이동 Ad hoc 네트워크 (MANET: Mobile Ad-hoc Network)는 기존의 통신 인프라의 구축 여부와 무관하게 무선 단말기 기간의 통신이 가능한 네트워크이다. Ad hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 무선 인지 시스템이 Ad hoc네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 단일 스펙트럼 센싱 및 협력 스펙트럼 센싱과 비교하여 Ad hoc 네트워크가 적용된 무선인지 시스템에서의 스펙트럼 센싱의 성능이 향상됨을 모의 실험 및 성능 분석을 통하여 나타내도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.749-761
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2014
Improving spectrum utilization efficiency is a fundamental goal of dynamic spectrum access technology. The definition of spectrum holes determines how to detect and exploit them. Current definitions of spectrum holes are ineffective in exploiting spatial-temporal spectrum holes. In this paper, a novel definition of spectrum holes is proposed, in which throughput loss indicates the impact of secondary users on primary users. The definition specifies spectrum holes, unifies the impact of secondary users on primary users and is effective exploiting spatial-temporal spectrum holes. Theoretical analysis and numerical simulations show that the new definition proposed in this paper significantly improves the spectrum utilization efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
본 논문에서는 주파수 사용 효율 증대를 위한 사이클로스테이션너리 특징 검출 (Cyclostationary Feature Detection; CFD)방식의 ATSC 신호 검출 알고리듬을 고려한다. 현재 IEEE 802.22 표준화 기구에 제안된 알고리듬들 중 IEEE 802.22의 권고사항을 충분히 만족시키는 알고리듬으로 사이클로스테이션너리 특징 검출 방식에 기반한 톰슨(Thomson)사의 알고리듬이 있다. 본 논문에서는 톰슨사의 알고리듬보다 계산량이 적으면서 톰슨사의 알고리즘의 성능에 필적할 만한 성능을 갖는 보간법 기반 ATSC 스펙트럼 센싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 보간법 기반 알고리듬은 시간영역에서의 영삽입(Zero-Padding) 방법과 효과적인 센싱 스캔 방법을 사용하여 적은 계산량으로 톰슨사의 성능에 필적하는 성능을 보여준다.
Cognitive Radio는 비어있는 주파수 대역을 적절하게 사용하여 주파수 자원 부족의 문제를 완화하는데 효과적인 방법이다. 우선 사용자 시스템의 간섭 없는 데이터 전송을 보장하기 위해서는 휴지기간(quite period)동안의 스펙트럼 센싱이 제안되어왔다. 그러나 CR시스템에서 우선 사용자(우선 사용자 : Primary User)는 예상치 못한 시간에 나타날 수 있기 때문에 우선 사용자에 대한 간섭을 막기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 기존 스펙트럼 센싱방법의 한계에 대해 설명하고 실시간으로 우선 사용자를 검출하기 위해 이를 모니터링하는 블록을 갖는 새로운 CR 수신기를 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 2개의 문턱값으로 우선 사용자를 검출하는 고유치값 기반의 검출방법을 검증한다.
Huang, Xiaoge;Chen, Liping;Chen, Qianbin;Shen, Bin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4661-4680
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2016
Cognitive radio (CR) technology is an effective solution to the spectrum scarcity issue. Collaborative spectrum sensing is known as a promising technique to improve the performance of spectrum sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, collaborative spectrum sensing is vulnerable to spectrum data falsification (SSDF) attack, where malicious users (MUs) may send false sensing data to mislead other secondary users (SUs) to make an incorrect decision about primary user (PUs) activity, which is one of the key adversaries to the performance of CRNs. In this paper, we propose a coalition based malicious users detection (CMD) algorithm to detect the malicious user in CRNs. The proposed CMD algorithm can efficiently detect MUs base on the Geary'C theory and be modeled as a coalition formation game. Specifically, SSDF attack is one of the key issues to affect the resource allocation process. Focusing on the security issues, in this paper, we analyze the power allocation problem with MUs, and propose MUs detection based power allocation (MPA) algorithm. The MPA algorithm is divided into two steps: the MUs detection step and the optimal power allocation step. Firstly, in the MUs detection step, by the CMD algorithm we can obtain the MUs detection probability and the energy consumption of MUs detection. Secondly, in the optimal power allocation step, we use the Lagrange dual decomposition method to obtain the optimal transmission power of each SU and achieve the maximum utility of the whole CRN. Numerical simulation results show that the proposed CMD and MPA scheme can achieve a considerable performance improvement in MUs detection and power allocation.
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.
최근 잦은 교통사고로 인하여 발생하는 사상자의 수를 줄이고 운전자의 편의를 제공하는 지능형 교통 시스템(intelligent transportation system, ITS)이 주목받고 있다. ITS는 긴급 상황에 신속하게 대처할 수 있어야 하며, 운전자가 필요로 하는 정보를 즉시 제공하여야 한다. 효과적인 서비스를 위하여 ITS에서는 각 서비스별로 다른 채널을 할당한다. 그러나 긴급 상황에서 채널을 사용하려 할 때 채널이 사용 중이라면 서비스가 불가능한 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 지능형 교통 시스템에 인지 무선(cognitive radio, CR)개념을 도입하고 새로운 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다.
이동 Ad hoc 네트워크 (MANET: Mobile Ad-hoc Network)는 기존의 통신 인프라의 구축 여부와 무관하게 무선 단말기간의 통신이 가능한 네트워크이다. Ad hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 무선 인지 시스템이 Ad-hoc네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 AWGN 과 Rayleigh 채널 환경에서, 기존의 단일 스펙트럼 센싱 및 협력 스펙트럼 센싱과 비교하여 Ad-hoc 네트워크가 적용된 무선인지 시스템에서의 스펙트럼 센싱의 성능이 향상됨을 모의실험 및 성능 분석을 통하여 나타내었다.
무선 네트워크 환경에서 스펙트럼 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 무선 인지 (Cognitive Radio, CR) 중 기지국이나 접속점과 같은 중앙 제어장치가 없는 분산형 무선 인지 네트워크 (Distributed Cognitive Radio Network, DCRN)에서는 부 사용자 (Secondary User, SU)들의 하드웨어적 한계로 인해 주 사용자 (Primary User, PU)들에게 인가된 스펙트럼의 모든 정보를 알 수 없다. 이를 극복하기 위해 SU들은 협력적 스펙트럼 감지 (Cooperative Spectrum Sensing)를 통하여 지역적인 스펙트럼 정보를 서로 교환하여 전체 스펙트럼의 정보를 파악한다. 본 논문은 효율적인 협력적 스펙트럼 감지를 위하여 PU 채널 상태의 비율을 사용한 정책 기반 감지 채널 선택 방법인 비율 기반 감지 정책 (Proportion-based Sensing Policy, PSP)을 제안한다. 각 SU가 PU의 채널 사용을 감지하고 PU 채널들의 idle 상태의 비율을 계산하고, 이 결과를 바탕으로 감지하는 PU 채널 변경 시, 높은 idle 비율을 갖는 PU 채널을 우선적으로 선택하여 감지되는 PU 상태가 idle 일 확률을 높여 효율적인 채널 감지를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 기존에 제안된 채널 감지 정책보다 비율 기반의 채널 감지 정책이 효율적으로 PU 채널들을 감지하는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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