최근의 주파수 부족현상을 해결하면서 간섭 없이 스펙트럼을 효율적으로 사용하는 주파수 공동 사용에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 또한, 이와 더불어 급증하는 모바일 데이터 수요에 대처하기 위한 주요 스펙트럼 정책으로서 ASA/LSA(Authorized Shared Access/Licensed Shared Access) 개념을 많은 나라에서 도입하고 있는데, 이는 모바일 트래픽 증가를 해결하기 위한 스몰셀(small cell) 기술을 적용하는데 가장 적합한 스펙트럼 액세스 모델이다. ASA/LSA 주파수로 3.5 GHz 대역이 고려되고 있는 바, 본 논문에서는 가능한 ASA/LSA 대역을 발굴하고, 나아가 면허 없는 대역을 확장하기 위해 국내 3~4 GHz 대역에 대한 SAM(Spectrum Access Model)을 제안하고, 그 결과는 향후 스몰셀 수용 및 개방 주파수 확보를 위한 SAM을 개발하는데 필요한 데이터를 제공하게 될 것이다.
To solve inefficient spectrum usage problem under current static spectrum management policy, various kinds of dynamic spectrum access strategies have appeared. Myopic policy, which maximizes immediate throughput, is a simple and robust strategy with reduced complexity. In this paper, we present a simple mathematical model to evaluate the saturation throughput and medium access delay of a myopic policy in the presence of multiple channels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1532-1553
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2014
Radio spectrum is a precious resource and characterized by fixed allocation policy. However, a large portion of the allocated radio spectrum is underutilized. Conversely, the rapid development of ubiquitous wireless technologies increases the demand for radio spectrum. Cognitive Radio (CR) methodologies have been introduced as a promising approach in detecting the white spaces, allowing the unlicensed users to use the licensed spectrum thus realizing Dynamic Spectrum Access (DSA) in an effective manner. This paper proposes a generalized framework for DSA between the licensed (primary) and unlicensed (secondary) users based on Continuous Time Markov Chain (CTMC) model. We present a spectrum access scheme in the presence of sensing errors based on CTMC which aims to attain optimum spectrum access probabilities for the secondary users. The primary user occupancy is identified by spectrum sensing algorithms and the sensing errors are captured in the form of false alarm and mis-detection. Simulation results show the effectiveness of the proposed spectrum access scheme in terms of the throughput attained by the secondary users, throughput optimization using optimum access probabilities, probability of interference with increasing number of secondary users. The efficacy of the algorithm is analyzed for both imperfect spectrum sensing and perfect spectrum sensing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1489-1503
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2018
Spectrum reuse has attracted much concern of researchers and scientists, however, the dynamic spectrum access is challenging, since an individual secondary user usually just has limited sensing abilities. One key insight is that spectrum usage forecasting among secondary users, this inspiration enables users to obtain more informed spectrum opportunities. Therefore, spectrum usage forecasting is vital to cognitive radio networks (CRNs). With this insight, a spectrum usage forecasting model for the occurrence of primary users prediction is derived in this paper. The proposed model is based on auto regressive enhanced primary user emergence reasoning (AR-PUER), which combines linear prediction and primary user emergence reasoning. Historical samples are selected to train the spectrum usage forecasting model in order to capture the current distinction pattern of primary users. The proposed scheme does not require the knowledge of signal or of noise power. To verify the performance of proposed spectrum usage forecasting model, we apply it to the data during the past two months, and then compare it with some other sensing techniques. The simulation results demonstrate that the spectrum usage forecasting model is effective and generates the most accurate prediction of primary users occasion in several cases.
This paper presents an analytical framework for dynamic spectrum allocation in cognitive radio networks. We propose a distributed queuing based Markovian model each for single channel and multiple channels access for a contending user. Knowledge about spectrum mobility is one of the most challenging problems in both these setups. To solve this, we consider probabilistic channel availability in case of licensed channel detection for single channel allocation, while variable data rates are considered using channel aggregation technique in the multiple channel access model. These models are designed for a centralized architecture to enable dynamic spectrum allocation and are compared on the basis of access latency and service duration.
We present an analytic model of an unslotted opportunistic spectrum access (OSA) network and evaluate its performance such as interruption probability, service completion time, and throughput of secondary users. Numerical examples are given to show the performance of secondary users in cognitive networks. The developed modeling and analysis method can be used to evaluate the performance of various OSA networks.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.40-44
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2010
opportunistic spectrum access (OSA) allows unlicensed users to share licensed spectrum in space and time with no or little interference to primary users, with bring new research challenges in MAC design. We propose a cognitive MAC protocol using statistical channel information and selecting appropriate idle channel for transmission. The protocol based on the CSMA/CA, exploits statistics of spectrum usage for decision making on channel access. Idle channel availability, spectrum hole sufficiency and available channel condition will be included in algorithm statistical information. The model include the control channel and data channel, the transmitter negotiates with receiver on transmission parameters through control channel, statistical decision results (successful rate of transmission) from exchanged transmission parameters of control channel should pass the threshold and decide the data transmission with spectrum hole on data channel. A dynamical sensing range as a important parameter introduced to maintain the our protocol performance. The proposed protocol's simulation will show that proposed protocol does improve the throughput performance via traditional opportunistic spectrum access MAC protocol.
In this letter, a modified 802.11-based opportunistic spectrum access is proposed for single-channel cognitive radio networks where primary users operate on a slot-by-slot basis. In our opportunistic spectrum access, control frames are used to reduce the slot-boundary impact and achieve channel reservation to improve throughput of secondary users. An absorbing Markov chain model is used to analyze the throughput of secondary users. Simulation results show that the analysis accurately predicts the saturation throughput.
This article investigates the problem of distributed channel selection in opportunistic spectrum access networks from a perspective of interference minimization. The traditional physical (PHY)-layer interference model is for information theoretic analysis. When practical multiple access mechanisms are considered, the recently developed binary medium access control (MAC)-layer interference model in the previous work is more useful, in which the experienced interference of a user is defined as the number of competing users. However, the binary model is not accurate in mathematics analysis with poor achievable performance. Therefore, we propose a real-valued one called stochastic MAC-layer interference model, where the utility of a player is defined as a function of the aggregate weight of the stochastic interference of competing neighbors. Then, the distributed channel selection problem in the stochastic MAC-layer interference model is formulated as a weighted stochastic MAC-layer interference minimization game and we proved that the game is an exact potential game which exists one pure strategy Nash equilibrium point at least. By using the proposed stochastic learning-automata based uncoupled algorithm with heterogeneous learning parameter (SLA-H), we can achieve suboptimal convergence averagely and this result can be verified in the simulation. Moreover, the simulated results also prove that the proposed stochastic model can achieve higher throughput performance and faster convergence behavior than the binary one.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2663-2674
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2014
For cognitive radio sensor networks (CRSNs) that use underlay-based spectrum access, the location of the primary user (PU) plays an important role in the power control of the secondary users (SUs), because the SUs must keep the minimum interference level required by the PU. Received signal strength (RSS)-based localization schemes provide low-cost implementation and low complexity, thus it is suitable for the PU localization in CRSNs. However, the RSS-based localization schemes have a high localization error because they use an inexact path loss exponent (PLE). Thus, applying a RSS-based localization scheme into the PU localization would cause a high interference to the PU. In order to reduce the localization error and improve the channel reuse rate, we propose a RSS-based PU localization scheme that uses distance calibration for CRSNs using underlay model-based spectrum access. Through the simulation results, it is shown that the proposed scheme can provide less localization error as well as more spectrum utilization than the RSS-based PU localization using the mean and the maximum likelihood calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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