Access Control

Berhubung gw lagi baca ulang paper tentang D2D arsitektur standardnya Qualcom FlashlinQ yang isinya bahas hal ini sekalian aja gw bikin jadi tulisan.  Buat yang mau tau apa itu D2D cellular network bisa liat di sini.

referensi : 

Wu, Xinzhou, et al. "FlashLinQ: A synchronous distributed scheduler for peer-to-peer ad hoc networks." IEEE/ACM Transactions on Networking (TON) 21.4 (2013): 1215-1228.

Access Control

Kita tau radio resource itu terbatas tapi permintaan service cellular khususnya data service itu tinggi. Jadi mau tidak mau radio resource harus share. Tidak semua device bisa mengirim data bersamaan menggunakan resource yang sama. Nah access control ini berfungsi untuk menyeleksi device mana saja yang bisa menggunakan resource bersamaan agar interferensi antar device tidak sampai mempengaruhi penerimaan atau pengiriman data. Hal penting dalam access control ini adalah bagaimana mengatur agar satu resource bisa digunakan banyak device secara bersamaan namun tetap menjamin kualitas komunikasi setiap device. Selain itu efek protocol terhadap penggunaan batere harus diperhatikan. Salah satu access control yang terkenal adalah Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA)

Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA)

Inti dari CSMA/CA ini adalah sensing sebelum transmisi. Berikut contoh aplikasi CSMA/CA di D2D communication.

gambar 1. CSMA/CA

Pada gambar di atas transmiter (Tx) link 2 sedang aktif transmisi, Tx link 1 yang ingin mengirim data "mendengar" transmisi dari Tx link 2 akhirnya Tx link 1 tidak jadi mengirim data (backoff) untuk sementara waktu (backoff time). Ketika backoff time habis Tx link 1 kembali men-sensing apakah ada transmisi yang aktif bila tidak ada Tx link 1 dapat mengirim data ke receiver (Rx) link 1. Bila ternyata setelah menunggu masih ada transmisi yang aktif maka Tx link 1 akan backoff lagi selama backoff time tertentu.
Backoff time ini random, kenapa random? perhatikan ilustrasi berikut.

gambar 2. collision

Tx 1 dan Tx 3 memiliki backoff time yang sama yaitu 2 detik, setelah menunggu selama 2 detik keduanya akan bersamaan men-sensing transmisi lain. Keduanya merasa tidak ada transmisi yang aktif jadi secara bersamaan keduanya men-transmit data. Hasilnya, Rx 1 akan terganggu oleh sinyal Tx3 dan begitu pula Rx3 terganggu oleh sinyal Tx1. Kalo backoff time di buat random kemungkinan transmiter transmit bersamaan lebih kecil.

CSMA/CA ini memiliki kelemahan yaitu tidak ada proteksi di sisi Rx ini biasa disebut Hidden Terminal. Perhatikan ilustrasi di bawah.

gambar 3. Hidden Terminal

Dari gambar terlihat saat Tx1 ingin mengirim data sinyal dari Tx2 tidak ter-sensing oleh Tx1.
Sehingga Tx1 men-transmit data sehingga ada interferensi yang besar di Rx1.
Selain itu Tx bisa juga tidak jadi mentrasmit data walau pun Rx dari Tx lain tidak terganggu oleh transmisi dari Tx tersebut perhatikan ilustrasi berikut ini.

Oleh karena itu CTS/RTS handshaking diintegrasikan dalam CSMA/CA.

Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) with Request to Send (RTS) and Clear to Send (CTS) Handshaking

Untuk mengatasi hidden terminal CSMA/CA diintegrasikan dengan RTS/CTS. Sebelum mentransmisikan sinyal Tx melakukan sensing bila tidak ada transmisi aktif Tx mengirimRTS. Setelah menerima RTS Rx akan melakukan sensing bila tidak ada transmisi aktif maka Rx akan mengirim CTS. Dengan demikian Rx akan terproteksi.

Perhatikan ilustrasi berikut.

Pada ilustrasi di atas terlihat hidden terminal problem dapat terselesaikan. Namun nature dari RTS dan CTS ini hanya transmit atau yeild. Padahal bila ada kemungkinan Link 1 dan Link 2 melakukan transmisi secara bersamaan bila SNIR di setiap link cukup.

Qualcom dengan FlashlinQnya mem-propose access control yang memperhitungkan SNIR agar access control lebih efektif (melindungi sekaligus memperbesar peluang transmisi).

How to model packet delay variation

Lately our lab are working on simulating packet delay variation in NS-3-DCE. My adviser was given a project to simulate a cellular network(base station to core network) throughput given delay and packet delay variation (PDV). 
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mathematical Modeling

We model transmission delay between node/hop as exponential random variable and processing time from each node/hop as a fixed value (t(px)) where x represent node index.

From our assumption we model total end to end delay as total transmission delay plus total processing time as shown in the equation 1 below.

Equation 1

Furthermore we denote d as the total processing time. Total transmission delay which is sum of exponential random variable can be model as Erlang random variable. We construct Erlang random varibale from Gamma Distribution with integer shape parameter (k). We use Gamma distribution because it is available in NS-3.  Gamma Distribution is characterized by shape parameter (k) and scaling variable (θ). It has mean/average/expectation equal to  kθ and variant equal to k*θ^2.

Equation 2

Based on equation 2. we can model average delay as the expectation (average) of end to end delay.

Equation 3

Next we model packet delay variation (PDV). PDV is the difference between end to end delay of two consecutive packet.

In the illustration it is t(n)-t(n-1). Then to make sure there is no reordering if we find that current packet arrives earlier than previous packet we will set current packet arrival time equal to previous packet.

So PVD is the expectation (average) of  t(n)-t(n-1).

Equation 4

Where both X(n) and X(n-1) follow Gamma distribution (Γ(k,θ)). Then we can write it as  

Equation 5

We can take the scaling parameter out from the expectation, so we get expectation of the difference between two unit scale gamma distribution multiply by scaling parameter θ.

Equation 6

We denote expectation of the difference between two unit scale gamma distribution as Pk. We calculate Pk using matlab. First, we select value of k then we generate two unit scale gamma random number with shape parameter k. then we find the absolute difference between those value then try it again several times and find the average. We calculated Pk for several value of k. This value serve as look up table.

Finally our goal is to create average delay and PDV to be the same as what is given form the user.

So for each average delay and PDV we need to set simulation parameter d and Gamma distribution parameter k and θ. To make this happen we set the value of k and given k we find average delay and θ. From Equation 6 we can find θ, and given θ value we can use Equation 3 to find d.