Core Concepts
IRS 연결 상태 변화와 사용자 이동에 따른 신호 강도 변동을 고려하여 IRS 지원 네트워크에서의 핸드오버 프로세스를 이산 시간 모델로 분석하였다. 이를 통해 핸드오버 실패와 핑퐁 현상에 대한 성능 지표를 도출하고 최적의 핸드오버 파라미터를 제시하였다.
Abstract
이 논문은 IRS(Intelligent Reflecting Surface) 지원 네트워크에서의 핸드오버 프로세스를 이산 시간 모델로 분석하였다. 주요 내용은 다음과 같다:
IRS 연결 상태 변화 모델링: 사용자와 IRS 간 거리 분포를 고려하여 IRS 연결 상태의 이산 시간 모델을 구축하였다. 이를 통해 IRS 연결 상태 변화에 따른 신호 강도 변동을 추적할 수 있다.
핸드오버 프로세스 모델링: 핸드오버 트리거, TTT 타이밍, 핸드오버 실행 등 핸드오버 프로세스의 이산 시간 모델을 구축하였다. IRS 연결 상태 변화를 고려하여 핸드오버 상태 천이 확률을 도출하였다.
핸드오버 성능 지표 분석: 핸드오버 트리거 위치, 핸드오버 실패 확률, 핑퐁 현상 확률 등 핵심 성능 지표를 분석하였다. IRS 구현이 핸드오버 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다.
최적 핸드오버 파라미터 도출: TTT와 핸드오버 마진 등 핸드오버 파라미터를 최적화하여 핸드오버 실패와 핑퐁 현상 확률을 모두 0.1% 미만으로 유지할 수 있는 설계 지침을 제시하였다.
Stats
IRS 구현 시 핑퐁 현상 확률이 48% 감소하지만, 핸드오버 실패 확률은 90% 증가한다.
IRS 밀도가 500/km2이고 요소 수가 100개일 때의 결과이다.
Quotes
"IRSs mitigate PPs by 48% but exacerbate HOFs by 90% under regular parameters."
"Optimal parameters are mined ensuring probabilities of HOF and PP are both less than 0.1%."