KR20160121675A - Method of dynamic spectrum allocation for load balancing - Google Patents

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KR20160121675A
KR20160121675A KR1020150050457A KR20150050457A KR20160121675A KR 20160121675 A KR20160121675 A KR 20160121675A KR 1020150050457 A KR1020150050457 A KR 1020150050457A KR 20150050457 A KR20150050457 A KR 20150050457A KR 20160121675 A KR20160121675 A KR 20160121675A
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Abstract

Provided is a method of spectrum allocation for load balancing in a radio access system according to an embodiment. In a state in which a single base station uses a multi-radio access technology and an arrival of a user of each radio access technology follows Poisson process, in order to perform spectrum allocation by using a multi-dimensional Erlang loss model which shares the total capacity or by using a one-dimensional Erlang loss model in which the sub-models have the fixed capacity, modeling can be performed by using the multi-dimensional Erlang loss model for dynamic spectrum allocation in the multi-radio access technology or by using the one-dimensional Erlnag loss model for fixed spectrum allocation in the multi-radio access technology.

Description

로드 분산을 위한 동적 스펙트럼 할당 방식{METHOD OF DYNAMIC SPECTRUM ALLOCATION FOR LOAD BALANCING}[0001] METHOD OF DYNAMIC SPECTRUM ALLOCATION FOR LOAD BALANCING [0002]

아래의 설명은 다중 라디오 접속 기술에 관한 것으로, 동적 스펙트럼 할당을 위한 최소 트래픽 도출 방법에 관한 것이다.
The following description relates to a multiple radio access technology, and relates to a minimum traffic derivation method for dynamic spectrum allocation.

최근에는 스마트 폰의 많은 사용으로 트래픽 사용량은 지수적으로 증가하고 있으며 앞으로도 그럴 것으로 전망된다. 이와 같은 상황에서 스펙트럼 자원의 고갈은 피할 수 없는 문제이다. 하지만 스펙트럼 고갈은 물리적으로 스펙트럼이 부족하다기 보단 현재의 스펙트럼 관리 정책으로 인한 것이며 이를 해결하기 위한 동적 스펙트럼 관리(dynamic spectrum management)가 제시되었다.In recent years, traffic usage has been increasing exponentially due to the use of smartphones and it is expected to continue. In such a situation, depletion of spectrum resources is an inevitable problem. However, spectrum depletion is due to the current spectrum management policy rather than the physical lack of spectrum, and dynamic spectrum management is proposed to solve this problem.

동적 스펙트럼 관리는 인지 라디오(cognitive radio) 기술을 기반으로, 빈 스펙트럼 공간(spectrum hole or white space)을 감지하여 1차 사용자(primary user)가 사용하지 않는 스펙트럼을 사용하는 오버레이(overlay) 방법, 1차 사용자의 간섭 허용 레벨을 넘지 않는 한에서 낮은 송신 전력으로 통신하는 언더레이(underlay) 방법, 기존의 Wifi모델처럼 특정 사용자의 우선권이 없이 스펙트럼을 사용하는 오픈 쉐어링(open sharing) 방법, 사용자에게 스펙트럼 자원을 사고 파는 권리를 부여한 스펙트럼 프러펄티 라이트(spectrum property right), 각 사용자에게 독점적으로 스펙트럼을 할당하는 동적 스펙트럼 할당(dynamic spectrum allocation) 방법으로 나뉠 수 있다. Dynamic spectrum management is based on cognitive radio technology, and it uses an overlay method that uses a spectrum that is not used by a primary user by detecting a spectrum hole or white space, An underlay method for communicating at low transmission power as long as it does not exceed the interference tolerance level of the primary user, an open sharing method using a spectrum without priority of a specific user, such as an existing Wifi model, A spectrum property right that grants the right to buy and sell resources, and a dynamic spectrum allocation method that allocates spectrum exclusively to each user.

종래의 동적 스펙트럼 할당과 관련하여 한국 공개특허 제10-2014-7007802호, 제10-2014-0124108호 등이 있으나, 동적 스펙트럼 할당을 위한 최소 트래픽 도출하는 방법에 대해서는 기재하고 있지 않다. Korean Patent Laid-Open Nos. 10-2014-7007802 and 10-2014-0124108 are related to conventional dynamic spectrum allocation, but there is no description of a method of deriving minimum traffic for dynamic spectrum allocation.

이에 따라 다중 라디오 접속 네트워크 환경에서의 동적 스펙트럼을 할당하는 기술에 있어서, 중앙의 스펙트럼을 관리하는 개체가 각 라디오 접속 기술에 스펙트럼을 동적으로 할당시키는 기술이 제안될 필요가 있다.
Accordingly, in a technique of assigning dynamic spectrum in a multi-radio access network environment, a technique is required in which an entity managing a central spectrum dynamically allocates a spectrum to each radio access technology.

본 발명의 실시예들은 동적 스펙트럼 할당을 수행하는 다중 라디오 접속 시스템에서 동적 스펙트럼 할당 수행 비용을 고려하여 하나의 라디오 접속 기술의 최소 트래픽 사용량을 도출하기 위한 것이다. 동적 스펙트럼 할당 수행 비용을 고려하여 라디오 접속 기술들의 트래픽 차이가 얼마 이상이 발생하여야 동적 스펙트럼 할당이 의미 있는지를 도출한다.
Embodiments of the present invention are for deriving the minimum traffic usage of one radio access technology considering the cost of performing dynamic spectrum allocation in a multiple radio access system performing dynamic spectrum allocation. Considering the cost of performing the dynamic spectrum allocation, it is necessary to determine how much the traffic difference of the radio access technologies should occur before the dynamic spectrum allocation is significant.

일 실시예에 따르면, 라디오 접속 시스템의 스펙트럼을 할당하는 방법은, 단일의 기지국(Base Station)이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서, 총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행할 수 있다.According to one embodiment, a method of allocating a spectrum of a radio access system is provided wherein a single base station uses a multiple radio access technology and the arrival of users of each radio access technology is in an environment following a Poisson process, In order to perform spectrum allocation using a multi-dimensional Erlang loss model sharing total capacity or a one-dimensional Erlang loss model with fixed capacity of sub-models, the dynamic spectrum allocation in the multi- Or the fixed spectrum allocation in the multiple radio access system may be modeled as the one-dimensional Erlang loss model.

일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 다차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 데 있어서, 사용되는 라디오 접속 기술의 수가 N이고, 시스템 총 캐패시티가

Figure pat00001
일 때, k번째 라디오 접속 시스템은
Figure pat00002
의 캐패시티를 가지며, 수학식 1을 충족할 수 있다.According to one aspect of the present invention, in performing the modeling using the multi-dimensional Erlang loss model, the spectrum allocation method includes:
Figure pat00001
, The k < th >
Figure pat00002
And can satisfy Equation (1).

수학식1:Equation 1:

Figure pat00003
Figure pat00003

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 다차원의 Erlang loss 모델의 상태를 각각의 라디오 접속 기술의 사용자의 수로 정의함에 따라 상태 공간은 수학식 2와 같이 표현되고, 상기 상태 공간은 N 차원의 Euclidean 공간이고, 각각의 상태들 사이에서의 천이율(transition rate)을 수학식 3으로 계산되고,

Figure pat00004
는 상기 N차원의 Euclidean 공간의 기저벡터이며,
Figure pat00005
이고,
Figure pat00006
와
Figure pat00007
는 각각의 k번째 라디오 접속 기술 사용자의 도착률(arrival rate)과 출발률(departure rate)을 나타낼 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum allocation method may include: defining a state of the multi-dimensional Erlang loss model as the number of users of each radio access technology, the state space is expressed by Equation 2, And the transition rate between the respective states is calculated by Equation 3,
Figure pat00004
Is a basis vector of the N-dimensional Euclidean space,
Figure pat00005
ego,
Figure pat00006
Wow
Figure pat00007
May represent an arrival rate and a departure rate of each kth radio access technology user.

수학식 2:Equation 2:

Figure pat00008
Figure pat00008

수학식 3:Equation (3)

Figure pat00009
Figure pat00009

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 정상상태에서의 균형 방정식(balance equation)을 수학식 4와 같이 도출되며,

Figure pat00010
는 상태
Figure pat00011
의 정상상태의 확률을 의미하며,
Figure pat00012
는 사건 A에 대한 표시함수(indicator function)를 의미할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum allocation method includes deriving a balance equation in a steady state according to Equation (4)
Figure pat00010
State
Figure pat00011
The probability of a steady state of
Figure pat00012
May refer to an indicator function for event A.

수학식 4:Equation 4:

Figure pat00013
Figure pat00013

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상태 공간 S에 포함되지 않는 상태

Figure pat00014
의 정상상태의 확률
Figure pat00015
는 0이라는 제약사항이 존재하므로 상기 수학식 4와 정규화 조건(normalized condition)에 기초하여 상기 정상상태의 확률
Figure pat00016
을 수학식 5로 계산할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum allocation method includes a state
Figure pat00014
The probability of a steady state of
Figure pat00015
Is 0, so that the probability of the steady state based on Equation (4) and the normalized condition
Figure pat00016
Can be calculated by Equation (5).

수학식 5:Equation 5:

Figure pat00017
Figure pat00017

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 정상상태에서 시스템 안에 포함되는 총 사용자의 수가 j명일 확률

Figure pat00018
는 수학식 6으로 계산되고, 기설정된 기준 이상으로 바쁜 서버의 수에 대한 기대값은 상기 시스템 안에 포함되는 사용자의 수와 같고, 상기 시스템에 상기 총 사용자 수의 기대값
Figure pat00019
은 수학식 7로 도출될 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum allocation method includes the steps of:
Figure pat00018
Is calculated by Equation (6), an expected value for the number of busy servers over a preset reference is equal to the number of users included in the system,
Figure pat00019
Can be derived by Equation (7).

수학식 6:Equation (6)

Figure pat00020
Figure pat00020

수학식 7:Equation (7)

Figure pat00021
Figure pat00021

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 부 모델들의 사용자 수의 기대값

Figure pat00022
은 수학식 8로 나타내고, 상기 부 모델들의 안에 포함되는 사용자 수의 기대값들의 합은 시스템 안에 있는 총 사용자의 기대값과 같으며, 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.According to another aspect, the spectrum allocation method further comprises: estimating the number of users of the submodels
Figure pat00022
Is expressed by Equation (8), and the sum of expected values of the number of users included in the sub-models is equal to the expected value of total users in the system, and can be expressed by Equation (9).

수학식 8:Equation (8)

Figure pat00023
Figure pat00023

수학식 9:Equation (9)

Figure pat00024
Figure pat00024

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, PASTA 이론에 기초하여 모든 서버가 바쁠 확률과 같은 blocking 확률은, 수학식 10과 같이 계산되고, blocking state

Figure pat00025
는 도착하는 사용자들이 block되는 상태들의 집합을 의미하고, 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.According to another aspect, in the spectrum allocation method, a blocking probability, such as a probability that all servers are busy based on the PASTA theory, is calculated as Equation 10, and a blocking state
Figure pat00025
Denotes a set of states in which the arriving users are blocked, and can be expressed by Equation (11).

수학식 10:Equation (10)

Figure pat00026
Figure pat00026

수학식 11:Equation (11)

Figure pat00027
Figure pat00027

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 동적 스펙트럼 할당 모델에서 남은 스펙트럼 자원의 블록은 수학식 12와 같이 정의하고, 상기 남은 스펙트럼 자원 블록은 각각의 라디오 접속 기술의 트래픽에 비례하도록 분배되고, 상태

Figure pat00028
에서 k번째 라디오 접속 시스템에 할당되는 스펙트럼 자원 블록의 수는 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.According to another aspect, the spectrum allocation method defines a block of spectrum resources remaining in the dynamic spectrum allocation model as shown in Equation (12), and the remaining spectrum resource blocks are distributed in proportion to the traffic of each radio access technology, condition
Figure pat00028
The number of spectrum resource blocks allocated to the k < th > radio access system can be expressed by Equation (13).

수학식 12:Equation (12)

Figure pat00029
Figure pat00029

수학식 13:≪

Figure pat00030
Figure pat00030

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 k번째 라디오 접속 시스템의 스펙트럼 이용률은 사용자의 수 또는 사용되고 있는 스펙트럼 자원 블록의 수와 할당받은 자원 블록의 수의 비율로 정의되고, 상기 스펙트럼 이용률

Figure pat00031
은 수학식 14와 같이 계산되고, 상기 시스템의 총 스펙트럼 이용률은 상기 시스템 안에 있는 총 사용자의 수와 총 스펙트럼 자원 블록의 수의 비율로 정의되며, 수학식 15와 같이 계산되고, 상기 시스템의 총 스펙트럼 이용률의 기대값은 수학식 16와 같이 계산될 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum utilization method of the k-th radio access system is defined as a ratio of the number of users or the number of spectrum resource blocks being used to the number of allocated resource blocks,
Figure pat00031
And the total spectrum utilization of the system is defined as a ratio of the total number of users in the system to the total number of spectrum resource blocks and is calculated as: < EMI ID = 15.0 > The expectation value of the utilization rate can be calculated as shown in Equation (16).

수학식 14:Equation (14)

Figure pat00032
Figure pat00032

수학식 15:Equation (15)

Figure pat00033
Figure pat00033

수학식 16:Equation (16)

Figure pat00034
Figure pat00034

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 데 있어서, 각각의 라디오 접속 시스템들은 같은 캐패시티를 가지고, 상기 시스템의 총 캐패시티가

Figure pat00035
일 때, 부 모델들은
Figure pat00036
의 캐패시티를 가지며, 균형 방정식과 정규화 조건을 사용한 정상상태의 확률은 수학식 17로 도출되고,
Figure pat00037
,
Figure pat00038
,
Figure pat00039
는 각각 k번째 라디오 접속 시스템에서의 사용자의 수, 도착률, 출발률을 의미할 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the modeling of the one-dimensional Erlang loss model, each of the radio access systems has the same capacity, and the total capacity of the system is
Figure pat00035
, The submodels are
Figure pat00036
And the probability of the steady state using the equilibrium equations and the normalization condition is derived by Equation 17,
Figure pat00037
,
Figure pat00038
,
Figure pat00039
May denote the number of users, arrival rate, and departure rate in the kth radio access system, respectively.

수학식 17:Equation (17)

Figure pat00040
Figure pat00040

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 시스템의 성능 평가를 위하여 비용함수(cost function)의 개념을 적용시키고,

Figure pat00041
를 동적 스펙트럼 할당을 한번 수행하는데 소비되는 비용, n을 시뮬레이션 기간동안 동적 스펙트럼을 수행하는 횟수로 정의하고, 전체 시뮬레이션 시간동안 소비된 동적 스펙트럼 할당 수행비용은
Figure pat00042
이 되고, 유틸리티(utility) 함수
Figure pat00043
는 수학식 18과 같이 계산되고,
Figure pat00044
는 웨이트(weight)를 의미하며
Figure pat00045
이고, U는 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델과 고정 스펙트럼 할당 모델의 스펙트럼 이용률을 의미할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the spectrum allocation method includes applying a concept of a cost function for performance evaluation of the system,
Figure pat00041
Is defined as the number of times the dynamic spectrum is performed during the simulation period, and the cost of performing the dynamic spectrum allocation consumed during the entire simulation time is
Figure pat00042
And the utility function
Figure pat00043
Is calculated as shown in Equation (18)
Figure pat00044
Refers to the weight
Figure pat00045
, And U can denote the spectrum utilization of the adaptive dynamic spectrum allocation model and the fixed spectrum allocation model.

수학식 18:≪

Figure pat00046
Figure pat00046

또 다른 일측에 따르면, 상기 스펙트럼 할당 방법은, 상기 동적 스펙트럼의 할당 이득은 수학식 19와 같이 정의되고,

Figure pat00047
와
Figure pat00048
는 적응형 동적 스펙트럼 할당과 고정 스펙트럼 할당의 유틸리티를 의미하고, 상기 고정 스펙트럼 할당의 경우 유틸리티와 상기 시스템의 이용률은 같을 수 있다.According to another aspect of the present invention, in the spectrum allocation method, the allocation gain of the dynamic spectrum is defined as in Equation (19)
Figure pat00047
Wow
Figure pat00048
Means a utility of adaptive dynamic spectrum allocation and fixed spectrum allocation, where the utilization of the utility and the system may be the same for the fixed spectrum allocation.

수학식 19:(19)

Figure pat00049
Figure pat00049

일 실시예에 따른 스펙트럼을 할당하는 라디오 접속 시스템은, 단일의 기지국이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서, 총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행할 수 있다.A radio access system that allocates a spectrum according to an embodiment is characterized in that a single base station uses multiple radio access technologies and the arrival of users of each radio access technology is controlled by a multi- In order to perform spectrum allocation using the one-dimensional Erlang loss model with fixed capacity of the Erlang loss model or sub models, the dynamic spectrum allocation in the multiple radio access system is modeled as a multi-dimensional Erlang loss model, The fixed spectrum allocation in the radio access system can be modeled as the one-dimensional Erlang loss model.

일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템이 스펙트럼을 할당하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령은, 단일의 기지국(Base Station)이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서, 총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
A computer readable medium comprising instructions for a computer system according to one embodiment to allocate spectrum, the instructions being for a single base station to use multiple radio access technologies, Arrival of users of the multi-dimensional Erlang loss model sharing the total capacity or the one-dimensional Erlang loss model in which the capacity of the sub-models is fixed in the environment following the Poisson process, Modeling the dynamic spectrum allocation in the access system to a multi-dimensional Erlang loss model, or modeling the fixed spectrum allocation in the multi-radio access system to the one-dimensional Erlang loss model.

본 발명의 실시예들은 다중 라디오 접속 네트워크 환경에서 동적 스펙트럼 할당을 수행하는데 있어서, 동적 스펙트럼 할당 비용을 고려한다. 라디오 접속 기술들의 최소 트래픽 차이를 도출함으로써, 언제 동적 스펙트럼 할당을 해야 이득을 얻는지 알 수 있다. 이에 따라 무작정 동적 스펙트럼 할당을 수행하지 않도록 하는 방법론을 제시하여 비용적인 측면에서 손실을 줄일 수 있다.
Embodiments of the present invention consider dynamic spectrum allocation costs in performing dynamic spectrum allocation in a multiple radio access network environment. By deriving the minimum traffic difference of the radio access technologies, it is possible to know when the dynamic spectrum allocation is beneficial. Accordingly, it is possible to reduce the loss in terms of cost by suggesting a method of not performing random dynamic spectrum allocation.

도 1은 일 실시예에 따른 다중 라디오 접속 기술 네트워크 환경에서 동적 스펙트럼 할당을 수행하는 시스템 모델로써 다차원의 Erlang loss 모델을 나타낸 것이다.
도 2는 일 실시예에 따른 다중 라디오 접속 시스템에서 사용하는 라디오 접속 기술의 수 (N)가 3, 시스템의 총 캐패시티 (

Figure pat00050
)가 3일 때의 상태 천이 다이어그램 및 blocking 상태 (
Figure pat00051
)를 묘사한 예시이다.
도 3은 일 실시예에 따른 다중 라디오 접속 시스템에서 사용하는 라디오 접속 기술의 수(N)가 4, 특정 라디오 접속 기술과 나머지 라디오 접속 기술의 트래픽 비율을 나타내는
Figure pat00052
가 2일 때, 시간에 따른 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델과 고정 스펙트럼 할당 모델 사이의 스펙트럼의 이용률(utilization)을 나타낸 것이다.
도 4는 일 실시예에 따른 특정 라디오 접속 기술과 나머지 라디오 접속 기술의 트래픽 비율을 나타내는
Figure pat00053
가 2일 때, 다중 라디오 접속 시스템에서 사용하는 라디오 접속 기술의 수(N)에 따른 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델과 고정 스펙트럼 할당 모델의 blocking 확률을 나타낸 것이다.
도 5는 일 실시예에 따른 동적 스펙트럼 할당 비용을 고려했을 때, 동적 스펙트럼 할당을 수행하는데 있어서, 특정 라디오접속 기술과 나머지 라디오 접속 기술의 트래픽 비율을 나타내는
Figure pat00054
의 최소값을 도출하기 위한 동적 스펙트럼 할당이득을 나타낸 것이다.FIG. 1 illustrates a multi-dimensional Erlang loss model as a system model for performing dynamic spectrum allocation in a multi-radio access technology network environment according to an exemplary embodiment.
FIG. 2 is a graph showing the number (N) of radio access technologies used in a multiple radio access system according to an embodiment is 3, the total capacity
Figure pat00050
) ≪ / RTI > is 3 < RTI ID = 0.0 >
Figure pat00051
). ≪ / RTI >
FIG. 3 is a graph showing the number (N) of radio access technologies used in a multi-radio access system according to an embodiment is 4,
Figure pat00052
Is the utilization of the spectrum between the adaptive dynamic spectrum allocation model and the fixed spectrum allocation model over time.
Figure 4 is a graphical representation of traffic ratios for a particular radio access technology and the remaining radio access technologies, according to one embodiment.
Figure pat00053
Is the number of radio access technologies (N) used in the multi-radio access system, and the blocking probability of the fixed spectrum allocation model.
5 is a graph illustrating the ratio of traffic of a specific radio access technology to a remaining radio access technology in performing dynamic spectrum allocation considering dynamic spectrum allocation cost according to an exemplary embodiment.
Figure pat00054
The dynamic spectrum allocation gain for deriving the minimum value of < RTI ID = 0.0 >

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 다중 라디오 접속 기술 네트워크 환경에서 동적 스펙트럼 할당을 수행하는 시스템 모델로써 다차원의 Erlang loss 모델을 나타낸 것이다.FIG. 1 illustrates a multi-dimensional Erlang loss model as a system model for performing dynamic spectrum allocation in a multi-radio access technology network environment according to an exemplary embodiment.

일 실시예에 따른 다중 라디오 접속 시스템에서의 분석적인(analytic) 동적 스펙트럼 할당 모델을 고려할 수 있다. 단일의 기지국(base station)이 다중 라디오 접속 기술을 사용할 수 있고, 각각의 라디오 접속 사용자(user)들의 도착은 Poisson 과정을 따른다고 가정한다.An analytical dynamic spectrum allocation model in a multiple radio access system according to one embodiment may be considered. It is assumed that a single base station can use multiple radio access technologies and the arrival of each radio access user follows the Poisson process.

다중 라디오 접속 시스템은 동적 스펙트럼 할당을 수행하는 모델을 도 1과 같이 나타낼 수 있다. 본 발명에서 다중 라디오 접속 시스템은 다차원의 Erlang loss 모델의 통계적 특성을 이용하여 적응적으로 동적 스펙트럼 할당을 수행하기 때문에 Erlang loss 모델을 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델이라고 명명하기로 한다. 마찬가지로, 기존의 고정 스펙트럼 할당 모델은 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링할 수 있다. 다차원의 Erlang loss 모델과 1차원의 Erlang loss 모델은 여러 Erlang loss 모델들이 병렬적으로 결합되어 있는 구조는 같지만, 시스템 캐패시티를 어떻게 가지느냐에 따라서 차이가 있다. 부 모델(sub-model)들이 시스템 총 캐패시티를 공유하는 다차원의 Erlang loss 모델과는 달리 1차원 Eralang loss 모델에서는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있다. 계산의 간편함을 위하여 모델들은 uncontrolled call access scheme을 사용한다. 다시 말해서, 최소한의 하나의 빈 서버가 있을 때, 사용자는 서비스를 받게 되지만 그렇지 않은 경우네는 block되어 시스템을 나가게 된다. 그리고 고려하는 모델의 queue discipline은 FCFS(first com first out or FIFO)를 따른다. 또한, 모델은 통계적인 계산을 위해 정상상태임을 가정한다.A multiple radio access system may represent a model for performing dynamic spectrum allocation as shown in FIG. In the present invention, since the multi-radio access system performs dynamic spectrum allocation adaptively using the statistical characteristics of the multi-dimensional Erlang loss model, the Erlang loss model will be referred to as an adaptive dynamic spectrum allocation model. Likewise, the existing fixed spectrum allocation model can be modeled as a one-dimensional Erlang loss model. The multi - dimensional Erlang loss model and the one - dimensional Erlang loss model have the same structure in which the various Erlang loss models are connected in parallel, but there is a difference depending on how the system capacity is achieved. Unlike the multi-dimensional Erlang loss model in which sub-models share system total capacity, the capacity of submodels is fixed in the 1-dimensional Eralang loss model. For simplicity of calculation, models use uncontrolled call access scheme. In other words, when there is at least one empty server, the user receives the service, but if not, it is blocked and left the system. The queue discipline of the model under consideration follows FCFS (first com first out or FIFO). It is also assumed that the model is in steady state for statistical computation.

다중 라디오 접속 시스템에서 동적 스펙트럼 할당 프로세스를 위한 다차원의 Erlang loss 모델을 설명하기로 한다.A multi-dimensional Erlang loss model for the dynamic spectrum allocation process in a multi-radio access system will be described.

다차원의 Eralang loss 모델은 한정된 공유가능한 캐패시티를 지닌 복수 개의 Eralang loss 모델들로 이루어져 있기 때문에, 사용자의 도착이 Poisson 과정을 따른다면, 다중 라디오 접속 시스템에서의 동작 스펙트럼 할당을 다차원의 Eralang loss 모델로 모델링하는 것이 적합하다. 사용되는 라디오 접속 기술의 수가 N 이고, 시스템의 총 캐패시티가

Figure pat00055
(110)일 때, k번째 라디오 접속 시스템은
Figure pat00056
의 캐패시티를 가지며 다음을 만족한다.Since the multi-dimensional Eralang loss model consists of a plurality of Eralang loss models with limited shared capacity, if the user's arrival follows the Poisson process, then the operation spectrum allocation in the multi-radio access system is modeled as a multidimensional eralang loss model Modeling is suitable. If the number of radio access technologies used is N and the total capacity of the system is
Figure pat00055
(110), the kth radio access system
Figure pat00056
And satisfies the following.

수학식 1:Equation 1:

Figure pat00057
Figure pat00057

다차원의 Eralang loss 모델의 상태가 각각의 라디오 접속 기술의 사용자 수로 정의한다면, 상태 공간은 다음과 같이 표현될 수 있다.If the state of a multi-dimensional Eralang loss model is defined by the number of users of each radio access technology, the state space can be expressed as:

수학식 2:Equation 2:

Figure pat00058
Figure pat00058

이 상태 공간은 N차원의 Euclidean 공간이다. 각 상태들 사이에서 (transition rate)은 다음과 같이 계산된다.This state space is an N-dimensional Euclidean space. The transition rate between each state is calculated as follows.

수학식 3:Equation (3)

Figure pat00059
Figure pat00059

여기서

Figure pat00060
는 N차원 Euclidean 공간의 기저벡터이며,
Figure pat00061
이다.
Figure pat00062
와
Figure pat00063
는 각각 k번째 라디오 접속 기술 사용자의 도착률(arrival rate)과 출발률(departure rate)을 나타낸다. 수학식 2 및 수학식 3을 이용하면, 정상상태에서의 균형 방정식(balance equation)은 다음과 같이 유도할 수 있다.here
Figure pat00060
Is the basis vector of the N-dimensional Euclidean space,
Figure pat00061
to be.
Figure pat00062
Wow
Figure pat00063
Represents the arrival rate and departure rate of the kth radio access technology user, respectively. Using equations (2) and (3), the balance equation in a steady state can be derived as follows.

수학식 4:Equation 4:

Figure pat00064
Figure pat00064

여기서

Figure pat00065
는 상태
Figure pat00066
의 정상상태의 확률을 의미하며,
Figure pat00067
는 사건 A에 대항 표시함수(indicator function)을 의미한다. 그리고, 상태공간 S에 속하지 않는 상태
Figure pat00068
의 정상상태 확률
Figure pat00069
는 0이라는 제약사항이 있다. 수학식 4와 정규화 조건(normalized condition)을 사용하면 정상상태의 확률
Figure pat00070
은 쉽게 구할 수 있다.here
Figure pat00065
State
Figure pat00066
The probability of a steady state of
Figure pat00067
Means an indicator function against event A. Then, in a state not belonging to the state space S
Figure pat00068
Steady-state probability of
Figure pat00069
Has a constraint of zero. Using equation (4) and normalized condition, the probability of steady state
Figure pat00070
Can be easily obtained.

수학식 5:Equation 5:

Figure pat00071
Figure pat00071

정상상태에서 시스템 안에 총 사용자의 수가 j명일 확률

Figure pat00072
는 다음과 같이 계산된다.The probability that the total number of users in the system in the steady state is j
Figure pat00072
Is calculated as follows.

수학식 6:Equation (6)

Figure pat00073
Figure pat00073

본 모델은 버퍼(buffer)를 가지고 있지 않으므로, 바쁜 서버 수의 기대값은 시스템 안에 있는 사용자의 수와 같다. 이를 바탕으로, 시스템에 총 사용자의 수의 기대값

Figure pat00074
은 다음과 같이 구해진다.Since this model does not have a buffer, the expected number of busy servers is equal to the number of users in the system. Based on this, the expected value of the total number of users in the system
Figure pat00074
Is obtained as follows.

수학식 7:Equation (7)

Figure pat00075
Figure pat00075

더 나아가서, 각 부 모델들의 사용자의 수의 기대값

Figure pat00076
은 다음과 같다.Further, the expected value of the number of users of each sub-
Figure pat00076
Is as follows.

수학식 8:Equation (8)

Figure pat00077
Figure pat00077

이때, 당연히 부 모델들 안에 있는 사용자의 수의 기대값들의 합은 시스템 안에 있는 총 사용자의 기대값과 같다.At this time, of course, the sum of the expected values of the number of users in the submodels equals the expected value of the total users in the system.

수학식 9:Equation (9)

Figure pat00078
Figure pat00078

또한, 모든 서버가 바쁠 확률과 같은 blocking 확률은 PASTA 이론에 의하여 다음과 같이 계산된다.Also, the probability of blocking, such as the probability that all servers are busy, is calculated by PASTA theory as follows.

수학식 10:Equation (10)

Figure pat00079
Figure pat00079

여기서, blocking state

Figure pat00080
는 도착하는 사용자들이 block되는 상태들의 집합을 의미한다.Here, blocking state
Figure pat00080
Is a set of states in which the arriving users are blocked.

수학식 11:Equation (11)

Figure pat00081
Figure pat00081

도 2를 참고하면, 다중 라디오 접속 시스템에서 사용하는 라디오 접속 기술의 수(N)이 3, 시스템 총 캐패시티(

Figure pat00082
)가 3일 때의 상태 천이 다이어그램 및 blocking 상태(
Figure pat00083
)를 기하학적으로 나타낸 예이다. 동적 스펙트럼 할당 모델에서 남은 스펙트럼 자원 블록은 다음과 같이 정의할 수 있다.2, the number (N) of radio access technologies used in the multiple radio access system is 3, the system total capacity
Figure pat00082
) ≪ / RTI > is 3 < RTI ID = 0.0 >
Figure pat00083
) Are geometrically represented. The remaining spectrum resource blocks in the dynamic spectrum allocation model can be defined as follows.

수학식 12:Equation (12)

Figure pat00084
Figure pat00084

남은 스펙트럼 자원 블록은 시스템의 이용률을 위하여 각 라디오 접속 기술의 트래픽에 비례하도록 분배될 수 있다. 상태

Figure pat00085
에서 k번째 라디오 접속 시스템에 할당되는 스펙트럼 자원 블록의 수는 다음과 같다. The remaining spectrum resource blocks may be distributed in proportion to the traffic of each radio access technology for utilization of the system. condition
Figure pat00085
The number of spectrum resource blocks allocated to the k < th >

수학식 13:≪

Figure pat00086
Figure pat00086

k번째 라디오 접속 시스템의 스펙트럼 이용률은 사용자의 수 또는 사용되고 있는 스펙트럼 자원 블록의 수와 할당받은 스펙트럼 자원 블록의 수의 비율로 정의된다. 그래서 스펙트럼 이용률

Figure pat00087
은 다음과 같이 계산된다.The spectrum utilization of the kth radio access system is defined as the ratio of the number of users or the number of spectrum resource blocks being used to the number of allocated spectrum resource blocks. So the spectrum utilization
Figure pat00087
Is calculated as follows.

수학식 14:Equation (14)

Figure pat00088
Figure pat00088

시스템의 총 스펙트럼 이용률은 마찬가지로 시스템 안에 있는 총 사용자의 수와 총 스펙트럼 자원 블록의 수의 비율로 정의되며, 이는 다음과 같이 구해진다.The total spectrum utilization of the system is similarly defined as the ratio of the total number of users in the system to the total number of spectrum resource blocks, which is obtained as follows.

수학식 15:Equation (15)

Figure pat00089
Figure pat00089

그리고 이 시스템 이용률의 기대값은 다음과 같이 계산된다.And the expected value of this system utilization rate is calculated as follows.

수학식 16:Equation (16)

Figure pat00090
Figure pat00090

본 발명에서는 다차원의 Erlang loss 모델의 통계적 특성을 이용하여 적응적으로 동적 스펙트럼 할당을 수행하기 때문에 본 모델을 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델이라 명명한다.
In the present invention, since the dynamic spectrum allocation is adaptively performed using the statistical characteristics of the multi-dimensional Erlang loss model, this model is referred to as an adaptive dynamic spectrum allocation model.

다중 라디오 접속 시스템은 고정 스펙트럼 할당을 위한 1차원의 Erlang loss 모델을 설명하기로 한다.A multi-radio access system will describe a one-dimensional Erlang loss model for fixed spectrum allocation.

기존의 고정 스펙트럼 할당 프로세스는 1차원에 있는 여러 Erlang loss 모델들로 고려될 수 있다. 각 라디오 접속 시스템들은 같은 캐패시티를 가진다고 가정한다. 그러면 시스템의 총 캐패시티가

Figure pat00091
일 때, 부 모델들은
Figure pat00092
만큼의 캐패시티를 가지게 된다. 균형 방정식과 정규화 조건을 사용하면 정상상태의 확률은 쉽게 유도된다.The existing fixed spectrum allocation process can be considered as several Erlang loss models in one dimension. It is assumed that each radio access system has the same capacity. The total capacity of the system is then
Figure pat00091
, The submodels are
Figure pat00092
As shown in FIG. Using equilibrium equations and normalization conditions, the probability of steady state is easily derived.

수학식 17:Equation (17)

Figure pat00093
Figure pat00093

여기서,

Figure pat00094
,
Figure pat00095
,
Figure pat00096
는 각각 k번째 라디오 접속 시스템에서의 사용자의 수, 도착률, 출발률을 의미한다. Blocking 확률은 앞과 마찬가지로 PASTA 정리를 이용하면 다음과 같다.here,
Figure pat00094
,
Figure pat00095
,
Figure pat00096
Denotes the number of users, arrival rate, and departure rate in the kth radio access system, respectively. The probability of blocking is as follows using PASTA theorem.

수학식 18:≪

Figure pat00097
Figure pat00097

이 식은 Erlang loss formula 또는 B-formula 라고 알려져 있다. 효과적인 도착률(effective arrival rate)은

Figure pat00098
로 정의가 되며, k번째 라디오 접속 시스템에서 총 사용자의 수의 기대값은 Little law를 통하여 구해진다.This formula is known as the Erlang loss formula or B-formula. The effective arrival rate
Figure pat00098
And the expected value of the total number of users in the kth radio access system is obtained by Little law.

수학식 19:(19)

Figure pat00099
Figure pat00099

여기서

Figure pat00100
는 시스템에서 사용자가 기다리는 시간의 분포를 의미한다. Erlang loss 모델은 버퍼가 없는 시스템으로, 사용자가 기다리는 시간은 서비스를 받는 시간으로 고려될 수 있다. k번재 라디오 접속 시스템의 스펙트럼 이용률은 수학식 14에서 설명한 바와 같이 유도된다.here
Figure pat00100
Means the distribution of the time the user waits in the system. The Erlang loss model is a system without buffers, and the time that the user waits can be considered as the time to receive the service. The spectral utilization of the k-th radio access system is derived as described in equation (14).

수학식 20:Equation (20)

Figure pat00101
Figure pat00101

그리고 시스템 총 스펙트럼 이용률은 수학식 15에서 설명한 바와 같이 유도된다.And the system total spectrum utilization is derived as described in equation (15).

수학식 21:Equation 21:

Figure pat00102
Figure pat00102

또한, 시스템 총 스펙트럼 이용률의 기대값은 수학식 16에서 설명한 바와 같이 유도된다.In addition, the expected value of system total spectrum utilization is derived as described in equation (16).

수학식 22:Equation (22)

Figure pat00103
Figure pat00103

본 발명에서는 시스템 성능 평가를 위하여 비용함수(cost function)의 개념을 적용시킨다.

Figure pat00104
는 동적 스펙트럼 할당을 항번 수행하는 데 비용, n은 시뮬레이션 기간동안 동적 스펙트럼을 수행하는 횟수라고 정의를 하면, 전체 시뮬레이션 시간동안 든 동적 스펙트럼 할당 수행비용은
Figure pat00105
이 된다. 그러므로 유틸리티(utility) 함수
Figure pat00106
는 다음과 같이 계산된다.In the present invention, the concept of a cost function is applied for system performance evaluation.
Figure pat00104
Is the cost of performing dynamic spectrum assignment and n is the number of times the dynamic spectrum is performed during the simulation period, the cost of performing the dynamic spectrum allocation during the entire simulation time is
Figure pat00105
. Therefore, the utility function
Figure pat00106
Is calculated as follows.

수학식 23:Equation 23: <

Figure pat00107
Figure pat00107

여기서

Figure pat00108
는 웨이트(weight)를 의미하며
Figure pat00109
이고, U는 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델과 고정 스펙트럼 할당 모델의 스펙트럼 이용률을 의미한다. 고정 스펙트럼 할당의 경우 동적 스펙트럼 할당 수행비용은 없다. 더 나아가, 동적 스펙트럼 할당 이득은 다음과 같이 정의될 수 있다.here
Figure pat00108
Refers to the weight
Figure pat00109
And U denotes the spectrum utilization of the adaptive dynamic spectrum allocation model and the fixed spectrum allocation model. In the case of fixed spectrum allocation, there is no cost to perform dynamic spectrum allocation. Further, the dynamic spectrum allocation gain can be defined as follows.

수학식 24:Equation 24:

Figure pat00110
Figure pat00110

Figure pat00111
와
Figure pat00112
는 각각 적응형 동적 스펙트럼 할당과 고정 스펙트럼 할당의 유틸리티를 의미한다. 고정 스펙트럼 할당의 경우 유틸리티와 시스템 이용률은 같다. 결과적으로 동적 스펙트럼 할당 이득을 통하여 시스템 성능을 평가할 수 있다.
Figure pat00111
Wow
Figure pat00112
Denote the utility of adaptive dynamic spectrum allocation and fixed spectrum allocation, respectively. For fixed spectrum allocation, the utility and system utilization are the same. As a result, system performance can be assessed through dynamic spectrum allocation gains.

라디오 접속 시스템의 모의 실험을 통한 수치적 결과를 획득할 수 있다. Numerical results can be obtained through simulations of radio access systems.

라디오 접속 시스템의 실험에서는 밤에는 낮고, 낮에는 높은 근사된 트래픽 곡선을 사용하였고, 모의 실험 시간은 24시간으로 첫 번째 라디오 접속 시스템을 제외한 나머지 라디오 접속 시스템 사용자의 도착률과 출발률은 다음과 같다.In the experiment of the radio access system, the traffic curve which is low at night and high at the day is used and the simulation time is 24 hours. The arrival rate and the departure rate of the users of the radio access system except the first radio access system are as follows.

Figure pat00113
Figure pat00113

첫 번재 라디오 접속 시스템은 나머지 시스템과 사용자의 출발률은 같지만, 도착률은 더 크게 조정시킨다. 여기서

Figure pat00114
를 첫 번째 라디오 접속 시스템과 나머지 라디오 접속 시스템의 사용자의 도착률의 비율로 정의를 한다. 그리고 모의 실험에서는
Figure pat00115
를 2부터 5까지 바꿔가며 실험을 진행하였다. 각 모델별 시스템의 총 캐패시티는
Figure pat00116
으로 둔다. 모의실험에서 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델은 총 12번의 동적 스펙트럼 할당을 수행한다. N=4이고,
Figure pat00117
=2일 때, 시간에 따른 적응형 동적 스펙트럼 할당 이용률(310)과 고정 스펙트럼 할당 모델의 스펙트럼 이용률(320)은 도 3과 같다. The first radio access system has the same starting rate as the rest of the system, but it adjusts the arrival rate even more. here
Figure pat00114
Is defined as the ratio of the arrival rate of the users of the first radio access system and the remaining radio access systems. And in the simulation
Figure pat00115
Was changed from 2 to 5. The total capacity of the system for each model is
Figure pat00116
. In the simulation, the adaptive dynamic spectrum allocation model performs a total of 12 dynamic spectrum assignments. N = 4,
Figure pat00117
= 2, the adaptive dynamic spectrum allocation usage rate 310 and the spectrum utilization rate 320 of the fixed spectrum allocation model over time are as shown in FIG.

또한,

Figure pat00118
에 따른 적응형 동적 스펙트럼 할당의 bloking확률(410)과 고정 스펙트럼 할당 모델의 bloking 확률(420)은 도 4와 같다. 다중 라디오 접속 시스템에서 사용하는 라디오의 수가 많아질수록 사용되지 않는 스펙트럼이 점점 커지게 된다. 그러므로 N이 커질수록 blocking 확률은 감소한다. 감소하는 폭은 고정 스펙트럼 할당 모델보다 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델이 더 크다는 것을 알 수 있으며, 이는 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델이 사용되지 않는 스펙트럼을 사용할 수 있기 때문이다.Also,
Figure pat00118
The bloking probability 410 of the adaptive dynamic spectrum allocation and the bloking probability 420 of the fixed spectrum allocation model are shown in FIG. As the number of radios used in a multi-radio access system increases, the unused spectrum becomes larger and larger. Therefore, as N increases, the probability of blocking decreases. The decreasing width indicates that the adaptive dynamic spectrum allocation model is larger than the fixed spectrum allocation model because the adaptive dynamic spectrum allocation model can use a spectrum that is not used.

동적 스펙트럼 할당 수행 비용을 고려하여 앞서 설명한 유틸리티 함수를 적용시키면, 동적 스펙트럼 할당을 효과적으로 수행하는데 있어서, 최소한의 트래픽 차이를 도출할 수 있다. 본 발명의 모의실험에서는

Figure pat00119
으로 두었고, n=12이다. 도 5를 참고하면,
Figure pat00120
에 따른 동적 스펙트럼 할당 이득을 나타내고 있다.
Figure pat00121
이 약 3.5를 넘어설 때부터 동적 스펙트럼 할당 이득이 1을 넘어감을 알 수 잇다. 그러므로 특정 라디오 접속 시스템의 사용자의 도착률이 나머지 라디오보다 대략 3.5배 이상일 경우 동적 스펙트럼 할당이 유용함을 알 수 있다. Applying the utility function described above, taking into account the cost of performing dynamic spectrum allocation, can yield a minimum traffic difference in effectively performing dynamic spectrum allocation. In the simulation of the present invention
Figure pat00119
, And n = 12. 5,
Figure pat00120
And the dynamic spectrum allocation gain according to FIG.
Figure pat00121
It can be seen that the dynamic spectrum allocation gain exceeds 1 from this point when it exceeds 3.5. Therefore, it can be seen that dynamic spectrum allocation is useful when the arrival rate of a user of a particular radio access system is approximately 3.5 times greater than the remaining radio.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 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 실시예를 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media 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 machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (15)

라디오 접속 시스템의 스펙트럼을 할당하는 방법에 있어서,
단일의 기지국(Base Station)이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서,
총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는
것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.A method for allocating a spectrum of a radio access system,
A single base station uses a multiple radio access technology, and the arrival of users of each radio access technology, in an environment following the Poisson process,
In order to perform spectrum allocation using a multi-dimensional Erlang loss model sharing total capacity or a one-dimensional Erlang loss model with fixed capacity of sub-models, the dynamic spectrum allocation in the multi- Or modeling the fixed spectrum allocation in the multiple radio access system into the one-dimensional Erlang loss model
The spectrum allocation method comprising the steps of: 제1항에 있어서,
상기 다차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 데 있어서, 사용되는 라디오 접속 기술의 수가 N이고, 시스템 총 캐패시티가
Figure pat00122
일 때, k번째 라디오 접속 시스템은
Figure pat00123
의 캐패시티를 가지며, 수학식 1을 충족하는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식1:
Figure pat00124
The method according to claim 1,
In performing the modeling with the multi-dimensional Erlang loss model, if the number of radio access technologies used is N and the system total capacity is
Figure pat00122
, The k < th >
Figure pat00123
, And satisfies Equation (1): " (1) "
Equation 1:
Figure pat00124
 제2항에 있어서,
상기 다차원의 Erlang loss 모델의 상태를 각각의 라디오 접속 기술의 사용자의 수로 정의함에 따라 상태 공간은 수학식 2와 같이 표현되고, 상기 상태 공간은 N 차원의 Euclidean 공간이고,
각각의 상태들 사이에서의 천이율(transition rate)을 수학식 3으로 계산되고,
Figure pat00125
는 상기 N차원의 Euclidean 공간의 기저벡터이며,
Figure pat00126
이고,
Figure pat00127
와
Figure pat00128
는 각각의 k번째 라디오 접속 기술 사용자의 도착률(arrival rate)과 출발률(departure rate)을 나타내는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 2:
Figure pat00129

수학식 3:
Figure pat00130
3. The method of claim 2,
The state space is represented by Equation (2) as the state of the multi-dimensional Erlang loss model is defined by the number of users of each radio access technology, the state space is an N-dimensional Euclidean space,
The transition rate between the respective states is calculated by Equation (3)
Figure pat00125
Is a basis vector of the N-dimensional Euclidean space,
Figure pat00126
ego,
Figure pat00127
Wow
Figure pat00128
(K) denotes a arrival rate and a departure rate of each kth radio access technology user.
Equation 2:
Figure pat00129

Equation (3)
Figure pat00130
 제3항에 있어서,
정상상태에서의 균형 방정식(balance equation)을 수학식 4와 같이 도출되며,
Figure pat00131
는 상태
Figure pat00132
의 정상상태의 확률을 의미하며,
Figure pat00133
는 사건 A에 대한 표시함수(indicator function)를 의미하는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 4:
Figure pat00134
The method of claim 3,
The balance equation in the steady state is derived as shown in Equation (4)
Figure pat00131
State
Figure pat00132
The probability of a steady state of
Figure pat00133
Gt; wherein < / RTI > denotes an indicator function for the event A.
Equation 4:
Figure pat00134
 제4항에 있어서,
상태 공간 S에 포함되지 않는 상태
Figure pat00135
의 정상상태의 확률
Figure pat00136
는 0이라는 제약사항이 존재하므로 상기 수학식 4와 정규화 조건(normalized condition)에 기초하여 상기 정상상태의 확률
Figure pat00137
을 수학식 5로 계산하는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 5:
Figure pat00138
5. The method of claim 4,
State not included in state space S
Figure pat00135
The probability of a steady state of
Figure pat00136
Is 0, so that the probability of the steady state based on Equation (4) and the normalized condition
Figure pat00137
Is calculated by Equation (5).
Equation 5:
Figure pat00138
 제5항에 있어서,
정상상태에서 시스템 안에 포함되는 총 사용자의 수가 j명일 확률
Figure pat00139
는 수학식 6으로 계산되고,
기설정된 기준 이상으로 바쁜 서버의 수에 대한 기대값은 상기 시스템 안에 포함되는 사용자의 수와 같고, 상기 시스템에 상기 총 사용자 수의 기대값
Figure pat00140
은 수학식 7로 도출되는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 6:
Figure pat00141

수학식 7:
Figure pat00142
6. The method of claim 5,
The probability that the total number of users included in the system in the steady state is j
Figure pat00139
Is calculated by Equation (6)
Wherein an expectation value for the number of busy servers exceeding a preset reference is equal to a number of users included in the system,
Figure pat00140
Is derived as: < EMI ID = 7.0 >
Equation (6)
Figure pat00141

Equation (7)
Figure pat00142
 제6항에 있어서,
부 모델들의 사용자 수의 기대값
Figure pat00143
은 수학식 8로 나타내고,
상기 부 모델들의 안에 포함되는 사용자 수의 기대값들의 합은 시스템 안에 있는 총 사용자의 기대값과 같으며, 수학식 9와 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 8:
Figure pat00144

수학식 9:
Figure pat00145
The method according to claim 6,
The expected number of users of submodels
Figure pat00143
Is expressed by Equation (8)
Wherein the sum of expected values of the number of users included in the sub models is equal to an expected value of total users in the system and is expressed by Equation (9).
Equation (8)
Figure pat00144

Equation (9)
Figure pat00145
 제7항에 있어서,
PASTA 이론에 기초하여 모든 서버가 바쁠 확률과 같은 blocking 확률은, 수학식 10과 같이 계산되고,
blocking state
Figure pat00146
는 도착하는 사용자들이 block되는 상태들의 집합을 의미하고, 수학식 11과 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 10:
Figure pat00147

수학식 11:
Figure pat00148
8. The method of claim 7,
Based on the PASTA theory, a blocking probability, such as the probability that all servers are busy, is calculated as in Equation 10,
blocking state
Figure pat00146
Is a set of states in which an arriving user is blocked, and is expressed as Equation (11).
Equation (10)
Figure pat00147

Equation (11)
Figure pat00148
 제8항에 있어서,
동적 스펙트럼 할당 모델에서 남은 스펙트럼 자원의 블록은 수학식 12와 같이 정의하고, 상기 남은 스펙트럼 자원 블록은 각각의 라디오 접속 기술의 트래픽에 비례하도록 분배되고,
상태
Figure pat00149
에서 k번째 라디오 접속 시스템에 할당되는 스펙트럼 자원 블록의 수는 수학식 13과 같이 나타내는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 12:
Figure pat00150

수학식 13:
Figure pat00151
9. The method of claim 8,
A block of spectral resources remaining in the dynamic spectrum allocation model is defined as in Equation (12), and the remaining spectral resource blocks are distributed in proportion to the traffic of each radio access technology,
condition
Figure pat00149
Wherein the number of spectrum resource blocks allocated to the k-th radio access system is expressed by Equation (13).
Equation (12)
Figure pat00150

≪
Figure pat00151
 제9항에 있어서,
상기 k번째 라디오 접속 시스템의 스펙트럼 이용률은 사용자의 수 또는 사용되고 있는 스펙트럼 자원 블록의 수와 할당받은 자원 블록의 수의 비율로 정의되고, 상기 스펙트럼 이용률
Figure pat00152
은 수학식 14와 같이 계산되고,
상기 시스템의 총 스펙트럼 이용률은 상기 시스템 안에 있는 총 사용자의 수와 총 스펙트럼 자원 블록의 수의 비율로 정의되며, 수학식 15와 같이 계산되고,
상기 시스템의 총 스펙트럼 이용률의 기대값은 수학식 16와 같이 계산되는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 14:
Figure pat00153

수학식 15:
Figure pat00154

수학식 16:
Figure pat00155
10. The method of claim 9,
Wherein the spectrum utilization rate of the kth radio access system is defined as a ratio of the number of users or the number of spectrum resource blocks being used to the number of allocated resource blocks,
Figure pat00152
Is calculated as shown in Equation (14)
The total spectrum utilization of the system is defined as a ratio of the total number of users in the system to the total number of spectrum resource blocks,
Wherein the expected value of the total spectrum utilization of the system is calculated as: < EMI ID = 16.0 >
Equation (14)
Figure pat00153

Equation (15)
Figure pat00154

Equation (16)
Figure pat00155
 제1항에 있어서,
상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 데 있어서, 각각의 라디오 접속 시스템들은 같은 캐패시티를 가지고, 상기 시스템의 총 캐패시티가
Figure pat00156
일 때, 부 모델들은
Figure pat00157
의 캐패시티를 가지며, 균형 방정식과 정규화 조건을 사용한 정상상태의 확률은 수학식 17로 도출되고,
Figure pat00158
,
Figure pat00159
,
Figure pat00160
는 각각 k번째 라디오 접속 시스템에서의 사용자의 수, 도착률, 출발률을 의미하는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 17:
Figure pat00161
The method according to claim 1,
In performing the modeling with the one-dimensional Erlang loss model, each radio access system has the same capacity, and the total capacity of the system is
Figure pat00156
, The submodels are
Figure pat00157
And the probability of the steady state using the equilibrium equations and the normalization condition is derived by Equation 17,
Figure pat00158
,
Figure pat00159
,
Figure pat00160
, Respectively, means the number of users, arrival rate, and departure rate in the kth radio access system.
Equation (17)
Figure pat00161
 제1항에 있어서,
상기 시스템의 성능 평가를 위하여 비용함수(cost function)의 개념을 적용시키고,
Figure pat00162
를 동적 스펙트럼 할당을 한번 수행하는데 소비되는 비용, n을 시뮬레이션 기간동안 동적 스펙트럼을 수행하는 횟수로 정의하고, 전체 시뮬레이션 시간동안 소비된 동적 스펙트럼 할당 수행비용은
Figure pat00163
이 되고, 유틸리티(utility) 함수
Figure pat00164
는 수학식 18과 같이 계산되고,
Figure pat00165
는 웨이트(weight)를 의미하며
Figure pat00166
이고, U는 적응형 동적 스펙트럼 할당 모델과 고정 스펙트럼 할당 모델의 스펙트럼 이용률을 의미하는 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 18:
Figure pat00167
The method according to claim 1,
To evaluate the performance of the system, the concept of a cost function is applied,
Figure pat00162
Is defined as the number of times the dynamic spectrum is performed during the simulation period, and the cost of performing the dynamic spectrum allocation consumed during the entire simulation time is
Figure pat00163
And the utility function
Figure pat00164
Is calculated as shown in Equation (18)
Figure pat00165
Refers to the weight
Figure pat00166
And U denotes the spectral utilization of the adaptive dynamic spectrum allocation model and the fixed spectrum allocation model.
≪
Figure pat00167
 제12항에 있어서,
상기 동적 스펙트럼의 할당 이득은 수학식 19와 같이 정의되고,
Figure pat00168
와
Figure pat00169
는 적응형 동적 스펙트럼 할당과 고정 스펙트럼 할당의 유틸리티를 의미하고, 상기 고정 스펙트럼 할당의 경우 유틸리티와 상기 시스템의 이용률은 같은 것을 특징으로 하는 스펙트럼 할당 방법.
수학식 19:
Figure pat00170
13. The method of claim 12,
The allocation gain of the dynamic spectrum is defined as shown in Equation 19,
Figure pat00168
Wow
Figure pat00169
Means a utility of adaptive dynamic spectrum allocation and fixed spectrum allocation wherein the utility and the utilization of the system are the same for the fixed spectrum allocation.
(19)
Figure pat00170
 스펙트럼을 할당하는 라디오 접속 시스템에 있어서,
단일의 기지국이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서,
총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는
것을 특징으로 하는 라디오 접속 시스템.1. A radio access system for assigning a spectrum,
A single base station employs multiple radio access technologies, and the arrival of users of each radio access technology, in an environment following the Poisson process,
In order to perform spectrum allocation using a multi-dimensional Erlang loss model sharing total capacity or a one-dimensional Erlang loss model with fixed capacity of sub-models, the dynamic spectrum allocation in the multi- Or modeling the fixed spectrum allocation in the multiple radio access system into the one-dimensional Erlang loss model
Lt; / RTI > 컴퓨터 시스템이 스펙트럼을 할당하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
상기 명령은,
단일의 기지국(Base Station)이 다중 라디오 접속 기술을 사용하고, 각각의 라디오 접속 기술의 사용자들의 도착은 Poisson 과정을 따르는 환경에서,
총 캐패시티를 공유하는 다차원 Erlang loss 모델 또는 부 모델들의 캐패시티가 고정되어 있는 1차원의 Erlang loss 모델을 이용하여 스펙트럼 할당을 수행하기 위하여 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 동적 스펙트럼 할당을 다차원 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하거나 상기 다중 라디오 접속 시스템에서의 고정 스펙트럼 할당을 상기 1차원의 Erlang loss 모델로 모델링을 수행하는 것
을 포함하는 방법에 의하여 상기 컴퓨터 시스템을 제어하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
21. A computer readable medium comprising instructions for a computer system to allocate a spectrum,
The command includes:
A single base station uses a multiple radio access technology, and the arrival of users of each radio access technology, in an environment following the Poisson process,
In order to perform spectrum allocation using a multi-dimensional Erlang loss model sharing total capacity or a one-dimensional Erlang loss model with fixed capacity of sub-models, the dynamic spectrum allocation in the multi- Or modeling the fixed spectrum allocation in the multi-radio access system into the one-dimensional Erlang loss model
≪ / RTI > wherein the computer system controls the computer system.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11137148B2 (en) * 2016-10-21 2021-10-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Air conditioner

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010020607A (en) * 1997-07-01 2001-03-15 오프스웨이브 네트워크스, 인코포레이티드 Method for resource control in a non-unitary service system
KR20090019240A (en) * 2007-08-20 2009-02-25 에스케이 텔레콤주식회사 System and method for performance analysis of wireless network down link
KR20120004850A (en) * 2010-07-07 2012-01-13 서강대학교산학협력단 Method of managing bandwidth for cellular network system
KR20140041783A (en) * 2011-07-21 2014-04-04 엘지전자 주식회사 Method and apparatus for managing random access preamble set in a wireless communication system with multiple random-access priority classes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010020607A (en) * 1997-07-01 2001-03-15 오프스웨이브 네트워크스, 인코포레이티드 Method for resource control in a non-unitary service system
KR20090019240A (en) * 2007-08-20 2009-02-25 에스케이 텔레콤주식회사 System and method for performance analysis of wireless network down link
KR20120004850A (en) * 2010-07-07 2012-01-13 서강대학교산학협력단 Method of managing bandwidth for cellular network system
KR20140041783A (en) * 2011-07-21 2014-04-04 엘지전자 주식회사 Method and apparatus for managing random access preamble set in a wireless communication system with multiple random-access priority classes

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11137148B2 (en) * 2016-10-21 2021-10-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Air conditioner

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