A lot of researches and development has been performed in order to increase the performance and MAC layer and PHY layer of IEEE 802.11 WLAN system. However, most researches and literature focus on the partial area of each layer. In other words, higher layer researchers assume the lower layer’s performances, and lower layer designers do not care much in general. For example, adopting the multiple-input multiple-output MIMO technology, a lot of modulation and coding rate (MCS) combination with the number of using antennas arises. As a result, the algorithm for selecting the MCS considering the channel condition such as signal to noise ratio becomes critical to the system performance of MIMO WLAN system. MCS Selecting, so call rate adaptation algorithm. This is the reason that the cross-layer simulator is required in order to examine the overall system performance which is depend on the many parameters from different layers. In this dissertation, IEEE 802.11n cross-layer simulator based on SystemC is developed. It contains real operational function blocks of physical layer and MAC layer with various rate adaptation algorithms. An application guide-line to apply rate adaptation to IEEE 802.11n MIMO system is outlined in this thesis. The conventional statistics based rate adaptation algorithms have been extended for application to 802.11n and their performances are compared and analyzed. A novel LQM based RA algorithm is proposed. And statistic based rate adaptation for the aggregated frame is proposed. The conventional statistic RA algorithms consider single MPDU only. So, it is hard to apply statistic based RA to multiple MPDU transmissions such as aggregation. Based on this scheme, 12Mbps and 2Mbps of goodput incre-ment is achieved when compared against RRAA and ARF, respectively. Finally, a novel algorithm for selecting MCS and the number of MPDU aggregation for A-MPDU simultaneously is proposed. The simulation result shows the effectiveness of the proposed algorithm. 2.5~4Mbps increment in goodput is obtained compared to a fixed maximum size A-MPDU with LQM based RA.
본 논문의 구성은 내용에 따라 크게 네 부분으로 나뉠 수 있다. 첫 번째는 SystemC를 이용한 IEEE 802.11n cross-layer simulator의 개발이다. 본 simulator는 802.11n PHY와 MAC의 기능을 구현함으로써, system performance를 측정할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 11n의 system 의 goodput, delay, PER뿐만 아니라 선택된 MCS에 대한 통계 등을 얻을 수 있으며, 아래의 rate adaptation 실험을 위해, 여러 가지, SNR측정 기법과, rate adaptation 알고리즘들이 구현되어 있다.
두 번째 기존의 rate adaptation 알고리즘들을 802.11n MIMO sys-tem에 맞도록 적용한 것이다. Rate adaptation은 다시 statistics based와 LQM based 방식으로 나뉘고, statistics based의 ARF, AARF, 와 RRAA 3가지 알고리즘을 11n으로 확장하여 비교 분석하였다. LQM 방식으로는 Exponential-ESM 방식으로 얻어진 SNR 값을 이용한 table based rate adaption 기법인데, table의 값을 2차 다항식으로 표현하여, 효율적인 구현 방법을 제안하였다.
세 번째로, aggregated MPDU에 대한 statistics base rate adaptation을 제안하였다. 이는 aggregated MPDU의 전송 성공 여부를 성공과 실패외에 보류 state를 추가 함으로서, 불필요한 rate의 감소와, 증가를 억제하는 효과를 가져오며, 그 결과, goodput과 packet error rate등의 output parameter에서 성능 향상을 확인할 수 있었다.
마지막으로 aggregate되는 frame에 대해, 적합한 MCS을 선정하는rate adaptation 뿐만 아니라, aggregated 되는 MPDU의 개수를 결정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 측정된 Packet error rate와 주어진 MSDU size을 인자로 하는 goodput함수를 maximize하는 MCS와 aggregation MPDU 개수를 선택하는 방식이다. 이 방식과 기존의 Queue에 대기중인 가능한 모든 MPDU을 aggregation하는 방식을 비교하였다.
