4 세대 무선망에서 이 기종 엑세스 망간의 핵심기술은 망 선택기법과 호 수락제어이다. 본 연구에서는 차세대 무선망의 이 기종 엑세스 무선망으로 CDMA-OFDMA 망을 고려하여, 이 망에 적합한 퍼지 신경망 분산 상향링크 호 수락제어를 제안한다. 제안된 기법은 이종 무선망에서 원하는 신규호의 차단확률과 서비스 진행 중인 호의 강제종료확률을 만족시키면 서, 무선자원의 효율적인 사용을 목적으로 한다. 호 수락의 결정은 무선 엑세스 망의 상향 링크에서 퍼지 추론과 신경망 학습에 의한 추정된 전력값 과 미리 결정한 상향 전력 한계값 을 비교하여 모바일 터미널에서 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 성능을 신경 망 입력노드의 수에 따른 평균 거절율과 섹터 당 평균 이동국 수에 따른 호 손실율 및 거 절율을 평가 하였다. 그 결과 제안된 기법을 사용하는 무선망은 원하는 서비스 품질을 만족 하면서 부하의 증가에 따른 효율적인 호 수락제어가 이루어짐을 보인다.

We propose a novel distributed uplink call admission control based on Fuzzy Neural Networks(FNN-CAC) for CDMA-OFDMA networks. The adaptability and parallel computing capabilities of neural networks is used for power error correcting tasks. The connection weights corresponds to the parameters of the fuzzy reasoning. Through the learning with BP algorithm, the FNNs can identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy reasoning automatically. The aim of the proposed strategy is to efficiently utilize the overall radio resource of heterogeneous wireless networks, on condition that the incoming call blocking rate(Prb) and the ongoing call dropping rate(Prb) are both within the acceptable ranges. The CAC decision can be made distributedly in the mobile terminal by comparing the total uplink power consumptions with the predetermined power thresholds. The proposed scheme is evaluated by simulation experiments with Prb and Prb versus the average number of MTs per sector. Also we show that average rejection rate decreases as increasing the number of input node in neural net.

• 이진이(청운대학교 디지털방송공학과) | Lee, Jin Yi