본 논문은 비 슬롯 모드 인지 무선망에서 기회적 스펙트럼 접속 방식의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석한다. 비교 분석할 두 가지 기회적 스펙트럼 방식은 다음과 같다. 첫 번째 방식은 어떤 채널에서 전송을 성공한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 실패한 경우 가장 오래전에 선택했던 채널을 센싱하는 방식이다. 두 번째 방식은 어떤 채널에서 전송에 실패한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 성공한 경우 가장 오래전에 선택했던 채널을 센싱하는 방식이다. 본 논문에서는 일차 사용자가 채널을 점유하는 기간에 따라 두 방식 사이의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
멀티미디어 Application의 QoS(Quality of Service) 를 보장하기 위해서 유선 망 에서도 종단간 자원을 예약하는 방법을 쓰거나 서비스 차등을 위해서 서비스 차등 클래스를 두어서 차등 서비스로 멀티미디어 Application의 QoS를 보장한다. 현재 광범위하게 퍼져 있는 무선 Network에서도 멀티미디어 Application QoS가 중요한 이슈 이고 유선망은 무선망과 달리 망 자체의 Error rate이 더 높기 때문에 더 민감하게 QoS를 보장 해야 할 것이다. 이 논문에선 무선망인 Cellular network에서 Application QoS를 보장하기 위해서 자원을 어떻게 활용할 것인지에 대한 방법을 제시하고자 한다.
최근 다양한 무선통신 기기의 등장 및 멀티미디어 사용자의 증가와 함께 주파수의 효율적인 관리가 중요한 문제로 떠오르고 있다. 위성 시스템이 가지는 주파수 자원은 매우 높은 가치를 지니며 희소할 뿐만 아니라, 넓은 커버리지를 가지기 때문에 효율적인 통신 자원 관리를 위해서 지상 시스템과의 주파수 공유는 필수적이다. 최근 위성망을 공유하는 방법으로 제안된 최소이격거리를 사용한 고정 지상국 배치 기법은 지상국 송신 전력의 경로 손실만을 고려한 간섭 경감 기법이기 때문에 위성망 주파수를 공유하는 방법이 되기에는 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 지상 시스템이 아닌 유전자 알고리즘 기반의 인지무선 라디오 기술을 사용한 효과적인 위성망 공유 방안을 제안한다. 제안된 인지무선 라디오 기술은 지상국 스스로 위성망에 대한 간섭을 계산하고 전력을 조절할 수 있기 때문에 기존의 고정 지상 시스템보다 지구국에 대한 지상국들의 간섭을 효과적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 더 많은 지상국의 위성망 주파수 공유가 가능해 진다.
본 논문은 주파수 공동사용 체계를 기반으로 군 전술 통신망 환경에서 동적 스펙트럼 접속 실현이 가능한 인지엔진 플랫폼을 제안하였다. 현재의 군 전술 무선통신 체계는 동종 및 이종의 군 전술 무선통신의 효과적 운용을 위한 추가 주파수 확보 및 무기체계 무선망 간의 상호공존 방안에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 본 논문은 추가 주파수 확보 방안으로 미국 및 유럽을 중심으로 활발한 연구개발이 진행되고 있는 주파수 공동사용에 대한 정책 및 연구개발 추진현황에 대해 살펴보았다. 또한, 동적 스펙트럼 접속(DSA: Dynamic Spectrum Access)을 위한 군 전술 무선통신분야의 핵심 기술인 인지엔진 기술개발 현황에 대해서도 소개하였다. 이를 통하여 본 논문은 최신 트랜드 흐름을 고려하여 향후 군 전술 무선통신에서 추가 주파수 확보 및 동적 스펙트럼 접속의 실현, 무기체계 무선망 간 상호공존이 가능한 주파수 공동사용 기반의 인지엔진 플랫폼 구조에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 스펙트럼 인지(CR)기술을 이용하여 모바일 사용자의 핸드오버 호의 손실확률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 모바일이 방문할 셀을 Ziv-Lempel 알고리듬을 이용하여 예측하고, 방문할 셀에 할당된 채널이 부족할 때는 CR기술에 기초한 스펙트럼 홀 자원을 예측하여 모바일 사용자를 지원한다. 스펙트럼 홀 자원의 크기는 신경망기법으로 예측하며, 예측된 스펙트럼 홀 자원은 핸드오버 호가 초기 발생 호 보다 우선하여 사용할 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통하여 셀룰러 이동 통신망에 CR기술을 사용함으로써 모바일 사용자의 핸드오버 호 손실확률을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 핸드오프 호를 위한 가드채널할당기법(guard channel scheme)의 자원이용률의 저하를 개선하기 위해 무선인지 기술을 사용하여 자원 이용률을 향상시키면서, 무선 인지망의 부 사용자(cognitive radio user) 손실률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 핸드오프 호의 전용채널(guard channel)을 부 사용자가 이용하도록 하고, MMOSPRED(Multi-Media One Step Prediction)기법으로 핸드오프 호의 발생을 예측한 다음, 핸드오프 호가 발생하면 핸드오프 호의 전용채널을 넘겨주고, 부 사용자는 예약된 자원으로 스펙트럼 핸드오프를 하여 서비스를 완료 하도록 한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안한 기법의 자원 이용률과 부 사용자의 손실률에 대한 성능이 기존의 가드채널 할당기법과 모바일의 이동성을 예측하지 않은 채널할당기법 보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 멀티 서비스 무선 인지 망에서 2 차 사용자의 비 실시간 호의 강제 종료율을 줄이기 위한 마르코프 큐잉모델(M/M/1)을 기반으로 하는 호 수락제어를 제안한다. 멀티 서비스 무선 인지 망에서 2 차 사용자 호를 제어하는 기존의 방법에서는 가용 스펙트럼 홀을 실시간 사용자에게 우선 할당함으로써 비실시간 사용자 호의 강제 종료율이 증가하게 된다. 이를 해결하기 위해 제안된 기법은 비실시간 호의 서비스 품질 특성을 고려하여 가용채널이 생길 때까지 큐잉 시스템에서 대기한 후, 서비스를 지속하게 하여 강제 종료율을 줄인다. 1 차 사용자의 재출현은 신경망 기법으로 예측한다. 시뮬레이션을 통하여 2 차 사용자 호의 강제 종료율, 지연특성, 스펙트럼 사용효율을 분석하고, 기존의 방법과 비교하여 비실시간 호의 강제 종료율을 줄일 수 있음을 보인다.
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.
본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 순환 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주사용자에 대한 정보가 전혀 없는 상황에서 에너지 검출을 통해 신호 존재 유무를 판단한다. 제안 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링 후 이 신호의 FFT (fast Fourier transform)를 통해 주파수 스펙트럼으로 변환한다. 이 스펙트럼 신호는 채널 대역폭 단위로 자른 후 순환 신경망에 입력하여 해당 채널이 사용중인지 비어있는지 판정한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하는데 그 결과에 따르면 기존 문턱값 기반 기법보다 2 [dB] 이상 우수하며 합성곱 신경망 기법과 유사한 성능을 보인다. 또한, 실제 실내환경에서 실험도 수행하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법이 기존 문턱값 기반 방식 및 합성곱 신경망 방식보다 4 [dB] 이상 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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