In this thesis, we develop a determination method of optimum target packet error rate (PER) for real-time traffic in adaptive modulation (AM) combined with finite-length queuing over Rayleigh fading channels. Considering the packet delay, the limited buffer size in the queue, and channel conditions, the optimization problem for target PER is formulated in a sense of maximizing the average throughput.
Discrete-time finite-state Markov chain (DT-FSMC) model is employed for the dynamic behavior of the queue. Through DT-FSMC, we derive the statistics of packet loss caused by both buffer overflow and delay violation according to PER. The statistics of packet loss enables us to obtain the closed-form expression of the average throughput, which is a function of PER. The optimum target PER to maximize the average throughput can be determined by solving one-dimensional optimization problem, with Golden section method (GSM).
Simulation results confirm that the performance of the proposed scheme considering the delay effect in the queue is better for delay-sensitive traffic than that of the conventional scheme which does not consider the queuing delay. In addition, it is shown that the performance of the proposed scheme is improved as the packet delay bound decreases and the buffer size in the queue becomes larger.
이 논문에서는 레일리 감쇄 체널에서 큐잉을 결합한 적응 변조 방식에서의 실시간 트래픽을 위한 최적의 목표 패킷 에러율을 결정하는 기법을 연구하였다. 패킷의 지연시간, 패킷의 지연시간, 유한한 큐의 버퍼 사이즈, 채널 상황을 고려함으로써, 평균 전송률을 최대화하는 목표 패킷 에러율을 결정하는 문제를 제안하였다.
동적인 큐의 상황을 모델링 하기 위한 이산시간 유한상태의 마코프 연쇄 모델을 이용하여, 목표 패킷 에러율의 변화에 따른, 버퍼 범람과 지연 시간 위반에 의한 패킷 손실 정도에 대한 통계적 특성을 유도하였다. 이것을 토대로, 정확한 평균 전송률에 대한 식을 패킷 에러율에 대한 함수로 얻을 수 있다. 순차적인 수치 검색을 이용해서 1차원 최적화 문제를 풀어냄으로써, 평균 전송률을 최대화하는 최적의 목표 패킷 에러율을 결정하였다.
실험 결과를 통해서, 큐의 지연시간 특성이 고려된 제안한 적응 변조 방식의 성능이 그것을 고려하지 않은 기존 방식의 성능보다 우월함이 실시간 트래픽 상황에서 확인되었다. 또한, 제안된 방식의 성능은 패킷의 지연시간 한계 범위가 작을수록, 큐의 버퍼 사이즈가 클수록, 개선되는 것을 확인하였다.
