단일 노드 스펙트럼 센싱과 비교했을 때, 협력스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰도를 크게 향상 시킬 수 있다. 또한 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법은 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 비해 센싱 성능을 제공할 수 있기 때문에 최근 많은 관심을 끌고 있다. 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법의 성능은 smoothing factor (SF)가 증가함에 따라 더 좋은 센싱 결과를 얻을 수 있으나, SF값이 증가함에 따라 더 긴 센싱 시간이 요구된다. 더나가 협력 스펙트럼의 경우, 노드수가 증가함에 따라 더 많은 전송시간이 요구됨으로, 고유값(Eigenvalue)기반의 협력 스펙트럼 센싱의 경우 SF값이 센싱 시간을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이에 본 논문에서는 센싱 시간을 증가하지 않고 SF값을 증가시킬 수 있는 고유값 및 중첩기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 방식에서는 SF값을 증가시키기 위하여 전송(reporting) 시간을 활용한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 기존 고유값 (Eigenvalue)기반의 센싱기법에 비교하여 더 작은 센싱 시간을 유지하면서 국부(local) 센싱값 및 전체(global) 센싱값을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
인지 무선 센서 네트워크 (CRSNs)에서 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 대역을 사용할 수 있다. SUs가 스펙트럼 센싱을 통해 PU의 존재 여부를 확인할 수 있다. 그리고 센싱 시간은 스펙트럼 센싱의 중요한 파라미터이다. 센싱 시간은 센싱 성능과 스루풋 간의 균형을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다른 관점에서 이 균형을 탐구하기를 통해 스펙트럼 센싱을 위한 새로운 기법을 제안한다: a) PU의 검출 (SSPD)과 b)스루풋(SSST)을 극대화을 위한 스펙트럼 센싱이다. 제안한 기법에서 현재 프레임의 첫 번째 센싱 결과에 따라 동적인 두 번째 스펙트럼 센싱을 수행한다. CRSNs에서 에너지 제약을 때문에 네트워크 에너지 효율도 센싱 시간의 최적화를 통해 최대화된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 SSPD과 SSST가 각각의 에너지 효율과 스루풋의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 주파수 영역에서 과거와 현재에 센싱된 결과들의 관계를 이용한 스펙트럼 센싱기법을 제안하였다. 기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱기법은 해당 시간에 센싱된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태는 조건부확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서, 본 논문은 이전 시간과 해당 시간의 스펙트럼 센싱 결과를 사용하는 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱기법을 제안하며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 가질 수 있다. 이전 시간에 검출된 신호가 잡음인 경우 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱 성능 감소는 기존의 entropy 기반의 센싱기법과 동일하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보다 향상된 cross entropy 센싱기법을 제안하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통해 가장 최근에 제안된 주파수 영역에서의 entropy 기반 스펙트럼 센싱기법 보다 제안된 방법이 더 나은 성능을 보이는 것을 보였다.
기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱 기법은 해당 시간에 센싱 된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 하지만 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태를 이용하게 되면 조건부 확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 기반의 스펙트럼 센싱 기법에서는 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태도 함께 이용하는 기법을 제안하였으며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 갖도록 하였다. 그러나 이러한 크로스 엔트로피 기반의 스펙트럼 센싱 기법은 모두 실제 이상적인 센싱 환경만을 고려하였다. 다시 말해, 우선사용자의 채널 점유 시간이 항상 일정하다고 가정한 상태에서 센싱을 수행하였다. 하지만 실제 상황에서는 우선사용자가 채널을 점유하는 시간이 이상적인 상황보다 길어질 수도, 반대로 짧아질 수도 있으며 이로 인해 스펙트럼 센싱 성능이 변화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실제 상황에서도 센싱 성능을 일정하게 유지할 수 있는 기법을 제안하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 무선인지통신망에서 스펙트럼 센싱을 위한 협업 센싱을 하는 경우에 센싱 시간 및 협업 센싱 단말 수의 최적값들을 결정하는 방식에 대해서 다룬다. 협업 스펙트럼 센싱에서는 전송 중인 CU (Cognitive User) 외에 휴지중인 다른 CU들이 활성화되어 센싱에 참여함으로써 센싱 시간을 줄일 수 있다. 이로 인한 전송 CU의 전송률 이득과 CU들의 센싱으로 인한 에너지 소모간의 관계를 모두 고려하는 혼합 정수 계획법 문제를 풀어서 최적값들을 구할 수 있다.
본 논문은 에너지 검출기에 시간 지연 장치를 채택하여 복수번의 확인 과정을 갖는 향상된 스펙트럼 검출기에서 센싱 시간에 따른 성능의 영향을 알아본다. SNR은 1dB, 그리고 오보 확률은 0.1로 고정하고 3, 60, 100km/h의 다양한 이동 속도를 고려한 스즈키 채널 하에서 시뮬레이션을 통해 센싱 성능을 고찰하고 이를 기존의 에너지 검출기의 경우와 비교한다.
가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
무선 접속을 통한 이동통신망이나 데이터망의 멀티미디어 서비스는 이제 현대 생활의 중요한 일부가 되었으며 유비쿼터스 컴퓨팅이 확산됨에 따라 새로운 서비스에 필요한 주파수 스펙트럼에 대한 수요는 급증할 전망이다. 인지전파 기술은 지역과 시간에 따라 일시적으로 사용하지 않는 주파수 대역을 자동으로 인지하고 찾아서 환경에 맞게 통신방식, 주파수 대역폭 등을 능동적으로 판단하여 통신함으로서 한정적인 주파수 자원을 효율적으로 사용하고자 하는 기술이다. 본 논문에서는 인지 전파 망에서 오검출과 오경보의 불완전한 센싱이 주 사용자와 부 사용자의 스펙트럼 사용에 어떤 영향을 미치는지를 연속시간 마르코프 체인 분석을 통하여 규명하였다. 연속시간 마르코프 체인의 닫힌 해(Closed Form Solution)를 통하여 센싱 오류, 제공 부하 등의 파라미터들이 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
최근 IEEE 802.22 WRAN 워킹 그룹에서는 부족해지는 주파수 부족의 해결을 위해 CR (Cognitive Radio)의 기술개발을 진행 중에 있다. 채널을 센싱하는 방법에 따라 기존의 시스템 (IS: Incumbent System)의 보호에 상당한 영향을 미치기 때문에 네트워크 상황에 따른 최적의 센싱 방법을 선택하는 것이 중요하다. 이에 IEEE 802.22에서 fine sensing을 제안하고 있지만 아직까지는 다양한 네트워크에 효율적으로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 환경에 따라 효율적인 센싱 방법을 선택하기 위한 무선인지 네트워크에서 정책기반 채널 센싱구조 및 알고리즘 (Policy-based Channel Sensing Architecture and Algorithms for Cognitive Radio Networks)을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 채널 센싱 방법 및 알고리즘의 효율성을 확인하기 위하여 제시한 모의실험 결과는 각 센싱 방법에 따라 차이점을 보였지만 제안하는 채널 센싱 방법이 전체적으로 기존의 시스템 검출 시간 및 QP(Quiet Period)를 줄일 수 있었다. 제안하는 방법 중에 클러스터를 이용한 센싱 방법(Channel division round robin sensing)의 경우 IEEE 802.22에서 제안하는 fine sensing에 비교하여 70%정도 평균 검출시간을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 무선인지시스템에서 스펙트럼 센싱을 효율적으로 수행하기 위한 선택적 협력 스펙트럼 검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 무선인지 사용자가 자신의 유도비(likelihood ratio)를 기반으로 자신의 센싱 신뢰도를 평가하고, 센싱 신뢰도에 따른 타이머를 활용하는 경쟁기반의 센싱 결과 보고 메커니즘을 활용한다. 이를 통해, 제안된 선택적 협력 스펙트럼 기법에서는 가장 높은 센싱 신뢰도를 갖는 무선인지 사용자만이 국부 스펙트럼 센싱값을 융합센터로 전송함으로써, 스펙트럼 센싱의 성능을 일정한 레벨로 유지하고, 협력 스펙트럼 센싱의 단점인 제어 트래픽 및 협력 센싱 시간을 줄이는 이점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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