RISS 검색 - 국내학술지논문 상세보기

국문 초록 (Abstract)

인지무선 네트워크에서 스펙트럼 센싱은 우선사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 기본적으로 수행해야 하는 단계이다. 스펙트럼 센싱에 요구되는 샘플 수는 2차 사용자의 성능에 직접적으로...

인지무선 네트워크에서 스펙트럼 센싱은 우선사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 기본적으로 수행해야 하는 단계이다. 스펙트럼 센싱에 요구되는 샘플 수는 2차 사용자의 성능에 직접적으로 영향을 주기 때문에, 2차 사용자의 성능과 우선사용자에 대한 간섭은트레이드오프 관계에 있다. 스펙트럼 센싱에 필요한 샘플 수는 요구되는 오검출 확률, 검출확률 및 우선 사용자의 최소 요구 SNR로부터 얻어진다. 우선 사용자 센싱에 요구되는 SNR은 2차 사용자의 전송반경과 관련 있기 때문에, 2차사용자들을 모아 센싱집합으로구성하고 요구되는 전송영역을 최소화시킴으로써 스펙트럼 센싱에 요구되는 우선사용자의 SNR을 완화시킬 수 있다. 따라서 스펙트럼 센싱에 필요한 최소 샘플 수를 줄임으로써 인지무선 네트워크의 전송량을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 센싱집합인 클러스터링을 통해 게임이론으로 클러스터의 크기에 따라 얻는 이득과 손실을 트레이드오프로 디자인하고, 시뮬레이션을 통해제안된 방법의 성능을 확인한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In cognitive radio network (CRN), spectrum sensing is an elementary level of technology for non- interfering to licensed user. Required sample number for spectrum sensing is directly related to the throughput of secondary user and makes the tradeoffbetween the throughput of secondary user and interference to primary user. Required spectrum sensing sample is derivedfrom required false alarm, detection probability and minimum required SNR of primary user (PU). If we make clusteringand minimize the required transmission boundary of secondary user (SU), we can relax the required PU SNR for spectrumsensing because the required SNR for PU signal sensing is related to transmission range of SU. Therefore we can achieveefficient throughput of CRN by minimizing spectrum sensing sample. For this, we design the tradeoff between gain and losscould be obtained from clustering, according to the size of cluster members through game theory and simulation resultsconfirm the effectiveness of the proposed method.

목차 (Table of Contents)

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 시스템 모델
1. 에너지 검출

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 시스템 모델
1. 에너지 검출
2. 센싱 및 전송량의 트레이드오프
III. 연립게임을 통한 연립집합의 형성
1. 연립집합형성을 위한 연립대표 선택방법
2. 연립 게임 알고리즘
IV. 시뮬레이션 결과 및 분석
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 "Spectrum policy task force"

2 Y.-C. Liang, "Sensing-throughput tradeoff for cognitive radio networks" 5330-5335, 2007

3 Ying-Chang Liang, "Sensing-Throughput Tradeoff for Cognitive Radio Networks" 7 (7): 1326-1337, 2008

4 Hoven, N., "Power scaling for cognitive radio" 1 : 250-255, 2005

5 Won-Yeol Lee, "Optimal spectrum sensing framework for cognitive radio networks" 7 (7): 3845-3857, 2008

6 Saad, W., "Hedonic Coalition Formation Games for Secondary Base Station Cooperation in Cognitive Radio Networks" 1-6, 2010

7 Younis, O., "HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks" 3 (3): 366-379, 2004

8 R. B. Myerson, "Game Theory, Analysis of Conflict" Harvard University Press 1991

9 Beibei Wang, "Evolutionary cooperative spectrum sensing game: how to collaborate?" 58 (58): 890-900, 2010

10 Guowang Miao, "Energy-efficient link adaptation in frequency-selective channels" 58 (58): 545-554, 2010