초록
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서 요구기반 라우팅을 수행할 경우, 경로 탐색 과정에서 발생하는 경로탐색 메시지의 브로드캐스팅은 공통 제어 채널의 과부하를 유발하고 패킷 간의 충돌을 발생시킨다. 이런 현상은 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키며, 정확하고 신뢰성있는 경로의 탐색에 제한을 받게 된다. 이로 인하여 신뢰성있는 채널을 찾는 경로가 제한되기 때문에 경로의 생존 시간이 단축되고 경로의 안정성이 감소된다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷 충돌을 감소시키고 경로의 생존시간을 향상 시키는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 주기적인 센싱을 통해 주사용자의 사용패턴을 감지하고 채널의 사용 확률과 현재 채널 상태를 알고 있다. 또한 이웃 노드와 메시지 교환을 통해 공통된 채널과 해당 채널의 품질을 파악하여 노드 사이에 링크 레벨을 부여한다. 제안된 방법에서는 링크 레벨을 이용하여 경로 탐색 과정에서 발생하는 제어 메시지의 수를 감소시킨다. 또한 링크의 생존성과 품질을 홉 카운트에 따라 가중치를 부여하여 경로를 선택함으로써 경로의 생존 시간을 향상 시킬 수 있다. 성능 평가를 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 라우팅을 수행할 경우 제어 채널의 오버헤드가 감소되고 경로의 생존시간이 증가하는 것을 확인 할 수 있다.
In the case of On-demand routing protocol in cognitive radio ad-hoc networks, broadcasting of control packets may occur common control channel overload and packet collisions during the routing procedure. This situation is to increase the overhead of path finding and also limited to find the accurate and reliable path. Since reliable channel and path finding is restricted, path life time is shorten and path reliability is reduced. In this paper, we propose a new routing algorithm that reduces control channel overhead and increases path life time by considering the probability of appearance of primary user and channel status of neighbor nodes. Each node performs periodic local sensing to detect primary user signal and to derive primary user activity patterns. The probability of primary appearance on the current channel and the channel status can be obtained based on the periodic sensing. In addition, each node identifies the quality of the channel by message exchange through a common channel with neighbor nodes, then determines Link_Levels with neighbor nodes. In the proposed method, the Link Level condition reduces the number of control messages that are generated during the route discovery process. The proposed method can improve path life time by choosing a path through Path_Reliability in which stability and quality are weighted depending on the location. Through simulation, we show that our proposed algorithm reduces packet collisions and increases path life time in comparison with the traditional algorithm.
