Ad-hoc 네트워크는 음영 지역, 재난 지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만, 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원 정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 기존 스펙트럼 센싱에 있어 임계치가 정적으로 작용하므로 detection probability가 낮게 검출되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하여 신호들의 detection probability를 향상시키기 위해 adaptive threshold를 이용할 것이다. 본 논문에서는 동적인 임계치를 이용하여 수신 신호의 power에 따라 임계치가 변화하여 신호들의 detection probability를 향상시키는 센싱 성능을 보여 준다.
무선 통신에 대한 요구는 민간 분야에서 뿐만 아니라 군 에서도 계속해서 증가하고 있다. 그러므로 무선 통신 기술의 개선이 사용자 요구에 부응할 필요가 있다. 무선 통신 기술의 활용에 있어서 주요 단점 중 하나는 할당된 주파수 대역의 많은 부분이 미 사용되는 스펙트럼의 비 효율적인 사용이라고 할 수 있다. 군 통신에 있어서 스펙트럼 부족문제는 다국적 연합 작전과 같은 상황에서 성공적인 작전을 수행하는데 제한사항이 될 수도 있다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방안으로 인지무선 네트워크는 실시간 사용 가능한 스펙트럼을 찾아서 사용할 수 있도록 해주는 중요한 기술이다. 또한 인지무선 네트워크 기술은 간섭을 피하고 시스템 전체의 스펙트럼 효율성을 개선하며 다양한 환경에서 유연성을 제공하는 등 스펙트럼 관련 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문은 인지무선 네트워크의 군 작전환경에서의 활용 방안을 구체적으로 분석하여 제시하였으며 실제 작전 상황별로 적용 가능한 최적의 방안을 제시하였다.
최근 약 10년 동안, 인지무선환경에서 1차사용자와 2차사용자간의 스펙트럼 공유를 시장 (market) 논리와 접목시키는 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 즉, 1차사용자가 자신이 소유하고 있는 주파수 자원을 2차사용자에게 금전적 보상을 받고 대여하는 형태를 고려하는 것이다. 그리고, 이에 대한 시장의 평형 (market equilibrium)을 이론적으로 제시하는 것이 그 연구들의 주요 목표이다. 우리는 이 논문에서, 1차사용자들은 2차사용자들에게 자신들의 유휴 채널의 사용권을 대여 또는 판매하는데, 1차사용자들은 허용가능한 간섭의 양을 정해놓고, 2차사용자가 그 간섭의 양을 초과하게 되면 금전적인 보상을 받는 시장 모델을 고려한다. 그리고, 각 2차사용자는 자신들이 1차사용자들에게 지급할 수 있는 예산에는 제한이 있는 상황도 추가 고려한다. 2차사용자의 재화는 자유공간상에서 획득 가능한 전송률이고 1차사용자의 재화는 금전적인 순이득 (net profit)이다. 우리는 이러한 인지무선네트워크 시장을 확장된 Fischer 마켓으로 모델링하고, Eisenberg-Gale convex program을 통해 마켓 균형을 찾는 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
인지 기반 융합 중첩 네트워크 환경 하에서의 시스템의 성능이 중요한 이슈로 떠오르는 가운데 단말기의 기능성이 좋아짐에 따라 스마트한 지능을 기반으로 접속 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종 네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템 측면의 접속 최적화가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 다집적화, 가상화, 지능화가 진행되는 가운데 기지국 hotelling과 같은 기지국 집중화를 통한 통합적 최적화가 가능하므로 이에 대응한 이중 가상 셀 시스템의 특성에 대해 살펴보고 활용도 측면의 성능을 분석하고 향후 다뤄져야 할 사항들을 확인하였다.
In this paper, we investigate the problem of power allocation in a heterogeneous network that is composed of a pair of cognitive users (CUs) and an infrastructure-based primary network. Since CUs have only limited effective spectrum-sensing ability and primary users (PUs) are not active all the time in all locations and licensed bands, we set up a new multi-area model to characterize the heterogeneous network. A novel combined interference-avoidance policy corresponding to different PU-appearance situations is introduced to protect the primary network from unacceptable disturbance and to increase the spectrum secondary-reuse efficiency. We use dual decomposition to transform the original power allocation problem into a two-layer optimization problem. We propose a low-complexity joint power-optimizing method to maximize the transmission rate between CUs, taking into account both the individual power-transmission constraints and the combined interference power constraint of the PUs. Numerical results show that for various values of the system parameters, the proposed joint optimization method with combined PU protection is significantly better than the opportunistic spectrum access mode and other heuristic approaches.
In a recent paper [1], the authors investigated the maximum stable throughput region of a network composed of a rechargeable primary user and a secondary user plugged to a reliable power supply. The authors studied the cases of an infinite and a finite energy queue at the primary transmitter. However, the results of the finite case are incorrect. We show that under the proposed energy queue model (a decoupled M/D/1 queueing system with Bernoulli arrivals and the consumption of one energy packet per time slot), the energy queue capacity does not affect the stability region of the network.
중첩 융합 네트워크와 같은 다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 제안하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선(Cognitive Radio) 네트워크에서는 노드간에 라우팅을 수행함에 있어 주사용자의 출현에 따른 스펙트럼 핸드오버 과정이 라우팅 지연 시간의 대부분을 차지하고, 경로의 신뢰성도 떨어뜨린다. 본 논문에서는 멀티 채널 환경의 인지 무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려한 분산적 라우팅 경호 선택 프로토콜을 제안한다. 각 노드는 경로 탐색시에 노드별 이용가능 채널, 이웃노드의 주사용자 출현 여부등의 정보가 담긴 메시지를 브로드캐스팅하며 이를 받은 중계 노드들은 이 메시지의 정보를 갱신하여 재전송하고 상태테이블을 유지한다. 목적노드는 메시지들을 받으면서 최적의 경로를 결정하고 그 경로로 응답메시지를 보냄으로써 경로선택을 마친다. 데이터 전송중에는 주사용자의 출현확률과 평균 출현시간을 갱신해간다. 그 중 가장 값이 낮은 채널을 선택하여 주사용자의 출현에 따른 영향이 적도록 하고, 주사용자의 출현이 발견될 시에 이용가능채널 리스트를 이용하여 전체경로를 바꾸지 않으면서 채널이동만으로 주사용자에 의한 간섭을 회피할 수 있도록 한다. 모의 실험을 통해 기존의 라우팅 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 선택된 경로의 구간별 신뢰도는 현저히 높아지고 소요되는 비용은 낮아짐을 확인하였다.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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