Energy and Performance Efficient Techniques for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

Abstract

The imploration of wireless networks has been hightened since last decade, which requires deployment of new wireless services. The recent studies clearly demonstrate that the circumscribed assignment of frequency spectrum holes leads to under utilization of the electromagnetic spectrum. Cognitive radio networks has emanated as a propitious technology to alleviate the under utilization of electromagnetic spectrum. The primary objective of cognitive radio networks is to maximize the efficiency of spectrum by utilizing the unused spectrum, while causing confined interference to licensed users called primary users (PUs). The crucial element of cognitive radio network is spectrum sensing that demonstrates whether a particular frequency band is available or not, so that unlicensed users called secondary users (SUs) can avail that frequency spectrum for a particular time period. The sensing result of single SU alone is not reliable enough as a result of time varying nature of channel, shadowing and fading channel due to which SUs cooperate with central base station called fusion center (FC) to sense the PU efficiently. However, cooperative spectrum sensing is not always beneficial for the network with respect to energy and performance efficiency. Due to channel conditions or the correlation between SUs, the sensing measurement of SUs is degraded sometimes, which eventually effects the performance of whole network. In addition to that, each SU consumes energy in sensing the PU and forwarding that sensing measurement to the FC. Hence, allowing all SUs of the network for cooperation can be ruinous for the performance and energy efficiency of the network. The efficiency can be increased by selecting the limited number of SUs or by dividing the network into small clusters.

The main objective of this dissertation is to show how correlation degrades the performance of cooperative spectrum sensing and to develop the energy and performance efficient algorithms for cooperative spectrum in cognitive radio networks. A cluster based algorithm is proposed, which makes the energy efficient clusters using fuzzy c-means (FCM) and selects the cluster heads (CHs) such that very little amount of network energy is consumed and the highest energy efficiency of the network is achieved. By considering soft combining data, an analytical method is presented which shows that how spatial correlation degrades the performance of cooperative spectrum sensing. Furthermore, an algorithm is proposed which selects uncorrelated SUs among all SUs of the network based on received power to the FC from SUs. Moreover, by considering the imperfect reporting channel simultaneously, analysis of spatial correlation between SUs of cooperative spectrum sensing is shown. Finally, an algorithm is proposed which selects best SUs among all cooperative SUs based on parameters; correlation between SUs, path loss between SUs and FC, signal to noise ratio (SNR) and residual energy of SUs. Using our proposed algorithms a huge amount of network energy is saved and performance of network is also elevated.|지난 10여년 간 새로운 무선 서비스의 구축을 요구하는 무선 네트워크 기술 요구는 증가되어왔다. 최근의 연구들은 주파수 스펙트럼을 단순히 인접한 곳에 고정적으로 주파수를 할당하는 전자기 스펙트럼 이용이 대부분임을 명확하게 보여준다. 무선 인지 네트워크는 전자기 스펙트럼의 이용을 더욱 효율적이고 순조롭게 사용하기 위한 기술로 발전하고 있다. 인지 무선 네트워크의 주요 목적은 신호의 사용이 허가된 일차 사용자(PU)에게 간섭을 야기하지 않는 선에서 사용되지 않는 주파수를 이용함으로써 스펙트럼 효율을 최대화하는 것이다. 무선인지 네트워크의 결정적인 부분은 특정한 시간 동안 주파수 스펙트럼이 비인가 사용자 즉, 보조 사용자 (SUs)가 주파수 사용 가능 여부를 판단할 수 있는 스펙트럼 센싱 기술이다. 단독 SU의 검출 결과는 페이딩 및 쉐도우 채널로 인해 충분히 신뢰할 수 없다. 때문에 효율적으로 PU를 감지하기 위해 어떤 SU들과 융합 센터(FC)라 불리는 중앙 기지국이 협력한다. 하지만, 협력 스펙트럼 센싱 기술이 항상 에너지 효율 및 성능에 대한 네트워크에 유용하지만은 않다. 채널 상황 또는 SU들 사이의 상관 관계 때문에, 때때로 SU의 검출 측정 성능이 저하되면, 결국엔 네트워크의 성능에도 영향을 끼친다. 게다가 각 SU는 PU를 감지하는 것과 그 감지 정보를 FC에다가 송출하는 것에 에너지를 소모한다. 따라서, 모든 SU들의 피드백 신호를 통한 협력 네트워크는 네트워크의 성능과 에너지 효율을 모두 떨어뜨릴 수 있다. 작은 단위의 클러스터 네트워크로 나누거나 제한된 수의 SU만 선택함으로써 효율성은 증가될 수 있다.

이 논문의 주된 목적은 상관이 협력 스펙트럼 센싱 성능을 저하 방법을 보여 인지 무선 네트워크에서 협력 스펙트럼 에너지 및 성능 효율적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 클러스터 기반 알고리즘이 제안되었다. 이것은 에너지 효율 클러스터 FCM과 네트워크의 가장 높은 에너지 효율이 성취되는 소프트 결합 데이터를 고려함으로써, 분석 방법이 공간적 상관 관계치 협력 스펙트럼 감지 성능이 저하되는 정도를 보임이 진행 되었다.. 나아가, SU로부터 기지국으로 수신 된 전력에 기반하여, 네트워크의 모든 SU사이에서 상관 없는 SU를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 추가적으로 완벽하지 않은 채널정보 전송을 고려함으로써 협력 스펙스럼 감지의 SU간의 공간적 상관 관계치 분석을 보인다. 끝으로, SU들 간의 상관 관계, SU와 FC 간의 경로손실, 신호 대 잡음 비 (SNR), 그리고 SU의 잔류 에너지 등 다양한 관점에서 상황 별 모든 협력SU들 사이에서 최고의 SU를 선택하는 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 막대한 양의 네트워크 에너지가 절약되고 네트워크의 성능 또한 향상된다; correlation between SUs, path loss between SUs and FC, signal to noise ratio (SNR) and residual energy of SUs. Using our proposed algorithms a huge amount of network energy is saved and performance of network is also elevated.