In the fifth generation (5G) networks, several objectives such as increasing data rate, decreased latency, and enabling massive connectivity should be addressed for a better quality of service (QoS) in accordance with various wireless applications. To satisfy these objectives, radio resource management (RRM) schemes have been significantly considered since the mobile data traffic and wireless devices are exponentially increased. In wireless mobile communication systems, the available radio resources consist of spectrum, energy/power, time, space and so on. These resources can be divided into two categories: direct recourses which can directly affect wireless communication systems and indirect resources which do not directly affect systems. The spectrum, energy/power, and time resources could belong to the direct resources. As the indirect resources, there are diversity and degree of freedom (DoF) gain resulted from the randomness of fading channel environment. In this dissertation, author handles the decentralized scheduling algorithm for long term evolution - licensed-assisted access (LTE-LAA) networks and the centralized scheduling algorithm for simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) - enabled Internet of Thing (IoT) networks to improve the performance.
Firstly, this dissertation investigates the efficient usage of spectrum resources in the unlicensed spectrum where the wireless local area network (WLAN) (e.g., Wi-Fi) and LTE-LAA networks are coexisted under non-saturated traffic condition. In the unlicensed spectrum, the LAA networks perform the decentralized scheduling algorithm called listen-before-talk (LBT) protocol to access the channel with guaranteeing the performance of incumbent Wi-Fi networks. To evaluate coexistence scenarios of the Wi-Fi and LAA networks, an analytical framework is proposed under the non-saturated traffic condition. The optimal contention window (CW) sizes can be obtained according to the traffic densities of Wi-Fi and cellular networks. In addition, the LBT schemes are proposed based on various channel sensing mechanisms and compare the performance in terms of energy-efficiency. From the results, the some guidelines in terms of the adjustment of CW size and the LBT operations according to the traffic density can be provided to cellular operators who want to operate the cellular systems in the unlicensed spectrum.
Secondly, for energy management, author studies SWIPT-enabled IoT networks. In multi-cell single input single output (SISO) environment, a novel weighted proportional fairness (weighted-PF) scheduling algorithm is proposed for SWIPT networks. In the SWIPT-enabled networks, the fairness issues can be occurred among users with respect to harvested energy as well as achievable data rate. To solve the above problem, the fairness measure of harvested energy is defined. Then, the proposed weighted-PF scheduler shows the performance improvement with respect to the fairness of achievable rate without significant degradation of other performance such as achievable data rate and fairness performance for harvested energy. Therefore the proposed scheduler can be regarded as a proper scheduling method for IoT or massive connectivity networks.
Through the proposed the centralized / decentralized scheduling algorithms in this dissertation, various performance can be improved for 5G or beyond 5G wireless communication systems. As future works, licensed spectrum access (LSA) where the licensed spectrum can be shared and multi-cell multi-user multiple antenna systems in SWIPT networks will be considered.
5G 네트워크에서 데이터 율의 성능 향상, 지연의 감소, 대규모 연결 등과 같은 몇 가지 목표들이 다양한 무선 어플리케이션 서비스의 질 향상을 위해 다뤄져 오고 있다. 모바일 데이터 트래픽과 무선 기기들이 기하급수적으로 증가해 오고 있기 때문에 이러한 목표를 만족시키기 위해서는 라디오 자원 관리 방법은 주요하게 고려되어 오고 있고 앞으로도 중요하게 다뤄져야 할 부분이다. 무선 통신 시스템에서 가용할 수 있는 무선 자원으로는 스펙트럼 자원, 시간 자원, 에너지/파워 자원, 공간 자원 등이 있다. 본 논문에서는 long term evolution - licensed-assisted access (LTE-LAA) 네트워크를 위한 분산형 스케줄링 알고리즘과 simultaneously wireless information and power transfer (SWIPT) 가 가능한 Internet of Thing (IoT) 네트워크를 위한 중앙 집중형 스케줄링 알고리즘에 대해서 다루고자 한다.
우선, 본 논문은 wireless local area network (WLAN, 즉 Wi-Fi) 과 LTE-LAA 네트워크의 트래픽이 포화 되지 않은 조건에서 두 네트워크가 공존하는 비 면허 대역에서의 스펙트럼 자원의 효율적인 사용 관점을 다루고자 한다. 비 면허 대역에서 LAA 네트워크는 기존 Wi-Fi 네트워크의 성능을 보장하면서 채널에 접속하기 위해 분산형 스케줄링 알고리즘인 listen-before-talk (LBT) 프로토콜을 수행한다. Wi-Fi 와 LAA 네트워크의 공존 시나리오를 평가하기 위해 본 논문에서는 트래픽이 포화 되지 않는 조건에서의 분석적 프레임 워크를 제안한다. Wi-Fi 와 LAA 네트워크의 트래픽 밀도에 따라 LAA 네트워크의 최적 contention window (CW) 크기를 도출한다. 또한 여러 채널 센싱 메커니즘에 기반한 LBT 방법들을 제안하고, 이 방법들의 에너지 효율 성능을 비교한다. 도출한 결과를 통해 비 면허 대역에서 네트워크를 운영하고자 하는 셀룰러 망 관리자들에게 트래픽 밀도에 따른 CW 크기 조절과 LBT 방법에 대한 가이드라인을 제공할 수 있다.
두번째로, 에너지 관리를 위해 SWIPT 가 가능한 IoT 네트워크에 대한 연구를 소개한다. 다중 셀 single input single output (SISO) 환경에서 SWIPT 네트워크를 위한 새로운 weighted-proportional fairness (PF) 스케줄링 알고리즘이 제안된다. SWIPT 가 가능한 네트워크에서 데이터 율뿐만 아니라 harvested 되는 에너지에 대한 fairness 문제는 유저들 사이에서 발생 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 우선 harvested 되는 에너지에 대한 새로운 fairness measure 를 정의한다. 그리고 나서 성취 가능한 데이터 율과 harvested 되는 에너지에 대한 fairness measure 성능의 큰 성능 열화 없이 데이터 율에 대한 fairness 성능을 크게 향상 시키는 weighted-PF 스케줄러를 제안한다. IoT 환경에서는 특정 유저의 높은 데이터 율 보다는 낮은 데이터 율을 성취하더라도 유저들 사이에서의 fairness 가 보장되는 것이 더 중요하게 고려될 수 있기 때문에 제안하는 스케줄러는 기존 스케줄링 기법보다 보다 IoT 환경에 적합하다고 결론을 내릴 수 있다.
본 논문에서 제안하는 중앙 집중형 및 분산형 스케줄링 알고리즘을 통해 5G와 beyond 5G 무선 통신 시스템을 위한 다양한 성능들의 향상을 기대할 수 있다. 추후 확장 연구로써, 면허 대역 스펙트럼을 공유하는 LSA를 고려해 볼 수 있고, SWIPT 네트워크에서 다수의 셀, 다수 유저, 다수 안테나 시스템을 고려해 볼 수 있겠다.
