• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.55-63
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• 2013

인지무선네트워크에서 기 사용자(primary user)의 위치를 정확하게 파악하는 것은 2차 사용자(secondary user)들의 스펙트럼 이용 효율 향상 및 적절한 전력제어를 통한 기 사용자에 대한 간섭을 야기하는 것을 회피하는데 사용될 수 있기 때문에 인지무선네트워크에서 매우 중요한 연구 주제이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 수신신호세기(RSS) 기반의 위치 추정 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현할 수 있어 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법으로 인지무선네트워크에서도 사용될 수 있다. 하지만, 수신신호세기 기반의 위치 추정에서 노드간 거리 측정은 수신된 신호 세기를 기반으로 이루어져 무선 채널 환경의 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 수신신호세기 기반으로 기 사용자의 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위하여 전송 손실 지수(path loss exponent) 추정기반의 기 사용자 위치 검출 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 기 사용자 위치 측정의 오차를 줄어 기 사용자에 대한 간섭률을 더 줄일 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2663-2674
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• 2014

For cognitive radio sensor networks (CRSNs) that use underlay-based spectrum access, the location of the primary user (PU) plays an important role in the power control of the secondary users (SUs), because the SUs must keep the minimum interference level required by the PU. Received signal strength (RSS)-based localization schemes provide low-cost implementation and low complexity, thus it is suitable for the PU localization in CRSNs. However, the RSS-based localization schemes have a high localization error because they use an inexact path loss exponent (PLE). Thus, applying a RSS-based localization scheme into the PU localization would cause a high interference to the PU. In order to reduce the localization error and improve the channel reuse rate, we propose a RSS-based PU localization scheme that uses distance calibration for CRSNs using underlay model-based spectrum access. Through the simulation results, it is shown that the proposed scheme can provide less localization error as well as more spectrum utilization than the RSS-based PU localization using the mean and the maximum likelihood calibration.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2011

스펙트럼 검출은 인지 무선 시스템(Cognitive Radios) 구현을 위한 핵심 기술들 중의 하나이다. 스펙트럼 검출에서 문제시되는 점들 중에 하나는 페이딩(Fading) 및 쉐도윙(Shadowing) 등으로 인해서 스펙트럼 검출 성능이 저하된다는 것이다. 이 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 협력 스펙트럼 검출 방법이다. 이 방법을 통해 비협력 스펙트럼 검출 방식의 성능을 개선할 수 있지만, 여전히 큰 장애물과 같은 간섭 요인에 의해 스펙트럼 성능이 영향을 받는다는 단점이 있다. 특히, 기존의 대부분의 연구에서는 고정된 1차 사용자(Primary User, PU)를 고려하고 있지만 향후 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서는 이동성을 가지는 1차 사용자가 존재하는 시스템을 고려해야 한다. 이러한 환경에서 기존의 협력 스펙트럼 검출 방식은 정확성이 낮은 검출 성능을 보이고 고려하지 않아도 될 2차 사용자(Cognitive User, CR user)의 국부 센싱값을 전송함으로써 많은 에너지를 소비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 무선 인지 시스템에서의 이동성을 가지는 1차 사용자의 위치를 추정하고 이를 기반으로 간섭 영향을 받는 2차 사용자를 검출한다. 또한 검출된 간섭영향을 받는 2차 사용자의 센싱 정보를 융합 결정할 때 배제함으로써 스펙트럼 검출의 정확성을 높이는 방법을 제안하다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 정확한 스펙트럼 검출을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.104-109
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• 2016

In this paper, a localization method for multiple robots based on Bayesian inference is proposed when multiple robots adopting multi-RAT (Radio Access Technology) communications exist in cognitive radio networks. Multiple robots are separately defined by primary and secondary users as in conventional mobile communications system. In addition, the heterogeneous spectrum environment is considered in this paper. To improve the performance of localization for multiple robots, a realistic multiple primary user distribution is explained by using the probabilistic graphical model, and then we introduce the Gibbs sampler strategy based on Bayesian inference. In addition, the secondary user selection minimizing the value of GDOP (Geometric Dilution of Precision) is also proposed in order to overcome the limitations of localization accuracy with Gibbs sampling. Via the simulation results, we can show that the proposed localization method based on GDOP enhances the accuracy of localization for multiple robots. Furthermore, it can also be verified from the simulation results that localization performance is significantly improved with increasing number of observation samples when the GDOP is considered.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권10호
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• pp.2338-2356
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• 2013

In cognitive radio networks, acquiring the position information of the primary user is critical to the communication of the secondary user. Localization of primary users can help improve the efficiency with which the spectrum is reused, because the information can be used to avoid harmful interference to the network while simultaneity is exploited to improve the spectrum utilization. Despite its inherent inaccuracy, received signal strength based on range has been used as the standard tool for distance measurements in the location detection process. Most previous works have employed the path-loss propagation model with a fixed value of the path loss exponent. However, in actual environments, the path loss exponent for each channel is different. Moreover, due to the complexity of the radio channel, when the number of channel increases, a larger number of RSS measurements are needed, and this results in additional energy consumption. In this paper, to overcome this problem, we propose using the Bayesian compressive sensing method with a calibrated path loss exponent to improve the performance of the PU localization method.