Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 기존의 협력 스펙트럼 센싱은 협력하는 사용자들의 채널 상태만을 고려하여 임계치를 정하고 있으며, 모두 같은 고정된 오경보 확률을 적용하여 센싱하게 된다. 오경보 확률은 오류 검출과 관계가 있으며, 고정된 오경보 확률은 검출확률의 감소의 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 CR사용자의 채널상태를 고려할 뿐만 아니라 채널 상태에 따른 다른 오경보 확률을 차등 적용하여 협력 스펙트럼 센싱을 하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 검출확률 향상을 보인다.
본 논문에서는 무선인지 시스템에서 궤환 오류를 고려한 협력 스펙트럼 센싱 기법에 대해서 제안한다. 협력 센싱에서는 각 부사용자의 자체 센싱 결과를 결합하여 최종 판정을 내리게 되는데, 부사용자가 정확한 자체 센싱결과를 내리더라도 궤환 채널의 상태가 좋지 않은 경우 이를 협력 센싱을하는데 직접적으로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 궤환 채널 상태가 좋은 사용자만 선택하여 협력 센싱에 참여하도록 함으로써 목표 오검출 확률을 만족하면서 정검출 확률을 최대화 시키는 협력 센싱 기법에 대해 제안한다.
애드 혹 네트워크를 구성하는 무선기기들은 일반적으로 소출력 기기로서 ISM대역을 사용하였다. 그러나 무선 서비스의 사용률이 급격하게 증가함에 따라 ISM대역의 주파수 부족현상이 나타나게 되었고 주파수 부족현상을 해소하기 위하여 애드 혹 인지무선시스템이 제안되었다. 본 논문은 소출력 무선기기로 구성된 애드 혹 무선인지 시스템에서 전력소모를 줄이면서 효과적으로 유휴주파수를 검출하기 위한 스펙트럼 센싱을 제안하였다. 본 논문에서 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였으며 모든 CR 기기와 면허 사용자와의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 애드 혹 네트워크를 구성하는 CR 기기간의 채널은 완벽한 (Perfect) 채널이며 거리는 근거리로 가정하였다. CR 기기는 에너지 검출 방식을 사용하여 면허 사용자의 스펙트럼을 센싱하였다. 실험결과 상위 레벨의 에너지 값을가진 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법이 모든 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법에 비하여 높은 스펙트럼 센싱 성능을 나타내었으며, 향후 제안된 스펙트럼 센싱 방법을 통해 저소비전력으로 효과적인 스펙트럼 센싱을 수행하는데 참조 할 수 있다.
협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문에서는 다중 채널이 존재하는 인지 라디오 시스템에서 다중 사용자가 협력하여 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 구체적으로 채널 상태에 대한 마르코프 모델을 토대로 각 채널의 유휴 확률을 추정하고 확률이 높은 순서대로 채널을 센싱함으로써 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 제안한 탐색 방법을 사용자 그룹을 형성하여 그룹마다 서로 다론 채널을 동시에 센싱하는 방법과 결합함으로써 보다 향상된 센싱 성능을 얻을 수 있도록 한다. 모의실험을 통해 사용자 그룹을 형성하는 방법은 검출 신뢰도를 저하시키지만 탐색시간을 감소시킴을 검증하고, 채널 유휴 확률 추정을 이용한 센싱 순서 결정 방법을 사용하여 임의 탐색 기법에 비해 상당한 탐색 시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 검증하였다. 최종적으로 제안한 채널 유휴 확률 추정 기반 탐색 방법과 사용자 그룹 형성 기법을 모두 적용한 인지 라디오 시스템의 유휴 채널 탐색 성능을 검증하였다.
본 논문은 광대역 센싱을 수행하기 위한 방법으로 다중 협대역을 사용하여 한번에 센싱하는 방법을 제안한다. 센싱의 신뢰성을 높이기 위한 방안으로써 면허사용자와 CR사용자의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식인(DWC : Distance based weight combining) 기법을 사용한 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 시스템 모델의 모의 실험 결과를 분석한다. 면허 사용자와 CR사용자 사이의 무선 채널은 가우시안 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용 되고, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정한다.
밀리미터 대역은 매우 넓은 대역폭을 활용할 수 있어 5G 시스템의 데이터 전송률을 높일 핵심 요소로 기대되고 있다. 해당 대역은 경로 감쇄가 심한 특성을 갖지만, 짧은 파장 덕분에 크지 않은 공간에 매우 많은 안테나를 배치할 수 있어 경로 감쇄를 상쇄할 수 있다. 이처럼 많은 안테나를 활용하는 채널을 기존의 기법으로 추정하기 위해서는 큰 오버헤드가 발생해, 짧은 시간에 트레이닝을 수행하는 채널 추정 기법이 요구된다. 밀리미터파 채널은 매우 적은 수의 유효 경로가 존재하는 특징을 갖기에 적은 수의 관찰 값으로부터 희소 신호를 검출하는 압축센싱 기법의 활용이 효과적일 것으로 기대된다. 본 논문에서는 밀리미터파 채널 추정을 위한 압축 센싱 기법을 소개한다. 첫째로, 지연 확산이 존재하는 다중 경로 채널 추정을 표준적인 압축 센싱 문제로 변환하는 방식을 제시한다. 또한 압축 센싱을 통해 채널 추정을 수행하기 위해서는 좋은 특성을 갖는 검출 행렬을 생성하는 것이 중요하기에, 양자화된 phase shifter로 임의 발생시킨 검출 행렬의 mutual incoherence 특성을 수치적으로 분석한다.
가용 주파수 고갈 문제를 해결하기 위하여 제안된 무선인지기술은 특정 주파수 대역에 대해 사용면허를 가진 주사용자가 사용하지 않는 유휴채널에 접근하여 통신을 수행함으로써 주파수 효율을 향상시키는 차세대 통신기술이다. 주사용자의 유휴채널을 사용하기 위해서는 해당 채널을 현재 주사용자가 점유하고 있는지를 정확히 판단하여야 한다. 분산형 무선인지 네트워크에서 독립적으로 채널을 센싱하는 무선인지 기기의 경우 센싱의 결과가 노이즈, 쉐도윙, 페이딩과 같은 채널 환경에 영향을 많이 받으며 심지어 주사용자가 요구하는 간섭률을 보장하지 못하는 결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 주사용자가 요구하는 최소 간섭량을 보장하는 동시에 기회주의적으로 채널에 접근하여 인지시스템의 처리율(처리율)을 향상시키는 Q-learning 기반의 채널접근기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 학습 단계에서 주사용자의 채널사용 패턴을 Q-learning으로 학습하고 이를 Q-learning 기반 채널접근 단계에서 실제로 적용함으로써 스펙트럼 센싱 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 AWGN 및 레일레이 페이딩 무선 환경에서 주사용자에 대한 간섭량 및 처리율 성능이 기존의 에너지 검출 방법에 비해 더 우수함을 확인하였다.
본 논문은 동일한 확률적 특성을 갖는 두 개의 독립된 채널이 있는 환경에서 동적 스펙트럼 접속 방식의 성능을 수학적으로 분석한다. 여기서 고려하는 동적 스펙트럼 접속 방식은 다음과 같다. 첫 번째 방식은 전송에 성공한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 실패한 경우 다른 채널을 센싱하는 방식이다. 두 번째 방식은 전송에 실패한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 성공한 경우 다른 채널을 센싱하는 방식이다. 본 논문은 두 번째 방식에서 이차 사용자의 시스템 처리율과 일차 사용자와의 겹침 확률을 3차원 임베디드 마르코프 체인을 이용하여 수학적으로 분석한다. 또한, 두 방식의 성능을 수학적 분석과 시뮬레이션을 통해 비교한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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