Abstract
Recently, RF energy harvesting technology is a promising technology for small-size IoT(Internet of Things) devices such as sensor to resolve battery scarcity problem. When applied to existing cognitive radio networks, this technology can be expected to increase network throughput through the increase of cognitive user's operating time. This paper proposes a optimal channel-selection policy for RF energy harvesting CR networks model where cognitive users in harvesting zone harvest ambient RF energy from transmission by nearby active primary users and the others in non-harvesting zone choose the channel and communicate with their receiver. We consider that primary users and secondary users are distributed as Poisson point processes and contact with their intended receivers at fixed distances. Finally we can derive the optimal frame duration, transmission power and density of secondary user from the proposed model that can maximize the secondary users's throughput under the given several conditions and suggest future directions of research.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
