Optimized Spectrum Pooling by Inventory Model

Recently, many research efforts have paid attention to spectrum pooling meshanism that provides efficient way to manage transient spectrum requests of secondary users in cognitive radio networks. Spectrum pooling is maintained by WSP (wireless service provider). WSP leases the spectrums stored in her spectrum pool to secondary users with being paid for it. It is natural that WSP tries to get profits as much as possible, which implies the WSP tries to minimize the cost required for maintaining her spectrum pool. In this paper, we model the spectrum pool into a probabilistic inventory model. Assuming secondary users' spectrum requests follow normal distribution, we give a strategic way that minimizes the maintenance cost of the spectrum pool. By a series of simulations, we show that WSP can reduce the total maintenance cost through our inventory model-based spectrum pooling than maintaining fixed inventory level.

인벤토리모델을 이용한 스펙트럼풀링 최적화

인지무선 (cognitive radio) 환경에서 2차사용자 (secondary user) 들의 일시적인 서비스 요구를 효과적으로 다룰 수 있는 스펙트럼풀링 (spectrum pooling) 기법이 최근 주목을 받고 있다. 스펙트럼풀링은 WSP (wireless service provider) 에 의해서 관리되며, 사용자의 요구가 있을 때, 금전적인 지불을 받고 스펙트럼을 2차사용자에게 대여해 주는 방식이다. 여기서, WSP는 가급적 많은 이윤을 남기기를 원한다. 이 논문에서 우리는 WSP가 유지하는 스펙트럼 풀 (pool) 을 확률 인벤토리모델 (probabilistic inventory model) 로 표현하고 2차사용자의 스펙트럼 요구가 정규분포를 따를 때, WSP가 비용을 최소화시키는 방향으로 인벤토리를 운영하는 전략을 제시한다. WSP가 지불해야하는 비용에는 일반적인 인벤토리 모델과 마찬가지로, 주문비용, 보관비용, 스톡아웃비용이다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 고정된 인벤토리 레벨을 유지하는 것보다 확률 인벤토리모델에 의해 결정되는 레벨에 맞추어 유지하는 것이 총 소요 비용을 절약할 수 있음을 보인다.