Cognitive Radio is an advanced enabling techlology for efficient utilization of under-utilized spectrum since it is able to sense the temporally available spectrum and adapt its parameters to fully utilize the frequency band. Recent investigation suggests that spectrum sensing is compromised when a cognitive radio user suffers from the environment with fading or shadowing. In order to combat the effect, collaborative sensing is considered to be a promising way, which combines the sensing result of each user to achieve good performance. However, the conventional collaborative sensing is not efficient when users suffer different fading environments. In this paper, we propose a weighted-collaborative scheme that considers using the weights of each collaborative CR user, which can achieve better sensing performance under both fast and slow fading environments. The analysis of the simulation resultsproves that the weighted-collaborative scheme improves sensing performance obviously and outperforms the conventional method.
협력 스펙트럼 감지 방식은 페이딩이 존재하는 환경에서 1차 사용자의 활동 유무를 알아내는 효과적인 방식으로 알려져 있다. 지금까지 협력 스펙트럼 감지에 관해 이루어진 대부분의 연구는 2차 사용자가 내린 국부 스펙트럼 감지 결정들이 통계적으로 서로 독립이라는 가정에 기초한 것이다. 그러나 실제 환경에서는 이러한 전제가 성립하지 않을 수 있다. 이 논문에서는 지역적으로 이웃한 2차 사용자의 국부 스펙트럼 감지 결정들 사이에 동일한 상관도가 존재하고, 이웃하지 않은 경우에는 통계적으로 독립인 인지 무선 네트워크를 대상으로 하여, AND 규칙과 OR 규칙을 사용하는 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능을 분석하였다. 분석 결과, 상관 정도가 강할 때 AND 방식이 OR 방식에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
협력 스펙트럼 감지(collaborative spectrum sensing) 방식은 지역적으로 분산되어 있는 다수의 부 사용자(secondary user)들이 협력하여 주 사용자(primary user)의 활동을 감지하는 방법으로, 페이딩으로 인해 발생하는 검파 성능의 손실을 상당히 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. 현재까지 이 방식에 대한 대부분의 연구는 개별부 사용자들이 내린 스펙트럼 감지 결정이 통계적으로 서로 독립이라고 가정한 것에 기초한 것이다. 그러나 실제 상황에서는 음영 효과(shadowing effect)로 인해 이 가정이 유효하지 않은 경우가 발생한다. 본 논문에서는 부 사용자들이 직선상에 일정 간격으로 배치되고, 이웃하는 부 사용자의 스펙트럼 감지 결정사이에서만 상관 관계가 존재하는 경우를 대상으로 하여, 상관 정도가 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능에 미치는 영향과 그에 따른 인지 무선 시스템의 전송 용량 변화를 분석하고자 한다. 이때 개별 부 사용자의 결정을 융합하는 규칙으로는 AND 규칙과 OR 규칙을 고려하였다. 분석 결과 AND 융합 규칙을 사용하는 경우가 OR 규칙을 사용하는 경우보다 전송용량 측면에서 우수하다는 점을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 주파수 채널이 운용중인 CR 기지국에서 외부대역 협력 스펙트럼 센싱 방식을 제안하였다. 그리고 ATSC 디지털 TV 신호인 경우에 대한 신호검출결과를 제시하였고 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 외부대역 협력 센싱 방법에 대한 신호검출확률과 오경보 확률을 유도하였다. 수치해석 결과로는 CR 기지국에서 통신 중인 다중 주파수 채널의 CR단말기들이 측정한 incumbent 신호의 채널 전력이 유사한 경우에는 외부대역 협력 스펙트럼 센싱을 시행함으로써 incumbent 신호의 센싱 성능이 향상됨을 보여주고 있다.
최근 들어 무선인지 애드 혹 네트워크(CRAHN)는 임시적으로 활용되지 않은 라이선스 스펙트럼을 기회주의적 방법으로 사용하여 통신하는 차세대 애드 혹 네트워크로 각광받고 있다. 여타 무선인지 시스템에서와 같이, 정확한 스펙트럼 센싱은 무선인지 애드 혹 네트워크 구현을 위한 필수 요소 기술이다. 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법은 센싱 성능을 향상 시킬 수 있으나, 무선인지 애드 혹 네트워크와 같은 비인프라망에서는 중앙 제어국이 없어 협력 센싱 구현이 어렵다. 본 논문에서는 무선인지 애드 혹 네트워크를 위한 새로운 순차적 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Dempster Shafer 이론 기반으로 국부 스펙트럼 센싱 데이터의 신뢰도가 가장 높은 인지 노드가 임시 중앙국이 되어 주변 센서 노드로부터 스펙트럼 센싱값을 수집하여 스펙트럼 사용 유무에 대한 최종 결정을 만들고 그 최종 결정을 이웃 노드들에게 전송한다. 또한 본 논문에서는 분산 방법으로 개별 인지 노드들이 자신의 센싱 데이터를 효율적으로 교환하기 위한, 센싱데이터 신뢰도 순서 기반의 전송 메커니즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식은 기존 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법과 유사한 스펙트럼 센싱 성능을 제공하는 동시에, 최종 스펙트럼 결정까지 소요되는 센싱 데이터 수집시간 및 교환되는 센싱 데이터 량을 현저히 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문은 클러스터링 기법을 도입하여 기존에 제안된 가중치 협력 스펙트럼 시스템에서 실질적으로 구하지 못했던 Pd를 구하고, 새로운 가중치 생성 알고리즘을 통하여 1차 사용자 신호의 감지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 유사한 채널을 같는 CR 사용자를 클러스터링 기법을 이용하여 그룹화하여 각각의 사용자로부터 획득한 센싱 결과를 토대로 Pd를 계산하였다. 또한, 각 클러스터의 검출확률의 제곱 합을 이용하여 가중치(Wj(n+1))를 생성하였다. 이는 기존의 방식보다 센싱 성능이 우수하였으며, 특히 1차 사용자의 신호가 갑자기 사라졌을 경우 신호가 없는 상황에서의 검출 확률인 false alarm rate가 낮아지는 결과를 보였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 이를 검증한다.
스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1951-1975
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2023
Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.
본 논문은 광대역 센싱을 수행하기 위한 방법으로 다중 협대역을 사용하여 한번에 센싱하는 방법을 제안한다. 센싱의 신뢰성을 높이기 위한 방안으로써 면허사용자와 CR사용자의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식인(DWC : Distance based weight combining) 기법을 사용한 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 시스템 모델의 모의 실험 결과를 분석한다. 면허 사용자와 CR사용자 사이의 무선 채널은 가우시안 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용 되고, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정한다.
IEEE 802.22 WRAN의 사용을 위해서는 TV 대역의 스펙트럼 센싱이 필수적이다. 그러나 WRAN의 센싱 요구조건을 만족하기 위해서는 긴 휴지 시간이 필요하고 쉐도윙 등의 환경적인 요인에 의해 기면허 사용자를 검출하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 협력 센싱을 통해 각 CPE의 센싱 요구 조건을 완화시키거나 스펙트럼 센싱의 신뢰성을 높인다. 일반적으로 협력 센싱은 k-out-of-N 규칙이 단순한 계산으로 인해 많이 사용된다. 그러나 이 방식의 경우 각 CPE의 SNR의 차이가 많은 경우 협력 센싱을 통해 얻은 센싱 성능이 가장 좋은 SNR을 가지는 CPE의 검출 성능보다 나쁘게 나타난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 각 노드의 SNR올 반영하여 데이터 퓨전을 수행하는 방법들이 제안되는데 본 논문에서는 새로운 확신 벡터를 이용한 데이터 퓨젼 방식을 제안하였으며 전산 모의 실험 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 검출 성능이 개선된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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