한국항행학회논문지 (Journal of Advanced Navigation Technology)

  • 제24권2호
  • /
  • Pages.121-127
  • /
  • 2020
  • /
  • 1226-9026(pISSN)
  • /
  • 2288-842X(eISSN)
한국항행학회 (The Korean Navigation Institute)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 동적 스펙트럼홀 그룹핑에 의한 자원이용률 향상

Improvement of Resource Utilization by Dynamic Spectrum Hole Grouping in Wideband Spectrum Cognitive Wireless Networks

  • Lee, Jin-yi (Department of Electronic Engineering, Chungwoon University)
  • 투고 : 2020.03.10
  • 심사 : 2020.04.20
  • 발행 : 2020.04.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.

In this paper, we propose a dynamic spectrum hole grouping method that changes the grouping range of spectrum hole according to the resources amount required by secondary users in wideband spectrum cognitive wireless networks, and then the proposed method is applied to channel allocation for the secondary user service. The proposed method can improve waste of resources in the existing static spectrum hole grouping in virtue of grouping dynamically as much the predicted spectrum holes resources as secondary users require. Simulation results show that channel allocation method with the proposed dynamic grouping outperforms that with the static grouping method in resources utilization under acceptable secondary user service performance.

키워드

참고문헌

  1. I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, M. C. Vuran, and S. Mohanty, "Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: a survey," Computer Networks, Vol. 50, pp. 2127-2159, 2006. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2006.05.001
  2. E. Z. Tragos, S. Zeadally, A. G. Fragkiadakis, and V. A. Siris, "Spectrum assignment in cognitive radio networks : a comprehensive survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 15, Issue 3, pp. 1108-1135, January 2013. https://doi.org/10.1109/SURV.2012.121112.00047
  3. Q. Ni, R. Zhu, Z. Wu, Y. Sun, L. Zhou, and B. Zhou, “Spectrum allocation based on game theory in cognitive radio networks,” Journal of Networks, Vol. 8, No. 3, pp. 712-722, March 2013.
  4. L. Jiao, F. Y. Li, and V. Pla, "Greedy versus dynamic channel aggregation strategy in CRN : Markov Models and performance evaluation," in The International Conference on Research in Networking, Prague : Czech Republic, pp. 21-31, 21-25 May 2012.
  5. T. Zhang, E. Berg, J. Chennikara, P. Agrawal, J. C. Chen, and T. Kodama, “Local predictive resource reservation for handoff in multimedia wireless IP networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 19, No. 10, pp. 1931-1941, Oct. 2001. https://doi.org/10.1109/49.957308
  6. J. Y. Lee, “A channel allocation scheme based on spectrum hole prediction in cognitive wireless networks,” The Journal of Korea Navigation Institute, Vol. 19, No. 4, pp. 318-322, Aug. 2015.
  7. J. Y. Lee, "Cognitive user's quality of service enhancement by using spectrum hole grouping in cellular cognitive radio networks," The Journal of Korea Navigation Institute, Vol. 23, No. 4, pp. 322-327, Aug. 2019.