Game Algorithm for Power Control in Cognitive Radio Networks

전파 인지 네트워크에서 전력 제어를 위한 게임 알고리즘

  • Rho, Chang-Bae (Department of Electronics and Radio Eng., Kyung Hee University) ;
  • Halder, N. (Department of Electronics and Radio Eng., Kyung Hee University) ;
  • Song, Ju-Bin (Department of Electronics and Radio Eng., Kyung Hee University)
  • Received : 2009.02.12
  • Accepted : 2009.04.30
  • Published : 2009.04.30

Abstract

Recently effective spectrum resource technologies have been studied using a game theorectical approach for cognitive radio networks. Radio resource management is required an effective scheme because the performance of a radio communication system much depends on it's effectiveness. In this paper, we suggest a game theoretical algorithm for adaptive power control which is required an effect scheme in cognitive radio networks. It will be a distributed network. In the network distributed cognitive radio secondary users require an adaptive power control. There are many results which are suggested some possibility of game theoretical approaches for communication resource sharing. However, we suggest a practical game algorithm to achieve Nash equilibrium of all secondary users using a Nash equilibrium theorem in this paper. Particularly, a game model was analyzed for adaptive power control of a cognitive radio network, which is involved in DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) techniques. In case of K=63 and N=12 in the DSSS network, the number of iteration was less than maximum 200 using the suggested algorithm.

게임 이론을 적용한 기술은 전파 인지 시스템에서 전파 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 유용한 방법으로 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 전파 자원 관리 시스템은 그 효율성에 따라서 전파 통신 시스템의 성능을 좌우하게 되므로 효율적인 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 분산 전력 제어가 적응적으로 구현되도록 하기 위하여 게임 이론을 적용한 새로운 시도를 해석적으로 제안하였다. 기존의 연구 결과들은 전력 제어를 게임 이론적으로 해석하는 가능성만을 보인 반면, 본 논문에서는 전파 인지 네트워크에서 네쉬 균형 (Nash Equilibrium)을 구하는 구체적인 알고리즘을 제안하였다. 네트워크에 접속된 부사용자들이 공동으로 만족하는 네쉬 균형 즉, 최적 전력 제어를 달성하도록 하는 방법을 제안하였다. 특히, 전파 인지 네트워크가 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 기술을 사용할 경우를 가정하여 이에 대한 적응적 전력 제어를 위한 게임 이론적 모델을 적용하였다. 게임 이론적인 알고리즘을 적용한 결과 DSSS 네트워크에서 K=63이고 N=12인 경우 네쉬 균형에 도달하기 위한 반복 횟수가 최대 200 이하인 결과를 보였다.

Keywords

References

  1. I.F. Akyildiz, C. Lee, M.C. Vuran, and S. Mohanty, "Next generation dynamic spectrum access cognitive radio wireless networks: A survey", Elsvier Computer Networks Journal, vol.50, pp.2127-2159, 2006. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2006.05.001
  2. J. Mitola III., "Cognitive radio for Flexible multimedia communications", MoMuC'99, pp.3-10, 1999.
  3. S.N. Shankar, C.T. Chou K. Challapali, and S. Mangold, "Spectrum agile radio: capacity and QoS implications of dynamic spectrum assignment", Proceedings on GLOBECOM'05. vol.5, 2005.
  4. D. Goodman and N. Mandayam, "Power control for wireless data", IEEE Personal Communications, April 2000.
  5. A.B. MacKenzie and S.B. Wicker, "Game theory in communications: Motivation, explanation, and application to power control", GLOBECOM 2001.
  6. A. Hills and B. Friday, "Radio resource management in wireless LANs", IEEE Communications Magazine, vol.42, pp.9-14, 2004.
  7. Cameron Rick, and B. Woerner, "Performance analysis of CDMA with imperfect power control", IEEE Transactions on Communications, vol.44, pp.777-781, 1996 https://doi.org/10.1109/26.508295
  8. K. Gilhousen, I. Jacobs, R. Padvani, A.J. Viterbi, L. Weaver, and C. Wheatley Ill, "On the capacity of a cellular CDMA system", IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.40 pp.303-312, 1991. https://doi.org/10.1109/25.289411
  9. D. Fudenberg and J. Tirole, Game Theory, MIT press, Cambridge, MA, 1991.
  10. M.J. Osborne and A. Rubinstein A Course in Game Theory, MIT Press 1994.