於 802.16m WiMAX 網路之可調適頻道預測

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姓名

呂坤錡(Kun-Chi Lu) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊工程學系

論文名稱

於 802.16m WiMAX 網路之可調適頻道預測
(Adaptive Modulation with Channel Prediction in 802.16m WiMAX Networks)

相關論文

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摘要(中)

全球微波存取互通介面(WiMAX)是目前無線網路中可以實現廣泛的傳輸距離以及高速的接取服務之技術，其中於IEEE　802.16e標準訂定了使用者移動的規範與支援，而於IEEE　802.16m中更開啟了使用者於高速移動時可以高速傳輸的大門，使之成為目前最引人矚目之無線網路技術。然而WiMAX雖具有上述之特性，但使用者移動或者環境改變時，仍會有由於頻道狀況改變而造成資料傳輸率下降之問題。目前的研究指出，對於此問題可以提出可調適調變的技術來解決，當使用者與基地台之間的頻道狀況差時，可以使用較為強健的調變來做傳輸；而當頻道狀況佳時，則可以使用傳輸速率較快的調變來做傳輸，然而目前的研究對於如何預測頻道之品質並沒有加以探討，或者是利用使用者目前以及之前頻道的狀況來做為頻道未來品質之預測，前者將會使得當使用者回報頻道品質時，可能會造成資訊的延遲而產生不適當的調變調整，後者將會由於環境的改變，導致預測之不準確，以致於傳輸錯誤率提昇。本篇論文提出一個頻道預測演算法來做為改進，將使用者之移動速率以及方向也包含在預測所需的資訊之中，並且使用多天線之技術(MIMO)來收集周圍使用者所量測到的頻道訊號強度。藉由使用者移動之資訊可以獲得下一時間點使用者之確實位置，而收集周圍基地台所量測得的頻道品質可以作為頻道預測之演算法的資訊，即可預測出使用者於下一時間點所在位置之頻道品質，接著即可調整調變的方式，來達到傳輸效率的改善。
本篇論文透過QualNet來模擬，模擬之結果顯示使用所提出之演算法會使得總吞吐量改善17%、延遲獲得15%的改善，也代表了預測之準確性有明顯的提昇。

摘要(英)

Worldwide　Interoperability　for　Microwave　Access　(WiMAX)　can　realize　the　long　distance　transmission　and　high　speed　access　in　current　wireless　network.　IEEE　802.16e　standard　specifies　the　support　of　user　mobility.　IEEE　802.16m　standard　specifies　the　high　speed　transmission　under　high　mobility.　Although　WiMAX　has　above　characteristics,　the　transmission　rate　decreases　when　a　user　moves　to　another　location　or　when　the　radio　environment　changes　due　to　different　channel　quality　in　a　cell　area.　Adaptive　modulation　is　used　to　address　the　problem　caused　by　channel　quality　variation.　Adapting　a　robust　modulation　to　transmit　data　when　the　channel　quality　becomes　worse　and　high　speed　modulation　when　the　channel　quality　becomes　better　can　reduce　the　variance　of　the　delay　and　packet　loss　of　the　network.　However,　it　takes　time　to　measure　the　channel　quality,　to　determine　a　new　modulation,　to　propagate　the　information　of　the　new　modulation　and　to　adapt　to　a　new　modulation.　Channel　quality　prediction　is　thus　used　to　decide　new　modulation　in　advance.　The　thesis　proposed　a　novel　channel　prediction　method　to　improve　the　precision　of　the　channel　prediction.　The　method　takes　the　position　and　speed　of　a　user　into　account　and　collects　the　signal　strengths　measured　by　neighboring　users　by　multi-input　multi-output　(MIMO)　technology.　According　to　the　user　position　and　speed,　the　future　position　can　be　estimated.　The　collected　signal　strengths　of　the　channel　from　other　users　can　be　used　for　prediction,　and　the　channel　quality　of　the　user　future　position　can　be　predicted　and　the　modulation　can　be　adjusted　in　advance.　Therefore,　the　variation　of　packet　loss　and　delay　and　the　jitter　can　be　reduced,　and　the　network　quality　is　thus　improved.
Simulations　are　done　with　QualNet　to　evaluate　the　proposed　method.　The　results　of　the　simulations　indicate　the　improvement　of　17%　throughput　and　15%　delay　time.　Therefore　the　accuracy　of　the　channel　quality　prediction　has　been　improved.

關鍵字(中)

★ 可調適調變
★ 多天線技術
★ 預測
★ 全球微波存取互通介面

關鍵字(英)

★ Adaptive modulation
★ MIMO
★ prediction
★ WiMAX

論文目次

Chapter　1.　Introduction　1
1.1　Overview　1
1.2　Motivation　and　Goals　2
1.3　Thesis　Organization　4
Chapter　2.　Background　and　Related　Work　5
2.1　Channel　Prediction　Technology　5
2.2　Propagation　Model　12
Chapter　3.　The　Proposed　Neighboring　Information　Based　　Channel　Quality　Prediction　Method　16
3.1　Assumptions　and　Notations　16
3.2　System Procedure　18
3.3　Signal　Strength　and　Position　Collection　21
3.4　Model　Adjustment　and　Prediction　23
3.5　Modulation　Decision　and　Error　Correction　29
Chapter　4.　Simulation　Results　and　Discussions　35
4.1　Simulation　Environment　35
4.2　Experiments　and　Results　37
Chapter　5.　Conclusions　and　Future　Work　60
5.1　Conclusion　60
5.2　Future Work　60
References　61

參考文獻

[1]　IEEE　802.16-2004,　Part　16:　Air　Interface　for　Fixed　Broadband　Wireless　Access　Systems,　Standard　for　Local　and　Metropolitan　Area　Networks,　Oct.　2004.
[2]　C.　Eklund,　R.　Marks,　K.　Stanwood　and　S.　Wang,　“IEEE　Standard　802.16:　A　Technical　Overview　of　the　WirelessMAN　(TM)　Air　Interface　for　Broadband　Wireless　Access,　IEEE　Communications　Magazine,　vol.　40,　no.　6,　pp.　98-107,　Jun.　2002.
[3]　IEEE　Std　802.16e-2005,　IEEE　Standard　for　Local　and　Metropolitan　Area　Networks　-　Part　16:　Air　Interface　for　Fixed　and　Mobile　Broadband　Wireless　Access　Systems,　Feb.　2006.
[4]　IEEE　802.16　Task　Group　m,　“Draft　IEEE　802.16m　System　Description　Document”,　Jun.　2008.
[5]　B.　Forouzan　and　S.　Fegan,　Data　Communications　and　Networking,　McGraw-Hill,　Jan.　2006.
[6]　F.　Ohrtman,　WiMAX　Handbook:　Building　802.16　Wireless　Networks,　McGraw-Hill,　May　2005.
[7]　L.　Nuaymi,　WiMAX:　Technology　for　Broadband　Wireless　Access,　John　Wiley,　Mar.　2007.
[8]　S.　Falahati,　A.　Svensson,　M.　Sternad　and　T.　Ekman,　“Adaptive　Modulation　Systems　for　Predicted　Wireless　Channels,”　Proceedings　of　Global　Telecommunications　Conference,　San　Francisco,　vol.　1,　pp.　357-361,　Dec.　2003.
[9]　J.　Andrews,　A.　Ghosh　and　R.　Muhamed,　Fundamentals　of　WiMAX　Prentice　Hall,　Feb.　2007.
[10]　A.　J.　Goldsmith　and　S.　G.　Chua,　“Adaptive　Coded　Modulation　for　Fading　Channels,”　IEEE　Transactions　on　Communications,　vol.　46,　no.　5,　pp.　595-602,　May　1998.
[11]　A.　Svensson,　“An　Introduction　to　Adaptive　QAM　Modulation　Schemes　for　Known　and　Predicted　Channels,”　Proceedings　of　the　IEEE,　vol.　95,　no.　12,　pp.　2322-2336,　Dec.　2007.
[12]　G.　E.　Oien,　H.　Holm　and　K.J.　Hole,　“Impact　of　Channel　Prediction　on　Adaptive　Coded　Modulation　Performance　in　Rayleigh　Fading,”　IEEE　Transactions　on　Vehicular　Technology,　vol.　53,　no.　3,　pp.　758-769,　May　2004.
[13]　I.　C.　Wong,　and　B.L.　Evans,　“Joint　Channel　Estimation　and　Prediction　for　OFDM　Systems,”　Proceedings　of　Global　Telecommunications　Conference,　Washington,　vol.　4,　pp.　2255-2259,　Dec.　2005.
[14]　A.　D.　Hallen,　H.　Hallen　and　Y.　T.　Sheng,　“Long　Range　Prediction　and　Reduced　Feedback　for　Mobile　Radio　Adaptive　OFDM　Systems,”　IEEE　Transactions　on　Wireless　Communications,　vol.　5,　no.　10,　pp.　2723-2733,　Oct.　2006.
[15]　A.　D.　Hallen,　S.Q.　Hu　and　H.　Hallen,　“Long-Range　Prediction　of　Fading　Signals　-　Enabling　Adapting　Transmission　for　Mobile　Radio　Channels,”　IEEE　Signal　Processing　Magazine,　vol.　17,　no.　3,　pp.　62-75,　May　2000.
[16]　Y.　T.　Sheng,　A.　D.　Hallen　and　H.　Hallen,　“Reliable　Adaptive　Modulation　Aided　by　Observations　of　Another　Fading　Channel,”　IEEE　Transactions　on　Communications,　vol.　52,　no.　4,　pp.　605-611,　Apr.　2004.
[17]　Y.　T.　Sheng　and　A.　D.　Hallen,　“Adaptive　Modulation　Using　Outdated　Samples　of　Another　Fading　Channel,”　Proceedings　of　Wireless　Communications　and　Networking,　Orlando,　Florida,　vol.　1,　pp.　477-481,　Mar.　2002.
[18]　T.　K.　Sarkar,　J.　Zhong,　K.　Kyungjung,　A.　Medouri,　and　M.　Salazar-Palma,　“A　Survey　of　Various　Propagation　Models　for　Mobile　Communication,”　IEEE　Antennas　and　Propagation　Magazine,　vol.　45,　no.　3,　pp.　51-82,　Jun.　2003.
[19]　H.　L.　Bertoni,　Radio　Propagation　for　Modern　Wireless　Systems,　Prentice　Hall,　Jan.　2000.
[20]　O.　Knauf,　I.　Gruber　and　H.　Li,　“Performance　of　Ad　Hoc　Routing　Protocols　in　Urban　Environments,”　Proceedings　of　European　Wireless,　Barcelona,　Feb.　2004.
[21]　A.　Medeisis　and　A.　Kajackas,　“On　the　Use　of　the　Universal　Okumura-Hata　Propagation　Prediction　Model　in　Rural　Areas,”　Proceedings　of　Vehicular　Technology　Conference,　Tokyo,　vol.　3,　pp.　1815-1818,　May　2000.
[22]　A.　Hecker,　M.　Neuland　and　T.　Kuerner,　“Propagation　Models　for　High　Sites　in　Urban　Areas,”　Advances　in　Radio　Science,　vol.　4,　pp.　345-349,　2006.
[23]　V.　S.　Abhayawardhana,　I.　J.　Wassell,　D.　Crosby,　M.　P.　Sellars,　and　M.　G.　Brown,　“Comparison　of　Empirical　Propagation　Path　Loss　Models　for　Fixed　Wireless　Access　Systems,”　Vehicular　Technology　Conference,　vol.　1,　pp.　73-77,　Jun.　2005.
[24]　A.　V.　Rial,　J.　Hauck,　M.　Buchholz　and　F.　A.　Agelet,　“Empirical　Propagation　Model　for　WiMAX　at　3.5　GHz　in　an　Urban　Environment,”　Microwave　and　Optical　Technology　Letters,　vol.　50,　no.　2,　pp.　483-487,　Feb.　2008.
[25]　P.　Barsocchi,　“Channel　Models　For　Terrestrial　Wireless　Communications:　a　Survey　,”　Technical　Report　2006-TR-16,　Information　Science　and　Technologies　Institute,　Apr.　2006.
[26]　J.　Milanovic,　S.　Rimac-Drlje　and　K.　Bejuk,　“Comparison　of　Propagation　Models　Accuracy　for　WiMAX　on　3.5　GHz,”　Proceedings　of　Electronics,　Circuits　and　Systems,　Morocco,　Marrakech,　pp.　111-114,　Dec.　2007.
[27]　V.　Erceg,　L.　J.　Greenstein,　S.　Y.　Tjandra,　S.　R.　Parkoff,　A.　Gupta,　B.　Kulic,　A.　A.　Julius　and　R.　Bianchi,　“An　Empirically　Based　Path　Loss　Model　for　Wireless　Channels　in　Suburban　Environments,”　Selected　Areas　in　Communications,　vol.　17,　no.　7,　pp.　1205-1211,　Jul.　1999.
[28]　V.　Erceg,　K.　V.　Hari,　M.　S.　Smith,　D.　S.　Baum,　K.　P.　Sheikh,　C.　Tappenden,　J.　M.　Costa,　C.　Bushue,　A.　Sarajedini,　R.　Schwartz,　D.　Branlund,　T.　Kaitz　and　D.　Trinkwon,　“Channel　Models　for　Fixed　Wireless　Applications,”　Technical　Report　802.16.3c-01/29r4,　IEEE　802.16　Broadband　Wireless　Access　Working　Group,　Jul.　2001.
[29]　Z.　Lei,　W.　Gaofeng,　and　D.　Wanli,　“Adaptive　Contention　Window　Adjustment　for　802.11-Based　Mesh　Networks,”　Proceedings　of　Wireless　Communications,　Networking　and　Mobile　Computing,　Dalian,　China,　pp.　1-4,　Oct.　2008.
[30]　C.　Yunli,　Z.　Qing-An　and　D.　P.　Agrawal,　“Performance　Analysis　and　Enhancement　for　IEEE　802.11　MAC　Protocol,”　Proceedings　of　International　Conference　Telecommunications,　Alaska,　Anchorage,　vol.　861,　pp.　860-867,　Mar.　2003.
[31]　L.　Fausett,　Numerical　methods,　Prentice　Hall,　Jan.　2003.
[32]　Scalable　Network　Technologies,　http://www.scalable-networks.com/publications/documentation/index.php

指導教授

周立德(Li-der Chou)

審核日期

2009-7-29

推文