KCI우수등재
UAV 지원 Massive MIMO 시스템에서 높은 스펙트럼 효율을 위한 로드밸런싱 알고리즘 = Load Balancing Algorithm for High Spectral Efficiency in UAV-enabled Massive MIMO Systems
급증하는 데이터 사용량에 대비하고 신규 응용 서비스를 창출하기 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)은 지상 네트워크의 한계를 넘을 수 있어 NR (New Radio) 시스템의 핵심 요소로 주목받고 있다. 하지만 높은 고도의 UAV는 높은 LOS (Line-Of-Sight) 확률로 다중 셀 네트워크에서 인접 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 간섭의 영향을 줄이고, 높은 전송효율을 보장하기 위해 로드밸런싱을 통한 최적의 빔을 선택하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 제안 알고리즘은 핑거프린트 데이터베이스 (Fingerprint Database)를 구축하는 과정과 로드밸런싱 빔 선택 과정으로 구성된다. 성능 분석을 위해 다운링크 시스템을 기반으로 모의실험을 진행하였고, 성능 분석 지표로는 신호 대 간섭 및 잡음 비율의 누적 분포 함수 (SINR CDF, Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio Cumulative Distribution Function)과 스펙트럼 효율의 누적 분포 함수 (SE CDF, Spectral Efficiency Cumulative Distribution Function)를 사용하였다. 성능 분석 결과 제안 알고리즘이 필요 자원을 효율적으로 사용하며 간섭의 영향은 줄이고, 원하는 신호의 성능을 높인다는 점을 확인하였다.
더보기Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is attracting attention as a key element of the NR (New Radio) system as it can exceed the limits of the ground network to prepare for the rapidly increasing data usage and create new application services. However, high-altitude UAVs have a high Line-Of-Sight (LOS) probability, resulting in interference problems between adjacent cells in multi-cell networks. Therefore, this paper proposes an algorithm that selects the optimal beam to reduce the impact of interference and ensure high transmission efficiency. Specifically, the proposed algorithm consists of the process of building a fingerprint database and the process of selecting a load balancing beam. Simulations were conducted based on the downlink system for performance analysis, and Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio Cumulative Distribution Function (SINR CDF) and Spectral Efficiency Cumulative Distribution Function (SE CDF) were used as performance analysis indicators. As a result of performance analysis, it was confirmed that the proposed algorithm efficiently uses the necessary resources, reduces the impact of interference, and increases the performance of the desired signal.
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