네트워크 최신 기술
강의 4 학습내용: 베이스 스테이션 셀 구조 및 모바일 디바이스의 위치 모델링 및 Python 구현
국민대학교 소프트웨어학부

by 김상철(교원-소프트웨어전공) ‍

양방향 통신 기술
Time Division Duplex (TDD)와 Frequency Division Duplex (FDD)

1

TDD
시간을 분할하여 양방향 통신을 구현하는 방식

2

FDD
주파수를 분할하여 양방향 통신을 구현하는 방식
양방향 통신이란?
양방향 통신은 데이터를 양방향으로 전송할 수 있는 통신 방식을 말합니다.
장점
  • 실시간 상호작용 가능
  • 효율적인 대역폭 사용
단점
  • 복잡한 하드웨어 필요
  • 간섭 문제 발생 가능
TDD vs FDD 비교
TDD
동일 주파수를 시간으로 분할하여 사용
FDD
서로 다른 주파수를 동시에 사용
Fixed TDD 구조 코딩
import numpy as np
FreqReUse = 9
NoUpLink = 12
구역을 9개의 주파수 지역대로 나누고, 12개의 subscriber를 가정합니다.
FTDD 셀 아키텍처
셀의 크기는 가로 4,000미터, 세로 4,000미터입니다.
1
중심점
원점 (0,0)
2
X축
-2,000m ~ +2,000m
3
Y축
-2,000m ~ +2,000m
Python 코딩
PlusShift = 12000
MinusShift = -12000
No_Iterations = 1000
SIR = np.zeros((1,NoUpLink))
주파수 재사용이 9이므로, 1번 주파수를 사용하는 셀이 12,000m 간격으로 반복됩니다.
랜덤 가입자 생성
SubX = np.random.uniform(NtwSizeA, NtwSizeB, size=[FreqReUse, NoUpLink])
SubY = np.random.uniform(NtwSizeA, NtwSizeB, size=[FreqReUse, NoUpLink])
size=[9, 12]의 SubX와 SubY 행렬을 만들어 각 셀의 가입자 위치를 랜덤하게 생성합니다.
Uniform() 메소드

1

특징
지정된 범위 내에서 균일한 분포로 랜덤 수를 발생시킵니다.

2

예시
np.random.uniform(0,1, [2,2])

3

결과
0과 1 사이의 랜덤 값으로 구성된 2x2 행렬
normal() 메소드

1

특징
정규 분포를 따르는 랜덤 수를 발생시킵니다.

2

예시
np.random.normal(mu, sigma, size=[FreqReUse, NoUpLink])

3

결과
평균(mu)과 표준편차(sigma)를 기준으로 한 정규 분포 값
가입자 X 좌표 생성
SubX는 9x12 행렬로, 각 셀의 가입자 X 좌표를 나타냅니다.
가입자 Y 좌표 생성
SubY는 9x12 행렬로, 각 셀의 가입자 Y 좌표를 나타냅니다.
생성 결과
각 셀 내 사용자 위치가 랜덤하게 생성되었습니다.
셀 0
셀 1 (+12,000m Y축)
셀 2 (+12,000m X축, +12,000m Y축)
3개 셀 플로팅
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(Cell_x0, Cell_y0, 'bo', Cell_x1, Cell_y1, 'r>', Cell_x2, Cell_y2, '*')
plt.grid()
Python을 사용하여 3개의 셀을 시각화합니다.
셀 구조 그리기
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(ShiftXa, ShiftYa, 'bo')
plt.axis([-16000, 16000, -16000, 16000])
plt.grid()
전체 9개 셀의 구조를 시각화합니다.
성능 분석: 전력
기지국에 도달하는 가입자의 전력을 계산합니다.
전력 공식
P(B_S) = (P_S / R(B_S)^4) * g_s * g_B
변수 설명
P_S: 가입자 전력, g_s: 가입자 안테나 이득, g_B: 기지국 안테나 이득, R(B_S): 거리
거리 계산
Dist = np.sqrt(ShiftXa**2 + ShiftYa**2)
가입자와 기지국 사이의 거리를 계산합니다.
거리 분석
for x in range(4):
    plt.plot(ShiftXa[x,:],ShiftYa[x,:],'o')
처음 4개 셀의 가입자 위치를 시각화합니다.
전력 분석
거리의 4제곱에 반비례하는 전력 감쇠를 분석합니다.
결론

1

셀 구조
9개의 셀로 구성된 네트워크 모델을 구현했습니다.

2

가입자 분포
각 셀 내 가입자 위치를 랜덤하게 생성했습니다.

3

전력 분석
거리에 따른 전력 감쇠를 시뮬레이션했습니다.