Opportunistic Spectrum Access Using Optimal Control Policy in RF Energy Harvesting Cognitive Radio Networks

무선 에너지 하비스팅 인지 무선 네트워크에서 최적화 제어 정책을 이용한 선택적 스펙트럼 접근

  • 정준희 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 황유민 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 차경현 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 김진영 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실)
  • Received : 2015.07.07
  • Accepted : 2015.09.10
  • Published : 2015.09.30

Abstract

RF energy harvesting technology is a promising technology for generating the electrical power from ambient RF signal to operate low-power consumption devices(eg. sensor) in wireless communication networks. This paper, motivated by this and building upon existing CR(Cognitive Radio) network model, proposes a optimal control policy for RF energy harvesting CR networks model where secondary users that have low power consumption harvest ambient RF energy from transmission by nearby active primary users, while periodically sensing and opportunistically accessing the licensed spectrum to the primary user's network. 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.

무선 에너지 하비스팅 기술은 주로 무선 통신 네트워크에서 전력소모가 적은 무선 통신 장치들을 동작시키기 위해 주변 환경으로부터 RF 신호를 수집, 에너지로 변환하는 기술로 최근 각광을 받고 있다. 이와 같은 기술과 기존의 인지무선(Cognitive Radio) 네트워크 모델을 기반으로, 본 논문에서는 적은 파워 소비를 하는 2차 유저(Secondary User)가 근처에서 동작 중인 1차 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 1차 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 우선 사용자에게 할당되어 있는 허가대역을 주기적으로 센싱, 선택적으로 접근하는 무선에너지 하비스팅 인지무선 네트워크 모델을 제시한다. 이 때 1차 유저와 2차 유저는 Poisson pont process로 분포되어있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 2차 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 최적의 프레임 주기, 전송파워, 2차 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.

Keywords

References

  1. Q. Zhao and A. Swami, "A Survey of Dynamic Spectrum Access: Signal Processing and Networking Perspectives," in proceedings of IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP '07), vol. 4, pp. IV-1349-IV-1352, Apr. 2007
  2. A. M. Zungeru, L. M. Ang, S. Prabaharan, and K. P. Seng, "Radio frequency energy harvesting and management for wireless sensor networks," Green Mobile Devices and Netw.: Energy Opt. Scav. Tech., CRC Press, pp. 341-368, 2012.
  3. R. J. M. Vullers, R. V. Schaijk, I. Doms, C. V. Hoof, and R. Mertens,"Micropower energy harvesting," Elsevier Solid-State Circuits, vol. 53, no. 7, pp. 684-693, July 2009.
  4. D. Bouchouicha, F. Dupont, M. Latrach, and L. Ventura, "Ambient RF energy harvesting," in proceedings of Int. Conf. Renew. Energies and Power Qual. (ICREPQ), Mar. 2010.
  5. S. Lee, R. Zhang, and K. Huang, "Opportunistic wireless energy harvesting in cognitive radio networks," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 12, no. 9, pp. 4788-4799, Sep. 2013. https://doi.org/10.1109/TWC.2013.072613.130323
  6. Y. Pei, A.T. Hoang, and Y.C. Liang, "Sensing-Throughput Tradeoff in Cognitive Radio Networks: How Frequently Should Spectrum Sensing be Carried Out?" in proceedings of IEEE 18th Int'l Symp. Personal, Indoor and Mobile Radio Comm. (PIMRC '07), 2007.
  7. D. Cabric, S. Mishra, R. Brodersen, "Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios," in proceedings of Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers, vol. 1, pp. 772-776, 2004.