인지 무선(Cognitive Radio : CR) 시스템의 개발은 Mitola 가 제안한 개념의 완전 인지 무선(Full Cognitive Radio)시스템과 현재 표준화 논의가 진행 중인 스펙트럼 인지무선 시스템의 두 가지 방향으로 이루어지고 있다. 본 논문은 스펙트럼 인지무선 시스템을 위한 인지 엔진(Cognitive Engine : CE)을 개발 하고 인지 엔진의 핵심 기능인 채널 집합 관리 알고리즘에 대한 가상 실험을 통해 성능 분석을 하였다. 채널 집합 관리는 과거의 채널 점유 기록을 기반으로 CR시스템의 이동 가능 채널들 중 채널 품질 및 유휴 가능성이 높은 채널을 평가하고 결정하는 기능을 수행한다. 이를 위한 핵심 기능이 채널 상태 예측이고 본 논문에서는 채널 상태 예측을 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)의 활용을 제안하였으며 HMM기반의 채널 상태 예측 성능을 향상 시킬 방법을 제안 및 적용하여 가상 실험을 하였다. 가상 실험 결과 채널 상태 예측 성능의 향상을 확인하였고 난수 선택 방법(Random Selection), 통계적 선택 방법(Statistical Selection) 과의 성능 비교를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우월성을 검증하였다.
Multiple-input multiple-output (MIMO) communication may provide high spectral efficiency through the deployment of a very large number of antenna elements at the base stations. The gains from massive MIMO communication come from the use of multi-user MIMO on the uplink and downlink, but with a large excess of antennas at the base station compared to the number of served users. Initial work on massive MIMO did not fully address several practical issues associated with its deployment. This paper considers the impact of channel aging on the performance of massive MIMO systems. The effects of channel variation are characterized as a function of different system parameters assuming a simple model for the channel time variations at the transmitter. Channel prediction is proposed to overcome channel aging effects. The analytical results on aging show how capacity is lost due to time variation in the channel. Numerical results in a multicell network show that massive MIMO works even with some channel variation and that channel prediction could partially overcome channel aging effects.
This paper proposes an adaptive channel estimation scheme for OFDM-based IEEE 802.11ad wireless local area network (WLAN). The standard supports two types of information of OFDM packets for estimating the communication channels, which are the channel estimation field (CEF) of preamble and pilot subcarriers. The CEF-based channel estimation provides better BER (bit error rate) performance at slow fading channel state, whereas the pilot-based channel estimation is good at fast fading channel state. Hence, a combined channel estimation method is introduced to improve the performance. The prediction of the channel state to select the proper channel estimation method is required. In this work, an adaptive channel estimation scheme is also proposed to improve the performance of channel estimation (CE). Basing on a channel quality indicator (CQI), the proper channel estimation method corresponding to the channel type is decided.
하향 링크 이동통신 시스템에서, 채널 추정 시점과 실제 전송 시점 사이의 시간 지연으로 인해 채널 상태 정보의 정확도가 떨어지게 되고 이는 성능 열화로 이어진다. 이를 극복하고 전송률을 극대화하기 위해 채널 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 채널 예측을 통한 적응 전송 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 모의 실험을 통해 제안한 기법이 궤환 지연으로 인한 성능 열화를 극복하는데 효율적임을 보였다.
적응 전송 MIMO(multiple input multiple output)-OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 CSI(channel state information)의 되먹임을 이용하여 각 부반송파의 채널 상황에 따라 변조 방식을 다르게 전송하는 시스템이다. CSI 되먹임 채널인 상향링크 채널에는 송수신기 처리지연, 전송 지연, 프레임 지연 등 다중 지연 요소가 존재한다. 이러한 다중 지연요소로 인한 CSI 불일치는 채널 상황에 따라 적절한 변조 방식을 결정하는데 오류를 발생시키게 되어 시스템 성능을 떨어트린다. 본 논문에서는 적응 시스템에 내장되는 다중 지연 채널 예측 방식인 CTSBP(comb type samples based prediction)와 BTSBP(block type samples based prediction)에 대해 전송 지연 및 채널 신호 대 잡음비에 따른 MSE (mean square error), 데이터 율 등 성능을 비교한다. 이를 통하여 악조건 다중경로 채널환경에 강건한 적응 전송 SISO(single input single output)-OFDM/MIMO-OFDM을 설계한다. 또한 CSI 되먹임 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 선형보간 방법을 제안하고 선형 보간 간격에 따른 MSE를 도출한다.
본 논문에서는 Orthogonal Frequency Division Multiple Access/Time Division Duplex 시스템에서 한정된 하향링크 무선 자원을 효율적으로 이용하고, 시스템 성능을 높이는 스케줄링 기법을 제안하였다. 시계열 예측 알고리즘을 이용하여 향후 변화될 기지국과 단말들 사이의 채널상태를 예측하고, 이 예측된 정보를 무선 자원 할당의 우선순위를 결정하는데 이용하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하였고, 시스템 처리율과 지연시간에서 Proportional Fairness, 그리고 Maximum Carrier to Interference Ratio 알고리즘과 비교 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3029-3045
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2017
The main processes of a cognitive radio system include spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing, and spectrum conversion. Experimental results show that these stages introduce a time delay that affects the spectrum sensing accuracy, reducing its efficiency. To reduce the time delay, the frequency spectrum prediction was proposed to alleviate the burden on the spectrum sensing. In this paper, the deep recurrent neural network (DRNN) was proposed to predict the spectrum of multiple time slots, since the existing methods only predict the spectrum of one time slot. The continuous state of a channel is divided into a many time slots, forming a time series of the channel state. Since there are more hidden layers in the DRNN than in the RNN, the DRNN has fading memory in its bottom layer as well as in the past input. In addition, the extended Kalman filter was used to train the DRNN, which overcomes the problem of slow convergence and the vanishing gradient of the gradient descent method. The spectrum prediction based on the DRNN was verified with a WiFi signal, and the error of the prediction was analyzed. The simulation results proved that the multiple slot spectrum prediction improved the spectrum efficiency and reduced the energy consumption of spectrum sensing.
In this paper, we propose a new feedback scheme called mode selection-based feedback by scheduling probability prediction (SPP-MF) for channel state feedback in OFDMA downlink system. We design the scheme such that it determines the more desirable feedback mode among selective feedback by scheduling probability prediction (SPP-SF) mode and bitmap feedback by scheduling probability prediction (SPP-BF) mode, by calculating and comparing the throughputs of the two modes. In both feedback modes, each user first calculates the scheduling probability of each subchannel (i.e., the probability that a user wins the scheduling competition for a subchannel) and then forms a feedback message based on the scheduling probability. Specifically, in the SPP-SF mode, each user reports the modulation and coding scheme (MCS) levels and indices of its best S subchannels in terms of the scheduling probability. In the SPP-BF mode, each user determines its scheduling probability threshold. Then, it forms a bitmap for the subchannels according to the scheduling probability threshold and sends the bitmap along with the threshold. Numerical results reveal that the proposed SPP-MF scheme achieves significant performance gain over the existing feedback schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.475-490
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2010
Cognitive Radio is an advanced enabling technology for the efficient utilization of vacant spectrum due to its ability to sense the spectrum environment. It is important to determine accurate spectrum utilization of the primary system in a cognitive radio environment. In order to define the spectrum utilization state, many CR systems use what is known as the quiet period (QP) method. However, even when using a QP, interference can occur. This causes reduced system throughput and contrary to the basic condition of cognitive radio. In order to reduce the interference time, a frequency-hopping algorithm is proposed here. Additionally, to complement the loss of throughput in the FH, a HMM-based channel prediction algorithm and a channel allocation algorithm is proposed. Simulations were conducted while varying several parameters. The findings show that the proposed algorithm outperforms conventional channel allocation algorithms.
In view of the complex geometric structure of the rod bundle channel and the limitation of the current CHF visualization experiment technology, it is very difficult to obtain the rod bundle CHF mechanism directly through the phenomenon of the rod bundle CHF visualization experiment. In order to obtain the applicable CHF mechanism assumption for rod bundle channel, firstly, five most representative DNB type round tube CHF mechanistic models are obtained with evaluation and screening. Then these original round tube CHF mechanistic models based on inlet conditions are converted to local conditions and coupled with subchannel analysis code ATHAS. Based on 5 × 5 full-length rod bundle CHF experimental data independently developed by Nuclear Power Institute of China (NPIC), the applicability research of each model for CHF prediction performance in rod bundle channel is carried out, and the commonness and difference of each model are comparatively studied. The CHF mechanism assumption of superheated liquid layer depletion that is most likely to be applicable for the rod bundle channel is selected and two directions that need to be improved are given. This study provides a reference for the development of CHF mechanistic model in rod bundle channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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