표제지
요약
Abstract
목차
제1장 서론 17
제2장 CR 센싱 스케쥴 최적화 관련 기존 연구 23
2.1. CR 기술 연구 개요 23
2.2. CR 스펙트럼 센싱 기술 27
2.3. 기존 CR 센싱에서의 주 사용자 보호 제약 조건들 29
2.3.1. 검출 확률 (Probability of detection) 29
2.3.2. 간섭 비율 (Interference ratio) 32
2.4. 기존 제약 조건들을 고려한 센싱 스케쥴 최적화 연구 34
2.5. 기존 제약 조건들의 문제점 36
제3장 주 사용자의 신속한 검출 방법 40
3.1. 시스템 모델 40
3.2. 기존의 주 사용자 보호 방법의 문제점 41
3.3. 시간 기반 검출 확률 정의 및 제약 조건 45
3.4. 시간 기반 검출 확률(TDP)의 유도 47
3.4.1. 전송 초기부터 간섭받는 주사용자 (Case A) 51
3.4.2. 전송 초기부터 간섭받는 주사용자 (Case B) 53
3.4.3. 전송 중 간섭을 받는 주 사용자 55
3.5. TDP 성능 평가 55
제4장 보호될 수 없는 주 사용자 발생 확률 제어 방법 62
4.1. 보호되지 않는 주 사용자 전송(UPT)의 발생 확률 62
4.1.1. Perfect 센싱에서의 UPT 발생 확률 64
4.1.2. PUPT의 유도(이미지참조) 66
4.1.3. Imperfect 센싱에서의 UPT 발생 확률 71
4.1.4. UPT 발생 확률 성능 평가 72
4.2. TDP와 UPT 제약 조건을 이용한 센싱 스케쥴 최적화 74
4.2.1. 센싱 주기 최적화 문제 75
4.2.2. 센싱 시간 및 센싱 주기 최적화 문제 81
4.3. 최적 센싱 스케쥴 성능 평가 82
제5장 멀티 홉 분산 센싱 스케쥴 최적화 91
5.1. 주 사용자 보호 요구 조건 및 시스템 모델 92
5.2. 제안된 영역 기반 공유 센싱 기법(ZSS) 94
5.3. ZSS와 기존 센싱 방식(I-sensing)의 성능 비교 97
5.3.1. I-sensing에서의 성능 지표 유도 98
5.3.2. ZSS에서의 성능 지표 유도 101
5.3.3. ZSS 성능 평가 109
5.4. ZSS에서의 센싱 스케쥴 최적화 115
5.4.1. worst case-TDP, UPT, 간섭 비율 제약 조건 116
5.4.2. 최소 기대 처리량 및 ZSS에서의 센싱 스케쥴 최적화 문제 119
5.5. ZSS에서의 최적 센싱 스케쥴 성능 평가 122
제6장 결론 133
Appendix 138
Appendix A. 수식 (3.11) 및 수식 (3.17)의 증명: 138
Appendix B. 수식 (5.34)의 증명: 141
참고문헌 147
표 5.1. 성능 평가에 사용된 파라미터 110
표 5.2. ZSS 센싱 스케쥴 최적화 성능 평가에 사용된 파라미터 123
표 B.1. 주기적 멀티 채널 센싱 시 OMC 및 UMC가 고려되는 상황(이미지참조) 142
그림 2.1. Cognition cycle. 24
그림 2.2. CR에서의 기회적 스펙트럼 접속. 25
그림 2.3. 주기적인 스펙트럼 센싱 동작. 27
그림 2.4. 에너지 검출 방식. 28
그림 2.5. 검출 임계값 및 센싱 시간과 센싱 정확도의 관계(τ1〈τ2).(이미지참조) 31
그림 2.6. 주 사용자의 전송 구간 및 간섭 구간. 33
그림 3.1. 기존의 PSDP 제약 조건에서 간과한 문제점들. 42
그림 3.2. 새로운 간섭이 발생하는 세 가지 시나리오. 50
그림 3.3. 주 사용자 ON-OFF 패턴에 따른 TDP(pd=0.9, pf=0.1, TRDT=2s).(이미지참조) 57
그림 3.4. 센싱 성능에 따른 TDP(α=0.1, β=0.01, TRDT=2s).(이미지참조) 58
그림 3.5. 센싱 성능에 따른 TDP(α=0.1, β=0.01, TRDT=1s).(이미지참조) 59
그림 3.6. 요구 TDP에 의한 센싱 주기의 상한(E[TBUSY]=100s인 경우).(이미지참조) 60
그림 3.7. 요구 TDP에 의한 센싱 주기의 상한(E[TBUSY]=10s인 경우).(이미지참조) 61
그림 4.1. 보호되지 않는 주 사용자 전송. 63
그림 4.2. 임의의 센싱 주기에서 발생 가능한 모든 주 사용자 전송 시나리오. 65
그림 4.3. 센싱 주기에 따른 UPT 발생 확률. 73
그림 4.4. 최적 센싱 주기의 결정. 83
그림 4.5. 제안된 센싱 시간 vs. 기존의 센싱 시간(α, β가 큰 경우). 86
그림 4.6. 제안된 센싱 주기 vs. 기존의 센싱 주기(α, β가 큰 경우). 86
그림 4.7. 센싱 스케쥴 최적화에 따른 TDP 및 UPT 발생 확률 비교(α, β가 큰 경우). 87
그림 4.8. 센싱 스케쥴 최적화에 따른 부 사용자 네트워크 처리량 및 간섭 비율 비교(α, β가 큰 경우). 87
그림 4.9. 제안된 센싱 시간 vs. 기존의 센싱 시간(α, β가 작은 경우). 89
그림 4.10. 제안된 센싱 주기 vs. 기존의 센싱 주기(α, β가 작은 경우). 89
그림 4.11. 센싱 스케쥴 최적화에 따른 TDP 및 UPT 발생 확률 비교(α, β가 작은 경우). 90
그림 4.12. 센싱 스케쥴 최적화에 따른 부 사용자 네트워크 처리량 및 간섭 비율 비교(α, β가 작은 경우). 90
그림 5.1. PTX의 보호거리 경계에 위치한 worst case-PRX. 92
그림 5.2. ZSS에서 고려하는 worst case-scenario. 96
그림 5.3. 공유 영역 내에서의 침묵(quiet) 영역 및 서비스(service) 영역. 103
그림 5.4. RN이 연속된 센싱 주기에서 D0,i에 이어서 D0,i의 판단을 내리는 경우, 간섭 가능 시간 (PIR).(이미지참조) 105
그림 5.5. RN이 연속된 센싱 주기에서 D0,i에 이어서 D1,i의 판단을 내리는 경우, 간섭 가능 시간 (PIR).(이미지참조) 106
그림 5.6. RN이 연속된 센싱 주기에서 D1,i에 이어서 D0,i의 판단을 내리는 경우, 간섭 가능 시간 (PIR).(이미지참조) 107
그림 5.7. k 및 N의 값의 변화에 따른 센싱 오버헤드. 111
그림 5.8. k 및 N의 값의 변화에 따른 채널 기회. 113
그림 5.9. k 및 N의 값의 변화에 따른 간섭 비율. 115
그림 5.10. ZSS에서 worst case-PRX에게 간섭을 줄 수 있는 follower들. 118
그림 5.11. 최소 기대 처리량을 위한 RN과 h-hop follower의 위치(1≤h≤k). 120
그림 5.12. ZSS와 기존의 기법들과의 최적 센싱 시간 비교(α=0.5, β=0.1). 126
그림 5.13. ZSS와 기존의 기법들과의 최적 센싱 주기 비교(α=0.5, β=0.1). 127
그림 5.14. ZSS와 기존의 기법들과의 기대 처리량 비교(α=0.5, β=0.1). 129
그림 5.15. ZSS와 기존의 기법들과의 센싱 오버헤드 비교(α=0.5, β=0.1). 129
그림 5.16. ZSS와 기존의 기법들과의 최적 센싱 시간 비교(α=0.05, β=0.01). 131
그림 5.17. ZSS와 기존의 기법들과의 최적 센싱 주기 비교(α=0.05, β=0.01). 131
그림 5.18. ZSS와 기존의 기법들과의 기대 처리량 비교(α=0.05, β=0.01). 132
그림 5.19. ZSS와 기존의 기법들과의 센싱 오버헤드 비교(α=0.05, β=0.01). 132
그림 B.1. 멀티 채널 센싱에서 i 번째 채널에 대한 Case 1 시나리오(UPT). 141