인지 라디오 네트워크에서 공간 상관성과 신뢰도를 고려한 센싱 노드 선정 기법

Abstract

본 논문에서는 cognitive radio 네트워크에서의 스펙트럼 센싱에 관한 연구를 진행하였다. 스펙트럼 센싱의 여러 기법 중에서 cognitive radio 사용자들이 스펙트럼 센싱 결과를 공유하는 협력 스펙트럼 센싱에 관한 연구를 하였다. 협력 스펙트럼 센싱은 사용자들이 센싱 결과를 서로 공유하기 때문에 네트워크의 오버헤드가 많이 발생하고 사용자들 간에 센싱 결과를 주고받을 때 센싱 에너지 소모가 크다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 스펙트럼 센싱을 수행하는 사용자의 수를 줄이자는 직관적인 시각에서 연구를 시작하였다. 센싱 사용자를 줄이기 위하여 공간 상관성과 신뢰도라는 두 가지 요소를 사용하여 사용자를 선정하였다. 공간 상관성은 물리적으로 멀리 떨어진 사용자들을 선정하기 위해 필요한 요소로써, 가까이 위치한 사용자들은 비슷한 환경적인 요인을 받기 쉽기 때문에 공간 상관성을 고려하였다. 또한, 이전의 로컬 센싱 결과와 cognitive radio 기지국에서 로컬 센싱 결과를 바탕으로 도출한 최종 센싱 결과의 일치 여부로 판단하는 신뢰도는 센싱 사용자를 선정하는데 고려한 두 번째 요소이다. 본 연구를 진행한 결과, 제안한 센싱 노드 선정 기법을 사용함으로써 기존의 공간 상관성만을 고려한 방법보다 약 12%의 사용자가 센싱 에너지를 절약할 수 있었다. 스펙트럼 센싱에 참여하는 사용자의 수가 줄어듦으로써 네트워크 오버헤드 또한 현저히 줄어들었음을 발견할 수 있었다.