• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.8-14
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• 2008

인지 무선(Cognitive Radio : CR) 시스템의 개발은 Mitola 가 제안한 개념의 완전 인지 무선(Full Cognitive Radio)시스템과 현재 표준화 논의가 진행 중인 스펙트럼 인지무선 시스템의 두 가지 방향으로 이루어지고 있다. 본 논문은 스펙트럼 인지무선 시스템을 위한 인지 엔진(Cognitive Engine : CE)을 개발 하고 인지 엔진의 핵심 기능인 채널 집합 관리 알고리즘에 대한 가상 실험을 통해 성능 분석을 하였다. 채널 집합 관리는 과거의 채널 점유 기록을 기반으로 CR시스템의 이동 가능 채널들 중 채널 품질 및 유휴 가능성이 높은 채널을 평가하고 결정하는 기능을 수행한다. 이를 위한 핵심 기능이 채널 상태 예측이고 본 논문에서는 채널 상태 예측을 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)의 활용을 제안하였으며 HMM기반의 채널 상태 예측 성능을 향상 시킬 방법을 제안 및 적용하여 가상 실험을 하였다. 가상 실험 결과 채널 상태 예측 성능의 향상을 확인하였고 난수 선택 방법(Random Selection), 통계적 선택 방법(Statistical Selection) 과의 성능 비교를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우월성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.475-490
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• 2010

Cognitive Radio is an advanced enabling technology for the efficient utilization of vacant spectrum due to its ability to sense the spectrum environment. It is important to determine accurate spectrum utilization of the primary system in a cognitive radio environment. In order to define the spectrum utilization state, many CR systems use what is known as the quiet period (QP) method. However, even when using a QP, interference can occur. This causes reduced system throughput and contrary to the basic condition of cognitive radio. In order to reduce the interference time, a frequency-hopping algorithm is proposed here. Additionally, to complement the loss of throughput in the FH, a HMM-based channel prediction algorithm and a channel allocation algorithm is proposed. Simulations were conducted while varying several parameters. The findings show that the proposed algorithm outperforms conventional channel allocation algorithms.