Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 이때 PU에 간섭을 일으키지 않기 위한 스펙트럼 센싱 기술이 중요하다. 하지만 상황에 따라 스펙트럼 센싱 알고리즘을 선택할수 있다면 좀더 효율적 센싱을 할수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 퍼지컨트롤러를 통해 에너지검출, 자기상관검출,M atched filter 검출 등을 개별 센싱에 반영하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다.
증강현실, 가상현실, 딥러닝 등 최신 어플리케이션들은 재난상황 대처, 게임 등 다양한 분야에서 효율적으로 쓰일 수 있다. 그에 따라 해당 어플리케이션들이 급속도로 개발되고 있다. 그러나 증강현실, 가상현실과 같은 최신 모바일 어플리케이션은 모바일 기기에 에너지 부담을 가중시킨다. 따라서 모바일 기기가 최신 모바일 어플리케이션에만 에너지를 집중하기 위해선 인지무선 통신과 같은 통신 및 네트워킹에는 에너지 소모를 최소화 시켜야 한다. 본 논문은 Stop Reporting Algorithm (SRA)를 고안하여 인지 무선 통신에서 Centralized Cooperative Spectrum Sensing (CCSS) 기법의 에너지 소모를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 시뮬레이션 결과를 통해 SRA가 인지 무선 통신의 에너지 소모를 감소시킬 수 있음을 보인다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권1호
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pp.15-23
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2018
Spectrum allocation is a key operation in cognitive radio networks (CRNs), where secondary users (SUs) are usually selfish - to achieve itself utility maximization. In view of this context, much prior lit literature proposed spectrum allocation base on non-cooperative game models. However, the most of them proposed non-cooperative game models based on complete information of CRNs. In practical, primary users (PUs) in a dynamic wireless environment with noise uncertainty, shadowing, and fading is difficult to attain a complete information about them. In this paper, we propose a non-cooperative game joint hidden markov model scheme for spectrum allocation in CRNs. Firstly, we propose a new hidden markov model for SUs to predict the sensing results of competitors. Then, we introduce the proposed hidden markov model into the non-cooperative game. That is, it predicts the sensing results of competitors before the non-cooperative game. The simulation results show that the proposed scheme improves the energy efficiency of networks and utilization of SUs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1074-1086
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2015
We Relay-assisted cellular network architecture has been developed to cover cell-edge users and to improve capacity. However, the deployment of relay stations (RSs) in cellular networks may increase the total energy consumption. Though energy efficiency has become a major concern in cellular networks, little work has studied the energy efficiency of relay-assisted cellular networks by sleep scheduling. In this paper, a distributed base stations (BSs) sleep scheduling scheme in relay-assisted cellular networks is proposed. The goal is to maximize the energy efficiency under the spectral efficiency constraint. Firstly, whether the BSs should be sleeping or active is determined by the traffic profile. Then, the transmission powers of the active BSs are optimized within the game-theoretic framework, by using an interior-point method, so as to maximize the energy efficiency. Simulation results demonstrate that the effectiveness of the proposed scheme is superior to that turning on all the BSs without sleep scheduling.
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.
A green cognitive radio network (CRN), characterized by base stations (BSs) that conserve energy during sleep periods, is a promising candidate for realizing more efficient spectrum allocation. To improve the spectrum efficiency and achieve greener communication in wireless applications, we consider CRNs with an long term evolution advanced (LTE-A) structure and propose a novel energy-saving strategy. By establishing a type of preemptive priority queueing model with a single vacation, we capture the stochastic behavior of the proposed strategy. Using the method of matrix geometric solutions, we derive the performance measures in terms of the average latency of secondary user (SU) packets and the energy-saving degree of BSs. Furthermore, we provide numerical results to demonstrate the influence of the sleeping parameter on the system performance. Finally, we compare the Nash equilibrium behavior and social optimization behavior of the proposed strategy to present a pricing policy for SU packets.
최근 제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선 기술(CR)이 많은 관심을 받고 있다. CR 기술에서 가장 중요한 부분은 인가 사용자의 통신을 보호 하는 것이다. 따라서 비인가 사용자는 자신이 현재 사용 중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널의 주기적인 센싱도 필요하다. 본 논문에서는 CR 환경에서 인가 사용자를 보호하기 위한 방법으로 비인가 사용자로 하여금 각 노드의 남은 에너지와 센싱 존 이웃이라는 개념을 이용하여 협력적인 채널 센싱을 하도록 제안한다. 채널 센싱은 현재 사용하고 있는 채널을 센싱하는 인밴드센싱과 인가 사용자가 나타났을 경우 스위칭 해야할 후보 채널을 센싱하는 아웃밴드 센싱으로 수행된다. 모의 실험을 통해 제안된 방법이 센싱을 수행하는 노드의 수를 줄임으로 인해 센싱에 필요한 많은 에너지가 절약되고, 남은 노드들의 에너지가 균일해 짐으로써 네트워크의 수명이 길어지는 것을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4387-4404
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2015
The energy-efficient design of sensing-based spectrum sharing of a multi-input and multi-output (MIMO) cognitive radio (CR) system with imperfect multiple antenna spectrum sensing is investigated in this study. Optimal resource allocation strategies, including sensing time and power allocation schemes, are studied to maximize the energy efficiency (EE) of the secondary base station under the transmit power and interference power constraints. EE problem is formulated as a nonlinear stochastic fractional programming of a nonconvex optimal problem. The EE problem is transformed into its equivalent nonlinear parametric programming and solved by one-dimension search algorithm. To reduce searching complexity, the search range was founded by demonstration. Furthermore, simulation results confirms that an optimal sensing time exists to maximize EE, and shows that EE is affected by the spectrum detection factors and corresponding constraints.
In this paper, we propose an energy-efficient unmanned aerial vehicle (UAV) relaying network. In this network, the channels between UAVs and ground transceivers are model-free. A UAV acting as a flying relay explores better channels to assist in efficient data delivery between two ground nodes. The full-duplex relaying mode is applied for potential energy efficiency (EE) improvements. With the genetic algorithm, we manage to optimize the UAV trajectory for any arbitrary radio map scenario. Numerical results demonstrate that compared to other schemes (eg, fixed trajectory/speed policies), the proposed algorithm performs better in terms of EE. Additionally, the impact of self-interference on average EE is also investigated.
스펙트럼 센싱은 인지무선 (cognitive radio) 시스템을 동작시키기 위한 주요한 기법이며 인지무선 시스템을 통해 최근 주목받고 있는 무선에너지하비스팅 시스템에 에너지 하비스팅 효율을 개선할 수 있다. 최근 스펙트럼 센싱을 위한 다양한 기술이 연구되었는데, 그 중에서 가장 널리 쓰이고 있는 에너지 검출 (energy detection) 기술이 있다. 그러나 2차 유저 (secondary user; SU) 가 주파수 페이딩 (frequency fading) 및 쉐도잉 (shadowing)에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에, 에너지 검출은 실제 무선 통신에서 숨겨진 단말기 문제 (hidden terminal problem)를 갖는다. 협력 스펙트럼 센싱 (cooperative spectrum sensing)은 SU의 공간적 다양성을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 다중 보조를 처리하여 데이터를 증가시키는 문제가 있기 때문에 우리는 적응형 스펙트럼 센싱 알고리즘을 사용하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 시뮬레이션 한다. 이 알고리즘은 기본 사용자 (primary user; PU)의 수신 신호의 신호 대 잡음비 (signal to Noise Ratio; SNR)에 따라 단일 에너지 검출과 협동 에너지 사이의 감지 방법을 선택하는 방법을 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 적응형 스펙트럼 센싱이 인지무선 시스템에서 더 효율적이라는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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