case, the average SIR of two users is set to 7 dB less than the other two users on the network.

도 8은 5dB와 7dB 비대칭 채널의 경우 SR 방식과 GR 방식의 네트워크 처리량 총합을 비교하여 도시한 것이다.FIG. 8 shows a comparison of total network throughputs of the SR and GR schemes for the 5 dB and 7 dB asymmetric channels.

도 8을 참조하면, 5dB 채널 비대칭에서 SR 방식의 네트워크 처리량 총합은 평균 2% 저하되고, 7dB 채널 비대칭에서는 4% 저하된 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 8, it can be seen that the total network throughput of the SR scheme in the 5 dB channel asymmetry is reduced by 2% on average and 4% in the 7 dB channel asymmetry.

네트워크 처리량 저하의 이유는 계속적으로 BAD 채널을 갖거나 낮은 평균 SIR을 갖는 두 사용자들이 자신들의 백로그를 제거하지 못하고, 결과적으로 더 나은 상태에 있는 다른 사용자들이 네트워크를 처리하지 못하게 된다.The reason for the network throughput degradation is that two users who have a continuous BAD channel or have a low average SIR do not remove their backlogs, and as a result, other users in a better state cannot handle the network.

제안된 GR 방식은 상대적으로 더 큰 백로그들과 더 나은 채널 상태의 곱을 갖는 사용자들에게 높은 우선권을 주기 위해 백로그와 함께 사용자들의 상대적인 채널 상태를 고려한다. 사용자들의 채널들이 대칭적일 때, GR 방식은 SR 방식으로 변환한다.The proposed GR scheme considers the relative channel state of users together with the backlog to give high priority to users with a product of relatively larger backlogs and better channel state. When the users' channels are symmetric, the GR scheme converts to the SR scheme.

GR 방식은 비대칭 채널들의 경우에 채택되는데, 도 8에 도시된 점선은 네트워크 처리량 총합이 개선된 것을 나타내고 있다. The GR scheme is employed in the case of asymmetric channels, where the dashed lines shown in FIG. 8 indicate that the network throughput total is improved.

5dB 채널 비대칭의 경우 GR 방식은 네트워크 처리량 총합을 1% 개선하고, 7dB 채널 비대칭의 경우 네트워크 처리량 총합을 2% 개선한다.For 5dB channel asymmetry, the GR scheme improves the network throughput total by 1%, and for 7dB channel asymmetry, the network throughput improves the network throughput by 2%.

SR 스케쥴링 방식과 GR 스케쥴링 방식에 있어서 각 사용자는 항상 어느 윈도우 내에 포함된 일정 부분의 슬롯들을 공유하고, 기아상태에 빠지지 않는다. 이때, 백로그와 채널 상태의 곱이 0이 아니어야 한다.
In the SR scheduling method and the GR scheduling method, each user always shares a certain portion of slots included in a window and is not starved. At this time, the product of the backlog and the channel state should not be zero.

이상에서 유한 구간에서 공정성을 갖고 네트워크 처리량을 최대화하는 다중 윈도우 조정 방법에 대하여 살펴보았다. In the above, the multi-window tuning method for maximizing network throughput with fairness in a finite interval has been described.

결정 기반 방식인 SR 스케쥴링 방법은 임계값이 근시안적으로 각 윈도우에서 최적화를 위해 조정된다. The SR scheduling method, which is a decision-based method, is adjusted for optimization in each window with a threshold value shortsighted.

시뮬레이션 결과는 비결정 기반 방식과 비교하여 결정 기반 방식의 처리량 성능이 비결정 기반 방식의 최적 처리량에 가장 가깝고, 비슷한 공정성과 높은 확장성을 보여주고 있다. The simulation results show that the throughput performance of the decision-based method is closest to the optimal throughput of the amorphous-based method, and similar fairness and high scalability compared to the amorphous-based method.

제안한 GR 방식은 하나의 윈도우 내에서 사용자들의 백로그와 채널 상태를 고려함으로써, 비대칭 채널의 경우에 SR 방식보다 더 나은 성능을 보여주고 있다. The proposed GR method shows better performance than SR method in the case of asymmetric channel by considering users' backlog and channel status in one window.

이상과 같이 무선 애드혹 네트워크에서 네트워크 처리량(network throughput)과 공정성(fairness)을 향상하는 협력적 비율 기반 스케쥴링 방법(cooperative ratio-based scheduling scheme)은 시그널링을 최소화한다. 유한 구간에서 공정성 제한을 갖고, 네트워크 전송률을 최대화하는 문제는 멀티 윈도우 최적화 문제로 해결할 수 있으며, 각 시간 윈도우에서 공정성을 갖고 전송률을 최대화하는데 있어서, 사용자들의 임계치들은 시변이라는 것을 알 수 있다.As described above, a cooperative ratio-based scheduling scheme for improving network throughput and fairness in a wireless ad hoc network minimizes signaling. The problem of maximizing the network rate with finite interval and maximizing the network rate can be solved by the multi-window optimization problem. In the case of maximizing the rate with fairness in each time window, users' thresholds are time-varying.

시뮬레이션 결과로부터 비결정 기반 방법(non decision-based strategy)과 비교하면, 단순 비율 기반 방법(simple ratio-based scheme, SR)은 네트워크 전송율 측면에서 글로벌 최적값의 1.6% 이내의 오차를 가지며, 노드들의 수 측면에서 확장가능하다는 것을 알 수 있다. 공정성 지수 성능은 비결정 기반 방법보다 약간 나은 성능을 보인다.Compared to the non decision-based strategy from the simulation results, the simple ratio-based scheme (SR) has an error within 1.6% of the global optimum in terms of network transmission rate, and the number of nodes It can be seen that it is scalable in terms of. The fairness index performance is slightly better than the amorphous based method.

본 발명의 실시 예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed on various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. In the present invention as described above has been described by the specific embodiments, such as specific components and limited embodiments and drawings, but this is only provided to help a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments. For those skilled in the art, various modifications and variations are possible from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all of the equivalents and equivalents of the claims as well as the claims to be described later belong to the scope of the present invention. .

T : 유효 구간
η_t ⁽ⁱ⁾ : t번째 윈도우의 i번째 사용자의 데이터 잔여량 또는 윈도우 t의 시작점에서 백로그
λ_t ⁽ⁱ⁾ : i번째 사용자가 t번째 윈도우에서 전송한 w개의 슬롯 중에 임의 슬롯 개수
율 : λ

: t번째 윈도우에서 i번째 사용자가 전송에 성공할 확률

: t번째 윈도우의 어떤 슬롯에서 채널이 GOOD 상태일 i번째 사용자의 확률
τ_t ⁽ⁱ⁾ : i번째 사용자가 임의로 선택된 슬롯에서의 성공 확률
γ_t ⁽ⁱ⁾ : t번째 윈도우에서 i번째 사용자에 대한 SIR(Signal to Interference Ratio) 임계치
f_t ⁽ⁱ⁾(r) : SIR에 대한 Rayleigh 분포 밀도 함수

: 윈도우의 최소 평균 슬롯 수
ㅿ : 백로그 차이 바이어스
P_g ⁽ⁱ⁾ : GOOD 상태에 있는 채널의 확률
γ_t : 모든 사용자들에 대하여 같다고 가정하는 SIR 임계값T: Valid section
η _t ⁽ⁱ⁾ : Backlog at the start of window t or the remaining amount of data for the i th user of the t th window
λ _t ⁽ⁱ⁾ : Random slot number among w slots transmitted by the i th user in the t th window
Rate: λ

: probability that the i th user succeeds in the t th window

is the probability of the i th user that the channel is GOOD in any slot of the t th window.
τ _t ⁽ⁱ⁾ : probability of success in a slot randomly selected by the i th user
γ _t ⁽ⁱ⁾ : Signal to Interference Ratio (SIR) threshold for the i th user in the t th window
f _t ⁽ⁱ⁾ (r): Rayleigh distribution density function for SIR

: Minimum Average Slots in Window
ㅿ: backlog difference bias
P _g ⁽ⁱ⁾ : probability of the channel in GOOD state
γ _t : SIR threshold assuming equality for all users

Claims (10)

노드들이 단일 채널을 공유하고 임의적으로 경쟁하는 무선 애드혹 네트워크에서의 비율 기반 스케줄링 방법에 있어서,
어느 하나의 윈도우에 대한 가중치를 계산하는 단계;
상기 계산된 가중치를 이용하여 상기 어느 하나의 윈도우에 목표 율을 설정하는 단계; 및
상기 목표 율에 도달하거나 상기 윈도우에 있는 슬롯들의 패킷을 모두 전송할 때까지 상기 윈도우에 있는 슬롯들에 포함된 패킷들을 전송하는 단계를 포함하고,
상기 노드들 각각에 대응하는 목표 율 이하일 때 상기 노드들 각각은 패킷 전송을 시작하고, 상기 윈도우의 목표 율 한계에 이르면 전송을 중단하며,
상기 윈도우와 다른 윈도우 사이에 현재 윈도우의 종료와 새로운 윈도우의 시작을 구분하기 위한 협력 윈도우를 더 포함하고, 상기 협력 윈도우는 상기 노드들이 슬롯 동기화를 위해 사용하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.A rate-based scheduling method in a wireless ad hoc network in which nodes share a single channel and arbitrarily compete,
Calculating weights for any one window;
Setting a target rate in the one window using the calculated weights; And
Transmitting packets included in slots in the window until the target rate is reached or all packets of slots in the window are transmitted;
Each of the nodes starts packet transmission when the target rate corresponding to each of the nodes is lower than the target rate, and stops the transmission when the target rate limit of the window is reached.
And a cooperative window for distinguishing the end of the current window from the start of a new window between the window and another window, wherein the cooperative window is used by the nodes for slot synchronization. 제1 항에 있어서,
상기 노드는 상기 윈도우의 슬롯을 할당받기 위해 전체 백로그와 상기 노드의 백로그 비율을 고려하고, 상기 노드의 채널 상태를 기반으로 다른 노드들과 경쟁하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method according to claim 1,
The node considers the total backlog and the backlog ratio of the node to be allocated the slot of the window, and competes with other nodes based on the channel state of the node. 제1 항에 있어서,
상기 윈도우는 복수 개의 슬롯들로 구성되어 있으며, 각 슬롯은 RTS, CTS, 및 DATA를 포함하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method according to claim 1,
The window is composed of a plurality of slots, each slot comprises a RTS, CTS, and DATA. 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 협력 윈도우 구간에서는 상기 노드들의 전체 트래픽 정보만을 방송하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method according to claim 1,
Rate-based scheduling method, characterized in that for broadcasting only the entire traffic information of the nodes in the cooperative window interval. 제1 항에 있어서,
상기 무선 애드혹 네트워크는 클러스터 헤드를 더 포함하고, 상기 클러스터 헤드는 전체 트래픽 정보를 상기 노드들에게 제공할 때 상기 협력 윈도우에 포함시켜 전송하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method according to claim 1,
The wireless ad-hoc network further includes a cluster head, wherein the cluster head transmits the total traffic information included in the cooperative window when providing the nodes to the nodes. 제6 항에 있어서,
상기 노드들은 상기 클러스터 헤드가 관리하는 클러스터에 가입하거나 떠날 때, 등록 패킷 또는 제명 패킷을 상기 클러스터 헤드로 전송함으로써, 상기 전체 트래픽 정보를 상기 클러스터 헤드가 인식하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method of claim 6,
And when the nodes join or leave the cluster managed by the cluster head, transmitting the registration packet or the exclusion packet to the cluster head so that the cluster head recognizes the entire traffic information. 제7 항에 있어서,
상기 클러스터를 구성하는 전체 노드를 수를 기반으로 윈도우 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 비율 기반 스케쥴링 방법.The method of claim 7, wherein
And determining the window size based on the total number of nodes constituting the cluster. 삭제delete 제1항 내지 제3항 또는 제5항 내지 제8항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the method of any one of claims 1 to 3 or 5 to 8.

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