본 연구에서는 대부분의 무선 링크는 네트워크 에지에서 사용되고, NIC 드라이버가 무선 링크 오류율을 관찰하고 있다는 가정 하에, 기존 TCP의 혼잡제어를 수정한 TCP-L(TCP Link Aware)을 제안한다. TCP-L은 무선 링크 오류율을 이용해 유선 링크의 혼잡 손실률을 예측하여 무선 링크에서 세그먼트 손실이 발생했을 경우에 나타나는 성능 저하를 회피할 수 있다. 또한 실험을 통해 무선 링크 오류율이 높은 환경에서 다른 무선 TCP 보다 높은 처리율을 보이면서도 다른 유선 TCP 소스와의 형평성을 유지하는 것을 검증하였다. 본 연구의 접근 방법은 세그먼트 손실이 많거나 전송 지연이 산발적으로 발생하는 새로운 무선 환경, 즉 802.11 ACK-less와 인지 라디오(Cognitive Radio)와 같은 무선 링크에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
CR 네트워크에서 기존의 단일 노드를 기반으로 하는 센싱 방법은 PU 보호를 위한 센싱 요구조건을 만족시키기 위해 주기적이고 빈번한 센싱을 요구한다. 그러나 각각의 노드는 동작 채널을 결정하기 위해 넓은 대역의 스펙트럼을 관찰해야 하기 때문에, 이 같은 단일 노드에 의한 지속적인 센싱 동작은 센싱 오버헤드를 크게 증가시키게 되어, 확보한 동작 채널에서의 정상적인 송수신 (normal operation) 기회를 감소시키는 것은 물론, 센싱 오버헤드로 인해 노드의 수명이 짧아지는 등의 많은 문제점을 야기할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 동일한 센싱 결과가 예측되는 센싱 zone 기반의 분산적 공정 센싱 방법을 제안하고, 제안된 센싱 동작이 PU 시스템을 보호하기 위한 센싱 요구조건을 만족하도록 하는 프레임 구조를 설계하였다. 또한 이렇게 설계된 프레임 구조를 바탕으로 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 방법이 PU 시스템 보호를 위한 요구조건을 만족시키면서 동시에 기존의 개별적 센싱 방법에 비해 센싱 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있음을 보였다.
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.
Rendezvous는 인지통신에서 사용자간의 탐색을 지원하는 프로세스이다. 공통채널을 알 수 없고 채널의 숫자만 알려진 인지통신 환경에서 통신을 원하는 두 사용자가 상대방을 인식하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 시델니코프 수열을 채널 탐색 수열로 활용하여 두 사용자가 가용채널을 탐색하고 서로를 인지하는 방안을 제시하고 분석하였다. 또한, Rendezvous까지 소요시간의 기댓값을 수학적으로 분석하였다. 또한, 2명의 사용자 환경 하에서 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬인 JS알고리듬과 GOS알고리듬과의 성능을 비교하여 새로 제안된 수열의 Rendezvous 성능을 TTR 관점에서 검증하였다. 새로 제안된 수열의 성능은 GOS 알고리듬보다 우수하고 JS 알고리듬과 비슷하였다. 그러나 M이 p보다 많이 작은 경우에 대해서는 새로 제안된 수열의 성능이 JS알고리듬보다 우수하였다.
Reliable detection of primary user activity increases the opportunity to access temporarily unused bands and prevents harmful interference to the primary system. By extracting a global decision from local sensing results, cooperative sensing achieves high reliability against multipath fading. For the effective combining of sensing results, which is generalized by a likelihood ratio test, the fusion center should learn some parameters, such as the probabilities of primary transmission, false alarm, and detection at the local sensors. During the training period in supervised learning, the on/off log of primary transmission serves as the output label of decision statistics from the local sensor. In this paper, we extend unsupervised learning techniques with an expectation maximization algorithm for cooperative spectrum sensing, which does not require an external primary transmission log. Local sensors report binary hard decisions to the fusion center and adjust their operating points to enhance learning performance. Increasing the number of sensors, the joint-expectation step makes a confident classification on the primary transmission as in the supervised learning. Thereby, the proposed scheme provides accurate parameter estimates and a fast convergence rate even in low signal-to-noise ratio regimes, where the primary signal is dominated by the noise at the local sensors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4664-4681
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2020
Modulation recognition (MR) plays a key role in cognitive radar, cognitive radio, and some other civilian and military fields. While existing methods can identify the signal modulation type by extracting the signal characteristics, the quality of feature extraction has a serious impact on the recognition results. In this paper, an end-to-end MR method based on long short-term memory (LSTM) and the gated recurrent unit (GRU) is put forward, which can directly predict the modulation type from a sampled signal. Additionally, the sliding window method is applied to fast-changing mixed-modulation signals for which the signal modulation type changes over time. The recognition accuracy on training datasets in different SNR ranges and the proportion of each modulation method in misclassified samples are analyzed, and it is found to be reasonable to select the evenly-distributed and full range of SNR data as the training data. With the improvement of the SNR, the recognition accuracy increases rapidly. When the length of the training dataset increases, the neural network recognition effect is better. The loss function value of the neural network decreases with the increase of the training dataset length, and then tends to be stable. Moreover, when the fast-changing period is less than 20ms, the error rate is as high as 50%. As the fast-changing period is increased to 30ms, the error rates of the GRU and LSTM neural networks are less than 5%.
Mukhlif, Fadhil;Noordin, Kamarul Ariffin Bin;Abdulghafoor, Omar B.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2709-2734
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2020
The growing demand to make wireless data services 5G compatible has necessitated the development of an energy-efficient approach for an effective new wireless environment. In this paper, we first propose a cognitive sensor node (CSN) based game theory for deriving energy via a primary user-transmitted radio frequency signal. Cognitive users' time was segmented into three phases based on a time switching protocol: energy harvest, spectrum sensing and data transmission. The proposed model chooses the optimal energy-harvesting phase as the effected factor. We further propose a distributed energy-harvesting model as a utility function via pricing techniques. The model is a non-cooperative game where players can increase their net benefit in a selfish manner. Here, the price is described as a function pertaining to transmit power, which proves that the proposed energy harvest game includes Nash Equilibrium and is also unique. The best response algorithm is used to achieve the green connection between players. As a result, the results obtained from the proposed model and algorithm show the advantages as well as the effectiveness of the proposed study. Moreover, energy consumption was reduced significantly (12%) compared to the benchmark algorithm because the proposed algorithm succeeded in delivering energy in micro which is much better compared to previous studies. Considering the reduction and improvement in power consumption, we could say the proposed model is suitable for the next wireless environment represented in 5G.
본 논문에서는 인지 네트워킹기반 유무선 융합망에서 단말의 위치 정보를 관리하는데 필요한 비용을 최소화하기 위해서 사용자가 하나의 주 체류 영역 내의 위치등록 영역 (RLA ; resource location area)간 이동시 이동 임계치(movement threshold) 값에 따라 등록하는 방법을 제안한다. 이 방식은 단말기가 마지막으로 위치 등록을 한 자원관리영역으로부터 다른 자원관리영역으로 이동할 때마다 자원관리영역 간 이동 횟수를 측정하여 그 임계치를 정해두고, 각 자원관리영역마다 이동할 확률과 그 경우의 수에 따라 순차적으로 페이징을 한다. 하나의 주 체류 영역내에서 사용자가 있을 확률이 가장 큰 자원관리영역부터 가장 적은 자원관리영역까지 모든 자원관리영역을 순차적으로 추적하던 기존의 방식과는 달리, 이 방식을 사용한 경우 이동 임계치 값을 정해두고 경우의 수를 고려하여 각 자원관리영역에 단말이 위치할 확률을 부여, 동일한 확률을 갖는 자원관리영역들을 그룹화하여 각 그룹을 순차적으로 관리함으로써 위치정보를 기반으로 무선자원 및 망 자원 관리에 필요한 비용을 최소화 할 수 있다.
This study addresses the effects of channel estimation error and mutual interference between licensed and unlicensed systems on outage performance of reactive relay selection in unlicensed systems over independent non-identical (i.n.i) Rayleigh fading channels and under both the maximum transmit power constraint and primary outage constraint. Toward this end, power allocation for unlicensed users is first recommended to satisfy both constraints and account for channel estimation error and mutual interference. Then, we derive an exact closed-form outage probability representation for unlicensed systems to quickly evaluate this effect in key operation parameters. Various results corroborate the derived expressions and provide useful insights into system performance.
We examine spectrum sensing in a situation of uncertain channel model. In particular, we assume that, besides additive noise, the observed signal contains an interference term whose probability distribution is unknown, and only its range and maximum power are known. We discuss the evaluation of the detector performance and its design in this situation. Although this paper specifically deals with the design of spectrum sensors, its scope is wider, as the applicability of its results extends to a general class of problems that may arise in the design of receivers whenever there is uncertainty about how to model the environment in which one is expected to operate. The theory expounded here allows one to determine the performance of a receiver, by combining the available (objective) probabilistic information with (subjective) information describing the designer's attitude.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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