현재 무선 환경통신에서 점차 고갈되어가는 주파수를 효율적으로 사용하기 위해서 새로운 접근 방법이 개발되었다. Cognitive Radio는 디바이스가 동작하는 환경의 정보에 근거하여 자신의 송수신 방법을 바꿀 수 있는 장비를 말한다. 현재 무선 모바일 디바이스를 대상으로 하는 무선통신표준들은 절전모드에 대해서 다루고 있으며, 대부분 전력절감을 위하여 데이터 송신과 수신에 대한 전원을 차단하는 방법을 이용한다. 하지만 Cognitive Radio 환경에서는 모든 디바이스들이 채널을 검색하기 위해서 Quiet Period를 두고 있으며, 기존의 에너지 절감 방법으로는 Cognitive Radio 환경에 응용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Cognitive Radio 환경에서 무선 모바일 디바이스를 위한 에너지 효율적인 MAC 프로토콜을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 일반적으로 사용되는 에너지관리 방법과 제안한 방법을 비교하여 성능이 향상되었음을 확인한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제1권2호
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pp.18-23
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2013
In this paper, we consider the problem of designing optimal sensing time and the minimization of energy consumption in the Cognitive radio Network. Trade-off between throughput and the sensing time are observed, and the equations are derived for the optimal choice of design variables. In this paper, we also look at the optimization problem involving all the design parameters together. The advantages of the proposed scheme for the spectrum sensing and access process are shown through simulation.
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
인지 무선 기술은 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용할 수 있는 기술이다. 인지 라디오의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱이다. 그러나 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 노드 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서, 허위 경보 확률 및 에너지 소비를 최적화하기 위하여 클러스터 내 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 최소화하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 향상되었고, 또한 네트워크의 에너지 효율성도 보장된 것을 검증하였다.
주파수 대역의 사용 유무를 판단하는데 스펙트럼 센싱의 결과는 중요하다. 스펙트럼 센싱은 CR 시스템에서 주파수 대역을 확인하는 역할을 한다. 본 논문에서 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 자기상관함수를 적용하여 제안하였다. 이는 수신된 신호에 자기 상관함수를 적용하여 에너지 검출기반의 성능을 향상시켰다. 이 방법은 평균 및 자기 상관함수와 같은 확률적인 파라메터들이 시간에 따라 주기적으로 변하는 특성을 갖는 Cycolstationary 프로세서와는 다른 접근 방법이다. 본 논문에서 제안된 센싱 방법은 열악한 통신환경에서 보다 효과적일 것이다. 만약 CR 시스템에서 유휴주파수 대역을 찾기 위한 센싱 과정에 본 논문에서 제안한 방법을 적용하면, 에너지 검출기반의 센싱 기법의 장점인 구조적 간단함과 빠른 스펙트럼 검출 결과를 얻을 수 있을 것이다.
Liu, Chen;Granados, Omar;Duarte, Rolando;Andrian, Jean
Journal of Information Processing Systems
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제8권1호
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pp.133-144
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2012
In order to make cognitive radio systems a practical technology to be deployed in real-world scenarios, the core Software Defined Radio (SDR) systems must meet the stringent requirements of the target application, especially in terms of performance and energy consumption for mobile platforms. In this paper we present a feasibility study of hardware acceleration as an energy-efficient implementation for SDR. We identified the amplifier function from the Software Communication Architecture (SCA) for hardware acceleration since it is one of the functions called for most frequently and it requires intensive floating-point computation. Then, we used the Virtex5 Field-Programmable Gate Array (FPGA) to perform a comparison between compiler floating-point support and the on-chip floating-point support. By enabling the on-chip floating-point unit (FPU), we obtained as high as a 2X speedup and 50% of the overall energy reduction. We achieved this with an increase of the power consumption by no more than 0.68%. This demonstrates the feasibility of the proposed approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4367-4386
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2015
The concept of Internet of Things (IoT) has shed new light on WSN technologies. MAC protocol issues improving the network performance are important in WSNs because of the increase in demand for various applications to secure spectrum resources. Cognitive radio (CR) technology is regarded as a solution to the problems in this future wireless network. In recent years, energy efficiency has become an issue in CR networks. However, few relevant studies have been conducted. In this paper, an energy-efficient non-overlapping channel MAC (ENC-MAC) for CR-enabled sensor networks (CRSNs) is proposed. Applying the dedicated control channel approach, ENC-MAC allows the SUs to utilize channels in a non-overlapping manner, and thus spectrum efficiency is improved. Moreover, the cooperative spectrum sensing that allows an SU to use only two minislots in the sensing phase is addressed to en-hance energy efficiency. In addition, an analytical model for evaluating the performance, such as saturation throughput, average packet delay, and network lifetime, is developed. It is shown in our results that ENC-MAC remarkably outperforms existing MAC protocols.
Traditional designs of cognitive radio (CR) focus on maximizing system throughput. In this paper, we study the joint overlay and underlay power allocation problem for orthogonal frequency-division multiple access-based CR. Instead of maximizing system throughput, we aim to maximize system energy efficiency (EE), measured by a "bit per Joule" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a given CR system, under the total power constraint of a secondary user and interference constraints of primary users. The formulated energy-efficient power allocation (EEPA) problem is nonconvex; to make it solvable, we first transform the original problem into a convex optimization problem via fractional programming, and then the Lagrange dual decomposition method is used to solve the equivalent convex optimization problem. Finally, an optimal EEPA allocation scheme is proposed. Numerical results show that the proposed method can achieve better EE performance.
In this paper, we propose an efficient decision rule in order to get better chance to detect the unused spectrum assigned to a licensed user and improve reliability of spectrum sensing performance. Each secondary user receives the signals from the licensed user. And the resulting signals input to an energy detector. Then, each sensing result is combined and used to make a decision whether the primary user is present at the licensed spectrum band or not. In order to make the reliable decision, we apply an efficient decision rule that is called as a majority rule in this paper. The simulation results show that spectrum sensing performance with the proposed decision rule is more reasonable and efficient than that with conventional decision rules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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