With the development of fifth generation of wireless communication technologies that meet the requirements of high reliability and low latency, C-ITS service applying cellular vehicle-to-everything communication technology is getting closer to reality. In recent years, a variety of C-ITS applications that enhance driving experience and safety of users by attaching various sensors on vehicles and sharing the information obtained through these sensors with surrounding vehicles.
As the C-ITS services evolve, a driving support system that send warning messages to drivers in emergency situations has been proposed to enhance the driving safety, and furthermore, autonomous driving service that monitors surrounding vehicles and driving environment and automatically controls the vehicle are proposed.
In order to support these applications, it is essential to secure an appropriate spectrum by estimating the spectrum required for the C-ITS services.
As C-ITS service is directly related to the safety of drivers and pedestrians, it is important to estimate spectrum requirements that will ensure high reliability.
Even though ITU-R has previously developed several methodologies of estimating spectrum requirements for wireless communications, it is not suitable to apply the ITU-R methodologies directly to C-ITS. The previous mobile communication did not consider critical communication service which is closely related to user safety, thus ITU-R methodologies did not sufficiently consider the quality of service for individual users.
To overcome the weakness, a methodology of estimating spectrum requirements applying signal-to-interference-plus-noise-ratio probability distribution is proposed.
As the ITU-R methodology uses only mean spectral efficiency of the cell, identical spectra are estimated if the mean spectral efficiencies are identical, even in different channel environments. Therefore, the ITU-R methodology may not satisfy the data reliability for some users in poor channel status.
Different from the ITU-R methodology, the proposed methodology adaptively reflects the channel status of each user to guarantee the quality of service for all users.
The wireless channel status for users is classified into several levels depending on SINR ranges, and the spectral efficiency is derived for each channel level. Based on the SINR probability obtained from a realistic 5G deployment, the probability of satisfying the corresponding spectral efficiency in each channel level is obtained.
By applying these values, the proposed methodology adaptively estimates larger spectra in lower channel levels and smaller spectra in higher channel levels.
Also, the probability of retransmission due to errors is also considered to estimate the spectrum requirements reflecting the practical service circumstance.
For the evaluation of the proposed methodology, the spectrum requirements for C-ITS are estimated by using both the proposed methodology and ITU-R methodology for various cases.
In order to guarantee the reliability of the results, traffic data obtained from various combination of parameters are applied in urban and freeway traffic models at two carrier frequencies.
As the proposed methodology adaptively estimates the spectrum requirement by reflecting the channel status of each user in the cell, the results estimated by using the two methodologies under the same conditions show different tendency.
In the proposed methodology, the lower the channel level, the smaller the spectral efficiency. In addition, as spectral efficiency is greatly decreased as the channel level is lower, much larger spectra are required at low channel levels to ensure the quality of service for users. Therefore, the spectra estimated by using the proposed methodology are larger than those estimated by using the ITU-R methodology.
Furthermore, the spectrum requirement estimated by the proposed methodology increases as the carrier frequency increases. On the other hand, the spectrum requirement estimated by ITU-R decreases because the mean spectral efficiency at higher carrier frequency is higher than the value at the at lower carrier frequency.
As the ITU-R methodology only reflects the mean spectral efficiency, the QoS at low channel levels is not sufficiently considered.
These results show that the proposed methodology is appropriate for C-ITS and can guarantee the QoS for all users in the cell, regardless of channel level.
In addition, various BLER and latency depending on the data type are applied for estimation of spectrum requirements in order to provide the optimized results according to the various service scenarios. For the purpose, the parameters are subdivided and a modified methodology was applied to apply the expanded parameters.
Accordingly, spectrum requirements for various C-ITS applications are estimated in various scenarios.
The estimation spectrum requirements are very sensitive to the assumptions on data characteristics and application environments, thus the estimated results need to be handled carefully according to the considered scenarios.
We expect the results to be utilized as a guideline for spectrum allocation for C-ITS service.
높은 신뢰성과 저지연을 만족하는 5세대 무선 통신 기술이 발전함에 따라, 셀룰러 기반 차량 사물 통신을 통한 차세대 지능형 교통 시스템 서비스의 실현이 구체화되고 있다. 차량에 다양한 센서를 장착하고 이를 통해 얻은 정보를 주변 차량과 공유함으로써 주행의 편리성과 사용자의 안전을 높일 수 있는 다양한 차세대 지능형 교통 시스템 서비스가 등장한 것이다. 차세대 지능형 교통 시스템 서비스는 위험한 상황에서 경고 메세지를 보내어 안전성을 높이는 주행 보조 서비스를 넘어, 주변 차량 및 도로 환경을 모니터링하여 자동으로 차량을 제어하는 자율 주행 서비스까지 발전하고 있다.
이러한 차세대 지능형 교통 시스템 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는, 서비스 제공에 요구되는 주파수 소요량을 산출함으로써 적절한 주파수를 확보하는 것이 필수적이다. 다른 무선 통신 서비스와 달리, 차세대 지능형 교통 시스템 서비스는 운전자와 보행자의 안전과 직결될 수 있으므로 높은 신뢰성을 보장하는 주파수 소요량을 산출하는 것이 중요하다.
기존에 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 무선 통신을 위한 주파수 소요량을 산출하는 방법들이 개발된 바 있다. 그러나, 기존의 무선 통신은 차세대 지능형 교통 시스템과 같이 사용자의 안전과 직결되는 특수한 서비스에 적용되는 상황을 염두에 두지 않았기에, 이러한 무선 통신 기술을 기반으로 개발된 주파수 소요량 방법도 개별 사용자의 무선 통신 품질 보장에 대해서는 충분히 고려되지 않았다. 따라서, 기존에 개발된 방법을 차세대 지능형 교통 시스템의 주파수 소요량 산출을 위해 바로 적용하는 것은 적절하지 않다.
이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 신호 대 간섭 잡음비의 확률 분포를 적용한 주파수 소요량 산출 방법을 제안하였다. 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 개발된 방법은 평균 주파수 효율을 반영하여 주파수 소요량을 산출함에 따라, 서로 다른 채널 환경일지라도 평균 주파수 효율이 동일하다면 동일한 주파수 소요량이 산출되는 문제가 있었다. 따라서, 이러한 방법은 채널 상태가 좋지 못한 상황에 놓인 일부 사용자에 대해서는 서비스의 신뢰성을 충분히 만족시키지 못하는 상황이 발생할 수 있다.
이와 달리, 본 논문에서 새롭게 제안한 주파수 소요량 산출 방법에서는 서비스 신뢰성을 보장하기 위하여 셀의 모든 사용자의 채널 상태를 적응적으로 반영하여 주파수 소요량을 산출한다. 신호 대 간섭 잡음비의 범위에 따라 사용자들의 무선 채널 상태를 단계별로 구분하고, 각 채널 단계에 따른 주파수 효율을 도출한다. 그리고, 실질적인 5세대 무선통신 적용 환경에서 구한 신호 대 간섭 잡음비의 분포를 기반으로 각 채널 단계에서의 주파수 효율을 만족하는 확률을 추출하여 주파수 소요량 산출에 반영한다. 이러한 방법을 통하여, 채널 단계에 따라 낮은 채널 단계에서는 더 큰 주파수 소요량을, 높은 채널 단계에서는 보다 작은 주파수 소요량을 산출하여 반영함으로써 채널 환경에 따른 주파수 소요량을 적응적으로 산출할 수 있다. 또한, 에러 발생으로 인한 데이터의 재전송 확률을 반영함으로써, 실질적인 서비스 상황을 반영한 주파수 소요량이 산출되도록 하였다.
신호 대 간섭 잡음비의 확률 분포를 적용한 소요량 산출 방법의 유효성 검증을 위해서, 제안된 주파수 소요량 방법과 기존의 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 제시된 주파수 소요량 산출 방법을 각각 적용하여 주파수 소요량을 산출한 결과를 비교 분석하였다. 신뢰성을 보장하기 위해, 파라미터의 다양한 시나리오에서의 트래픽 데이터를 여러 트래픽 모델 환경과 이동 속도 조건에서 적용하고, 두 가지 전송 주파수 환경에서 주파수 소요량을 산출하였다. 이 때, 기존의 소요량 산출 방법과 본 논문에서 제안한 소요량 산출 방법을 적용하여 도출한 주파수 소요량 결과값은 서로 다른 양상을 보인다. 제안된 방법을 적용한 경우, 채널 단계가 낮아짐에 따라 더 낮아지는 주파수 효율 조건에서 사용자의 서비스 품질을 보장하기 위해 더 큰 주파수 소요량이 산출된다. 따라서, 제안된 방법을 통해 산출된 주파수 소요량 값이 기존의 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 개발된 방법을 통해 산출한 값보다 크게 나타난다. 또한, 전송 주파수가 증가함에 따라, 제안된 방법을 통해 산출한 결과값은 저조한 주파수 채널 환경에서 사용자의 서비스 품질을 보장하기 위해 더 큰 값의 주파수 소요량이 산출되는 반면, 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 개발된 방법에서는 평균 주파수 효율을 적용함에 따라 이를 통해 산출된 주파수 소요량은 오히려 감소하는 경향을 보인다. 이러한 결과를 통하여, 국제전기통신연합의 전파통신분야에서 개발된 방법은 낮은 채널 단계의 사용자를 충분히 고려하지 못하는 것을 알 수 있다. 본 논문에서 제안된 신호 대 간섭 잡음비의 확률 분포를 적용한 주파수 소요량 산출 방법이 모든 사용자의 서비스 품질을 보장해야 하는 차세대 지능형 교통 시스템 서비스에 보다 적합하다.
또한, 다양한 차세대 지능형 교통 시스템 서비스를 적용하는 시나리오 조건에서의 주파수 소요량을 산출하기 위하여, 데이터의 특성에 따른 다양한 블록 에러율과 지연 시간을 반영함으로써 최적화된 주파수 소요량을 산출하였다. 이를 위하여 시나리오 파라미터를 세분화하고, 이를 반영할 수 있도록 주파수 소요량 방법을 보완하여 적용하였다.
산출된 주파수 소요량은 데이터의 특성 및 적용 환경에 따라 결과값이 민감하게 변화함에 따라, 적용 시나리오에 따라 조심스럽게 고려되어야 한다. 본 논문의 결과를 통해 다양한 시나리오 조건에서 차세대 지능형 교통 시스템의 주파수 소요량이 산출됨에 따라, 향후 차세대 지능형 교통 시스템 서비스의 주파수 할당을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
