With a long sensing period, the inter-frame spectrum sensing in IEEE 802.22 standard is vulnerable to the effect of the traffic of the primary user (PU). In this article, we address the two degrading factors that affect the inter-frame sensing performance with respect to the random arrival/leaving of the PU traffic. They are the noise-only samples under the random arrival traffic, and the PU-signal-contained samples under the random leaving traffic. We propose the model in which the intra-frame sensing cooperates with the inter-frame one, and the inter-frame sensing uses the time-of-arrival (ToA), and time-of-leave (ToL) detectors to reduce the two degrading factors in the inter-frame sensing time. These ToA and ToL detectors are used to search for the sample which contains either the ToA or ToL of the PU traffic, respectively, which allows the partial cancelation of the unnecessary samples. At the final stage, the remaining samples are input into a primary user detector, which is based on the energy detection scheme, to determine the status of PU traffic in the inter-frame sensing time. The analysis and the simulation results show that the proposed scheme enhances the spectrum-sensing performance compared to the conventional counter-part.
인지 무선 네트워크에서 제어 및 데이터 정보 전송을 위한 최적의 채널 선택 방법으로 주사용자의 트래픽 정보를 이용하여 유휴 채널 구간을 예측하는 기법을 제안하다. 채널예측을 통해 채널을 선택함으로서 주 사용자에 대한 충돌을 최소화하고 전송효율을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 시스템 수율을 향상시킴과 동시에 주사용자에 대한 간섭 또한 적정한 임계치 이하로 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, a technique is proposed that enables secondary users to evaluate channel availability in cognitive radio networks. Here, secondary users estimate the utilization of channels via predicting the traffic pattern of primary user, and select a proper channel for radio transmission. The proposed technique reduces the channel switching rate of secondary users (the rate of switching from one channel to another) and the interference on primary users, while maintaining a reasonable call blocking rate of secondary users.
In recent literature on traffic scheduling, the combination of the two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC) and the Markov modulated Poisson process (MMPP) is used to analyze the capacity of VoIP traffic in the cognitive radio system. The performance of the cognitive radio system solely depends on the accuracy of spectrum sensing techniques, the minimization of false alarms, and the scheduling of traffic channels. In this paper, we only emphasize the scheduling of traffic channels (i.e., traffic handling techniques for the primary user [PU] and the secondary user [SU]). We consider the following three different traffic models: the cross-layer analytical model, M/G/1(m) traffic, and the IEEE 802.16e/m scheduling approach to evaluate the performance of the VoIP services of the cognitive radio system from the context of blocking probability and throughput.
We propose a novel opportunistic access scheme for cognitive radios in an interweave cognitive system, that considers the channel gain as well as the predicted idle channel probability (primary user occupancy: Busy/idle). In contrast to previous work where a cognitive user vacates a channel only when that channel becomes busy, the proposed scheme requires the cognitive user to switch to the channel with the next highest idle probability if the current channel's gain is below a certain threshold. We derive the threshold values that maximize the long term throughput for various primary user transition probabilities and cognitive user's relative movement.
In a CR (cognitive radio) network, channel selection is one of the important issues for the efficient channel utilization. When the CR user exploits the spectrum of primary network, the interference to the primary network should be minimized. In this paper, we propose a spectrum hole prediction based channel selection scheme to minimize the interference to the primary network. To predict spectrum hole, statistic properties of primary user's traffic is used. By using the predicted spectrum hole, channel is selected and it can reduce the possibility of interference to the primary user and increase the efficiency of spectrum utilization. The performance of proposed channel selection scheme is evaluated by the computer simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2128-2147
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2021
Cognitive radio systems are being implemented recently to tackle spectrum underutilization problems and aid efficient data traffic. Spectrum sensing is the crucial step in cognitive applications in which cognitive user detects the presence of primary user (PU) in a particular channel thereby switching to another channel for continuous transmission. In cognitive radio systems, the capacity to precisely identify the primary user's signal is essential to secondary user so as to use idle licensed spectrum. Based on the inherent capability, a new spectrum sensing technique is proposed in this paper to identify all types of primary user signals in a cognitive radio condition. Hence, a spectrum sensing algorithm using improved convolutional neural network and long short-term memory (CNN-LSTM) is presented. The principle used in our approach is simulated annealing that discovers reasonable number of neurons for each layer of a completely associated deep neural network to tackle the streamlining issue. The probability of detection is considered as the determining parameter to find the efficiency of the proposed algorithm. Experiments are carried under different signal to noise ratio to indicate better performance of the proposed algorithm. The PU signal will have an associated modulation format and hence identifying the presence of a modulation format itself establishes the presence of PU signal.
리커시브 DNS(Recursive DNS)는 사용자 PC환경에서 1,2차 DNS로 설정되어 사용자의 1차적인 DNS 질의에 대한 도메인 네임 레졸루션(Domain Name Resolution)을 수행하는 중요한 DNS이다. 현재 전체 인터넷의 트래픽 중 DNS 트래픽은 많은 양을 차지하고 있으며 IPv6로의 전이에 따라 DNS 질의 응답 실패에 따른 불필요한 트래픽이 매우 증가할 것으로 예상된다. 또한 리커시브 DNS의 경우 악의적인 공격에 따른 DNS 서버의 불능 상태가 발생 시 이를 복구하고 사용자에게 신뢰적인 DNS 서비스를 제공할 수 있는 메커니즘이 부족한 상태이다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 애니캐스트(Anycast) 전송 기술을 리커시브 DNS에 적용하여 IPv6 DNS 도입에 따라 발생할 수 있는 불필요한 트래픽과 지연을 최소화한다. 또한 사용자에게 1차로 설정된 리커시브 DNS로의 질의 응답 실패 시에 실패 복구를 위한 리커시브 DNS로써 애니캐스트 리커시브 DNS를 설정하도록 하여 사용자에게 투명하고 공격에 안정적인 도메인 네임 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안한다.
인지무선 통신 시스템에서는 2차 사용자가 1차 사용자의 주파수 대역 점유 여부를 판단하는 스펙트럼 센싱을 수행한다. 실제 인지무선 통신 시스템에서는 센싱 구간 동안 1차 사용자 신호가 임의로 중간에 들어오거나 나가는 통화량이 많은 상황이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 통화량이 많은 상황에 알맞은 cyclostationarity 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 또한, 모의실험을 통해 제안한 cyclostationarity 기반 검출 기법이 기존의 통화량이 많은 상황을 위한 에너지 검파 기법 및 통화량이 많은 상황을 고려하지 않은 cyclostationarity 기반 검출 기법보다 우수한 센싱 성능을 가짐을 보인다.
최근 고속 데이터 서비스의 보급으로 데이터 사용량이 급증함에 따라 이를 수용하기 위한 주파수 자원의 효율적 사용 방법에 대한 연구가 주목받고 있다. 따라서 주파수 효율성을 향상시키기 위해 주파수 사용에 대한 우선권을 가진 사용자와 후순위에 있는 사용자가 해당 주파수 대역을 공유하는 기술인 인지 무선 기술(Cognitive Radio, CR)이 제안되었다. 본 논문에서는 CR 시스템에서 직교하는 채널 벡터를 이용하여 선순위 시스템에게 미치는 간섭을 줄이면서 후순위 시스템의 성능 향상을 동시에 고려한 사용자 선택 기법을 제안한다. 모의실험 결과 제안 기법을 적용했을 때 전체 시스템의 합 용량이 기존 기법보다 약 1.62bps/Hz의 이득을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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