In future military communication systems, tactical communication systems will evolve into multidimensional integrated tactical communication systems that include a satellite communication system and an air communication system based on Tactical Information Communications Networks (TICN) on the ground. TICN consists of a grid-type backbone network and a combat wireless network that constitutes an ad-hoc network. In the combat wireless network, the importance of technology for autonomously and adaptively configuring a network by ground mobile units is increasing.
Tactical Multirole Multifunction Radio (TMMR) is a key device in combat radio networks, and it forms an autonomous combat radio network on the battle field while also serving to transmit large amounts of data in poor tactical environments. It is very challenging to construct an autonomous distributed network between individual communication nodes in a flat structure without deploying a centralized communication node in a battle field environment. While ensuring the viability and reliability of the communication network, real-time traffic such as voice and a certain level of high-speed data communication must also be possible.
Moreover, the war paradigm of future wars is changing to a network-oriented warfare that avoids the consumption of a large number of troops and quickly delivers information on various types of battle fields. The digital systems and application services used in network-centric warfare are diversifying and demanding different network service quality levels. For example, in order to control the unmanned robot system at the control station, the quality of low-latency/low-loss quality of real-time traffic such as video of a tactical network must be guaranteed through a centralized network configuration. It must be able to operate the available resources of the tactical network adaptively to ensure the QoS required for each application service in the future tactical network.
Under these requirements, in the units below battalion that constitute the edge of the future tactical network, multi-level manned and unmanned systems form mobile ad-hoc networks to overcome poor environmental constraints of the battle field. Representative examples of such tactical mobile networks include mobile ad-hoc networks to serve as radio networks of combat units and mobile ad hoc networks for surveillance and reconnaissance unmanned robots. In such a network, the reliability of communication and the survivability of nodes are important factors, but there is a limit to satisfying these requirements with conventional multiple-access control methods. Therefore, resource allocation mechanisms for improving the reliability and survivability in future tactical mobile ad-hoc networks have been proposed.
First, a data slot resource allocation mechanism for optimal UAV positioning and real-time traffic was proposed based on group connectivity to connect nodes in combat wireless network. To this end, new group connectivity considering the connections between the UAV, nodes, and groups was defined and a UAV positioning mechanism that maximizes the group connectivity was proposed. In addition, a new utility function was defined in consideration of traffic group connectivity and QoS satisfaction, and a dynamic data slot allocation mechanism was proposed to maximize the utility. The group connectivity optimization problem became a binary integer linear programming problem with constraints of 0 or 1, and the problem was solved using a branch-and-bound method. In addition, to solve the problem of maximizing the sum of utilities according to the slot allocation of each node, the proposed utility is a concave function, and it is converted into a Lagrangian dual problem to find the optimal solution.
Second, a QoS satisfaction efficiency based data slot and power resource allocation mechanism was proposed for real-time traffic in ad-hoc mobile networks formed by unmanned ground robots. To this end, a new utility function and QoS satisfaction efficiency were defined in consideration of the QoS satisfaction characteristics of traffic and power, and a dynamic data slot and power allocation mechanism was proposed to maximize the QoS satisfaction efficiency. The QoS satisfaction function according to the slot allocation of the considered traffic and the packet transmission success probability according to the power resource allocation were set appropriately for the system. After multiplying the QoS satisfaction function and the packet transmission success probability, the log is taken, after which configured the utility is multiplied by the configured weight. The QoS satisfaction efficiency was newly defined by dividing the obtained utility by the amount of energy consumed when transmitting one superframe. In order to solve the problem of maximizing the sum of the proposed QoS satisfaction efficiency, an optimal solution of a non-convex function was found using the Dinkebach method and the ConCave-Convex Procesure (CCCP).
Using OPNET and MATLAB, conventional schemes and the two proposed resource allocation methods were compared.
The traditional unmanned aerial vehicle positioning scheme of the first proposal is a method that maximizes the network coverage area and is positioned in the direction of increasing the number of serviced nodes. However, because it does not take into account separated groups, it was confirmed that the proposed method improved the Group Connectivity (GC) value by 26.5 compared to 17.7 when comparing the traditional method with the proposed method when moving into several groups.
In addition, with regard to slot resource allocation, W-Desync, the conventional scheme, allocates slots proportionally to the requested resource without considering the characteristics of the group or the traffic. As a result, it was confirmed that the proposed method preferentially allocated data slots for real-time traffic and traffic to external groups.
The traditional TDMA resource allocation scheme of the second proposal is TreeMAC, which transmits uplink real-time data with a minimum delay by continuously allocating slots for data coming from a lower node. However, different delay characteristics for each type of traffic are not considered, and the frame size increases as the network load increases. As the number of nodes increases and the network load is increased, the proposed scheme has 19.62 % higher QoS satisfaction efficiency (QSE) than the conventional scheme.
In conclusion, through the resource allocation mechanism for the two tactical mobile ad-hoc networks proposed in this way, the unmanned aerial vehicle is positioned to maximize group connectivity, and based on the group connectivity, a method of initially allocating real-time traffic is derived. Through this, the QoS satisfaction efficiency is improved. Therefore, the reliability of communication in the tactical network and the survivability of the node could be improved.
미래 군 통신체계에서 전술통신체계는 지상의 Tactical Information Communications Networks (TICN)를 기반으로 위성통신체계와 공중통신체계를 포함하는 다차원 통합전술통신체계로 진화할 것이다. TICN은 격자형 기간망과 모바일 애드혹 네트워크를 이루는 전투무선망으로 이루어지는데, 전투무선망에서 지상의 기동부대가 자율/적응적으로 네트워크를 구성하는 기술에 대한 중요성이 높아지고 있다. Tactical Multirole Multifunction Radio (TMMR)가 전투무선망에서 핵심장비이며, 전장에서 자율적인 전투무선망을 형성함과 동시에 열악한 전술환경에서 대용량 데이터 전송 역할도 수행하게 된다. 전장환경에서 중앙집중형의 통신노드를 전개하지 않고 평면구조에서 개별 통신 노드들 사이에 자율적인 분산 네트워크를 구성하는 것은 매우 도전적이다. 통신망의 신뢰성과 생존성을 보장함과 동시에 음성과 같은 실시간성 트래픽과 일정 수준의 고속 데이터 통신 또한 가능해야 한다.
또한, 미래전의 전쟁 패러다임은 대량의 병력 소모전을 지양하고, 다양한 형태의 전장 정보를 신속히 전달하여 정보 우위를 점하는 네트워크 중심전으로 변화하고 있다. 네트워크 중심전에서 활용되는 디지털 체계 및 응용 서비스가 다양해지고 각기 다른 네트워크 서비스 품질을 요구하고 있다. 예를들어, 무인로봇들을 관제국에서 통제하기 위해서는 중앙집중형의 네트워크 구성을 통해 전술망의 영상과 같은 실시간성 트래픽의 저지연/저손실의 품질이 보장되어야 한다. 미래 전술네트워크에서 각 응용 서비스별로 요구되는 QoS를 보장하도록 전술망의 가용자원을 적응적으로 운용할 수 있어야한다.
이러한 요구조건하에서, 미래 전술네트워크의 Edge Network을 구성하는 대대이하의 부대에서는 다계층의 유무인 시스템들이 전장의 열악한 환경제약을 극복하기 위해서 모바일 애드혹 네트워크를 구성한다. 이러한 전술 모바일 애드혹 네트워크의 대표적인 예로서 전투무선망을 위한 모바일 애드혹 네트워크와 감시정찰 무인로봇을 위한 모바일 애드혹 네트워크를 들 수 있다. 이러한 망에서는 통신의 신뢰성과 노드의 생존성이 중요한 요소인데, 기존의 사용되는 다중접속방식으로는 그 요구사항을 만족시키기에 한계가 있다. 따라서, 미래 전술 모바일 애드혹 네트워크에서 신뢰성과 생존성 향상을 위해 자원할당 매커니즘을 제안하였다.
첫번째, 전투무선망의 노드들을 연결시켜주는 그룹연결성에 기반한 최적의 무인항공기 위치선정과 실시간성트래픽을 위한 데이터 슬롯 자원할당 메커니즘을 제안하였다. 이를 위해, 무인항공기와 노드, 그룹들간의 연결을 고려한 새로운 그룹커넥티비티를 정의하고, 그룹커넥티비티를 최대화하는 무인항공기 위치선정 메커니즘을 제안하였다. 또한, 그룹연결성과 트래픽의 QoS 만족도를 고려하여 새로운 유틸리티 함수를 정의하고, 유틸리티를 최대화하는 다이나믹 데이터 슬롯할당 메커니즘을 제안하였다. 그룹연결성 최적화 문제는 제약조건이 0 또는 1이 되는 Binary Integer Linear Programming (BILP) 문제가 되고 Branch-and-Bound 기법을 이용하여 문제를 풀었다. 또한, 각 노드의 슬롯할당에 따른 유틸리티의 합을 최대화하는 문제를 풀기위해 제안된 유틸리티가 Concave 함수임을 보이고, Lagrangian dual problem으로 변환하여 최적해를 찾았다.
두번째, 지상무인로봇들이 이루는 전술 모바일 애드혹 네트워크에서 실시간성 트래픽을 위한 QoS 만족도 효율성에 기반한 데이터 슬롯과 전력자원할당 메카니즘을 제안하였다. 이를 위해, 트래픽의 QoS 만족도 특성과 파워를 고려하여 새로운 유틸리티 함수와 QoS 만족도 효율성을 정의하고, 이 QoS만족도 효율성을 최대화 하는 다이나믹 데이터 슬롯과 파워할당 메커니즘을 제안하였다. 고려하는 시스템에 맞게 트래픽의 슬롯할당에 따른 QoS 만족도 함수와, 전력자원할당에 따른 패킷전송성공확률을 설정하였고, QoS 만족도 함수와 패킷전송성공확률를 곱한후 로그를 취한다음 가중치를 곱하여 유틸리티를 구성하였다. 이렇게 구한 유틸리티를 한 수퍼프레임 전송시 소비되는 에너지양으로 나누어 QoS만족도 효율성을 새롭게 정의하였다. 제안된 QoS 만족도 효율성의 합을 최대화 하는 문제를 풀기위해 Dinkelbach 기법과 ConCave-Convex Procedure (CCCP) 기법을 이용하여 Non-convex 함수의 최적해를 찾았다.
OPNET과 MATLAB을 이용하여 기존의 기법과 제안된 자원할당 기법을 비교했다.
첫번째 제안의 전통적인 무인항공기 위치선정기법은 네트워크 커버리지 에어리어를 최대화하는 기법으로서 서비스 받는 노드들의 수를 늘리고자 하는 방향으로 무인항공기를 위치시킨다. 하지만 기존의 기법은 이격된 그룹들을 고려하지 않기 때문에 여러그룹으로 나뉘어 이동하는 경우 기존의 기법을 제안기법과 비교하였을때 기존기법의 Group Connenctivity (GC) 값이 17.7임에 비해 제안기법의 GC 값이 26.5로 제안기법이 그룹연결성을 개선함을 확인하였다.
또한 슬롯자원할당의 경우, 기존기법인 W-Desync는 그룹간의 연결 특성이나 트래픽의 특성을 고려하지 않고 요구한 자원에 대해 비례적으로 슬롯을 할당하는 하는데 반해 제안 기법은 그룹간 연결 특성과 트래픽 특성을 반영하여 실시간성 트래픽과 외부그룹으로 나가는 트래픽에 대해 데이터 슬롯을 우선적으로 할당시킴을 확인할 수 있었다.
두번째 제안의 전통적인 TDMA 자원할당 기법은 TreeMAC으로서 하위노드에서 올라오는 데이터에 대해 슬롯을 연속적으로 할당함으로서 업링크의 실시간성 데이터를 미니멈 딜레이로 전송을 한다. 하지만 트래픽별로 다른 딜레이 특성을 고려하지는 않고 망부하가 높아질수록 프레임 사이즈가 증가하는 단점이 있다. 노드의 수를 증가시키면서 망부하를 높일수록 기존의 기법에 비해 제안한 기법이 QoS 만족도 효율성(QSE)이 19.62 % 높음을 확인하였다.
결론적으로, 이렇게 제안한 전술 모바일 애드혹 네트워크를 위한 자원할당 메커니즘을 통해서 그룹연결성을 최대화시키도록 무인항공기를 위치시키고, 그룹연결성에 기반해 실시간성 트래픽을 우선 자원할당하는 방안을 도출하고 또한 파워컨트럴을 통해 QoS 만족도 효율성을 높힘으로써, 전술네트워크에서의 통신의 신뢰성과 노드의 생존성을 향상시킬수 있었다.
