KR101277816B1

KR101277816B1 - 무선 인지 시스템에서의 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지

Info

Publication number: KR101277816B1
Application number: KR1020097022095A
Authority: KR
Inventors: 춘후아 쑨; 웨이 장; 칼레드 벤 레타이에프
Original assignee: 링나 홀딩스 피티이., 엘엘씨
Priority date: 2007-04-23
Filing date: 2008-04-08
Publication date: 2013-06-21
Also published as: EP2140584A4; WO2009044292A2; US8655283B2; EP2140584B1; JP2010525715A; EP2140584A2; CN101765986A; WO2009044292A3; KR20100021996A; US20080261639A1; CN101765986B; JP5039205B2

Abstract

무선 인지 시스템을 위한 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 제공된다. 인지 사용자의 각 클러스터에 대해, 클러스터 헤드가 결정된다. 각 클러스터 헤드는 클러스터 내의 인지 사용자들에 의해 측정된 보고 채널의 에너지를 수집하고, 주어진 스펙트럼에 1차 사용자가 부재하는지 여부를 결정한다. 이때 공통 수신기는 클러스터 헤드들에 의해 만들어진 클러스터 수준의 결정들을 모으고, 클러스터 수준 결정들의 융합 함수에 기초하여 1차 사용자가 부재하는지 여부에 대해 복수의 클러스터들 또는 모든 클러스터들에 걸쳐 결정을 내린다. 1차(인가된) 사용자가 부재하면, 2차(인가되지 않은) 사용자가 스펙트럼을 이용할 수 있다.

Description

무선 인지 시스템에서의 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지{CLUSTER-BASED COOPERATIVE SPECTRUM SENSING IN COGNITIVE RADIO SYSTEMS}

본 명세서는 클러스터 기반 방법론을 통한 무선 인지 시스템의 2차 사용자들에 의한 협력 스펙트럼 감지에 관련된 것이다. 본 출원은 2007년 4월 23일 출원되어 "무선 인지 시스템에서의 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지(CLUSTER-BASED COOPERATIVE SPECTRUM SENSING IN COGNITIVE RADIO SYSTEMS)"의 제목을 갖는 미국 임시 출원 60/913,438호에 우선권을 주장한다.

간략한 배경기술로서, 무선 인지는 무선 통신에 있어서 네트워크 또는 무선 노드가 송신 또는 수신 파라미터(parameter)를 변경하여 인가된(licensed) 사용자들과 간섭하지 않고 효율적으로 통신하는 패러다임이다. 상기 파라미터의 변경은 외부 및 내부 무선 환경에서, 무선 주파수 스펙트럼, 사용자 행동 및 네트워크 상태와 같은 몇몇 요소들을 능동적으로 모니터링하는 것에 기초한다.

무선 인지 시스템에서, 인가되지 않은(2차) 사용자들은, 인가된(1차) 사용자가 몇몇 특정 타임 슬롯(time slot) 및 몇몇 특정 지리적 위치에서 부재중인 한 인가된 스펙트럼을 사용할 수 있다. 그러나, 1차 사용자가 돌아와서 다시 존재하는 때에, 2차 사용자는 1차 사용자와의 간섭을 피하기 위해서 즉시 스펙트럼을 비워야 한다. 따라서, 1차 사용자의 존재를 모니터하기 위해 연속적인 스펙트럼 감지가 사용된다. 그러나, 채널이 페이딩(fading) 또는 섀도잉(shadowing)을 경험함에 따라 인지 사용자의 감지 성능은 저해된다.

따라서, 감지 프로세스에 다중 사용자 다양성을 활용하기 위하여 협력 스펙트럼 감지가 제안되었다. 종래에는, 협력 감지는 감지 및 보고의 2개의 연속적인 단계로 수행되었다. 감지 단계에서는, 모든 인지 사용자가 스펙트럼 감지를 개별적으로 수행한다. 보고 단계에서는, 모든 로컬 감지 관찰결과가 공통 수신기로 보고되며, 공통 수신기는 1차 사용자의 존재 또는 부재에 관련하여 최종 결정을 내린다.

대부분의 현존 시스템은 관찰결과가 완벽한 채널을 통하여 공통 수신기에 보고된 경우에 초점을 맞춘다. 그러나, 인지 사용자들 및 공통 수신기 사이의 채널들은 보통 페이딩(fading)에 영향을 받기 때문에 이는 비실용적이다. 언급한 바와 같이, 인가된 스펙트럼에 접근하기에 앞서, 인지 사용자들은 1차 사용자가 존재하는지 또는 그렇지 않은지를 탐지하여야 한다. 그래서 다양한 탐지 방법들이 제안되어왔으나, 1차 사용자의 선험적인 지식이 사용 불가능하다고 가정할 경우에는 어떠한 방법도 적합하지 않다.

따라서, 1차 사용자의 선험적인 지식을 가정하지 않고 페이딩 및 섀도잉의 존재하에서 협력 스펙트럼 감지의 감지 성능을 향상시키기 위한 시스템 및 방법이 요구된다. 현재의 디자인의 전술한 단점은 단지 오늘날의 디자인의 문제점의 몇몇의 개요를 제공하기 위한 것이며 문제점을 총 망라하기 위한 것은 아니다. 이하의 상세한 설명에 의하여 종래 기술의 다른 문제점 및 이에 따른 본 명세서에 기재된 실시예들의 이점들이 더욱 명확해질 수 있다.

이하에서는 도면을 참조하여 후술하는 상세한 설명에 나타나는 예시적이고 비제한적인 실시예들의 다양한 측면들의 기본적 또는 전반적인 이해를 가능하게 하기 위한 단순화된 요약이 제공된다. 그러나 이하의 요약은 본 발명의 광범위한 또는 총망라적인 개요가 아니다. 이하의 요약은 단지 후술하는 상세한 설명의 서문으로서 본 발명의 다양한 예시적이고 비제한적인 실시예들과 관련된 몇몇 개념들을 단순화된 형태로 제시하기 위한 것이다.

예시적이고 비제한적인 실시예들에서, 무선 인지 시스템에 있어 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 제공된다. 인지 사용자들의 각 클러스터에 대해, 클러스터 헤드(cluster head)가 결정된다. 각 클러스터 헤드는 클러스터 내의 인지 사용자들에 의해 측정된 보고 채널의 에너지를 수집하고, 1차 사용자가 주어진 스펙트럼에 부재하는지 여부에 대해 결정한다. 이때 공통 수신기는 클러스터 헤드들에 내려진 클러스터 수준의 결정들을 모으고, 클러스터 수준의 결정들의 융합 함스에 기초하여 1차 사용자가 부재하는지를 모든 클러스터에 걸쳐 결정한다. 1차(인가된) 사용자가 부재하면, 2차(인가되지 않은) 사용자가 스펙트럼을 이용할 수 있다. 다른 실시예들은 이하에서 기술된다.

클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 다양한 실시예들은 이하의 첨부된 도면 을 참조로하여 기술된다.

도 1은 클러스터 기반 스펙트럼 감지의 하이 레벨(high-level) 블록도를 도시한다.

도 2는 클러스터 기반 스펙트럼 감지를 수행하는 방법의 순서도를 도시한다.

도 3은 인지 사용자들을 클러스터링(clustering)하는 프로세스를 나타낸 예시적이고 비제한적인 블록도이다.

도 4는 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 일 측면을 도시한 예시적이고 비제한적인 블록도이다.

도 5는 클러스터 기반 협력 스펙트럼 기술에 따라 상이한 수의 인지 사용자들에 대한 예시적인 보고 에러(reporting error) 비교를 나타낸다.

도 6 및 7은 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 기술의 상대적인 장점 및 이점을 나타내는 도시적인 그래프들이다.

도 8은 공통 수신기의 관점에서 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지를 수행하는 방법의 순서도를 도시한다.

도 9는 예시적이고 비제한적인 네트워크 환경을 표시하는 블록도이다.

도 10은 예시적이고 비제한적인 컴퓨팅 환경 또는 동작 환경을 표시하는 블록도이다.

도 11은 본 명세서에 기술된 다양한 데이터 및 서비스의 전송에 적합한 네트워크 환경의 개요를 도시한다.

개요

배경기술에서 언급한 바와 같이, 무선 인지 시스템에서, 2차 사용자들은 1차 사용자를 보다 정확하게 탐지하기 위해 협력 스펙트럼 감지를 수행하도록 조율될 수 있다. 그러나, 감지 관찰결과가 페이딩(fading) 채널을 통해 공통 수신기에 전달되면, 감지 성능이 심각하게 저해될 수 있다. 다양한 비제한적인 실시예에 따라, 인지 사용자들의 전반적인 감지 성능을 향상시키기 위한 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 방법들이 제공된다.

2차 사용자들을 몇몇 클러스터들로 분리하고 각 클러스터에서 공통 수신기에 보고할 가장 알맞은 사용자를 선택함으로써, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 방법은 감지 성능을 향상시키기 위한 사용자 선택 다양성을 활용한다. 실시예들은 결정 융합(decision fusion) 및 에너지 융합(energy fusion) 기술의 이용이 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 실제로 결과들에서 나타나듯이, 본 발명은 종래 스펙트럼 감지와 비교하여 감지 성능을 상당히 개선한다.

본 명세서에 기술된 다양한 실시예들에 따라, 보고 채널, 즉 인지 사용자들과 공통 수신기 사이의 채널이 레일리(Rayleigh) 페이딩을 경험하는 것으로 간주된다. 이러한 환경에 있어서, 언급한 바와 같이, 감지 성능을 개선하기 위하여 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 방법이 제공된다. 클러스터링(clustering) 단계는 임의의 공지된 클러스터링 알고리즘에 따른 상위 계층에 의하여 수행될 수 있으며, 예컨대 현존하는 분산 클러스터링 또는 다른 적당한 알고리즘이 클러스터링 단계에 채용될 수 있다.

또한 가장 알맞은 사용자, 즉 클러스터 헤드(cluster head)가 지정된다. 비제한적인 일 실시예에서, 클러스터 헤드는 동일한 클러스터 내의 모든 다른 사용자들로부터 감지 결과를 수집하고 결과를 공통 수신기에 전달하기 위하여 가장 큰 보고 채널 이득(channel gain)을 가지도록 선택된다. 이러한 선택 기술을 사용함으로써, 페이딩 채널로 인한 보고 오류가 감소된다. 나아가, 결정 융합 및 에너지 융합이 모두 적용될 수 있다. 구체적으로 분석적인 감지 결과가 본 명세서에 개시되나 이에 제한되는 것은 아니다.

도 1은 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 동작하는 맥락을 도시한 예시적이고 비제한적인 블록도이다. 언급한 바와 같이, 무선 인지 스펙트럼 감지의 목적은 관심 스펙트럼에 있어서의 1차 사용자(100)의 존재를 탐지하는 것이다. 1차 사용자(100)가 존재하지 않을 경우, 인가된 1차 사용자(100)의 스펙트럼 사용을 저해하거나 간섭하지 않고, 다른 인가되지 않은 2차 사용자들이 스펙트럼을 활용할 수 있다.

인지 사용자들에 의한 1차 사용자(100)의 에너지의 감지에 앞서, 인지 사용자들은 클러스터들(110)의 세트로 클러스터링된다. 또한, 각 클러스터에서, 클러스터의 각 노드가 1차 사용자(100)의 에너지에 대한 그들의 로컬 관찰결과를 전송할 클러스터 내의 최적 노드로 클러스터 헤드가 선택된다. 클러스터들(110)의 각 클러스터의 클러스터 헤드는 클러스터 내의 로컬 관찰결과를 수집하고 클러스터에 대한 결정을 생성한다. 그리고 클러스터 헤드는 그들의 결정을 공통 수신기(120)로 보고하며, 공통 수신기(120)는, 클러스터들(110)의 클러스터 헤드들로부터의 결정 중 어느 것도 1차 사용자(100)의 존재를 나타내지 않을 경우 스펙트럼에 대한 접근을 허용한다.

방법론은 또한 도 2의 예시적이고 비제한적인 순서도에 도시된다. 인지 사용자들은 복수 개의 클러스터들로 클러스터링되며, 각 클러스터에는 하나 이상의 인지 사용자들이 속한다(200). 각 클러스터에 대해 최적의 클러스터 헤드가 결정된다(210). 각 클러스터에서, 각 인지 사용자가 관찰된 로컬 에너지의 함수를 클러스터 헤드로 전송한다(220). 클러스터 헤드는 클러스터의 인지 사용자들의 수집된 관찰결과에 기초하여 결정을 내린다(230). 각 클러스터 헤드는 클러스터 수준 결정을 공통 수신기에 전송한다(240). 공통 수신기는 클러스터 수준 결정들을 수신하며, 비제한적인 일 실시예에서, 수신된 모든 결정들이 1차 사용자가 인가된 스펙트럼을 사용하지 않고 있음을 나타내는 경우, 스펙트럼이 2차 사용자들에 의하여 허가되어 사용될 수 있다(250).

후술하는 상세한 설명에서, 협력 스펙트럼 감지는, 다른 융합 방법론들을 포함하는 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 다양한 비제한적인 실시예들을 포함하여 논의된다. 또한, 본 명세서에 기술된 실시예들의 효과를 보여주는 몇몇의 비제한적인 결과들이 제공된다. 그 뒤에는, 문맥상의 관련성을 위하여 무선 인지 시스템에 대한 몇몇 배경기술이 더 제공되며, 이어서 최적의 구현을 위한 예시적이고 비제한적인 네트워크 작동 환경 및/또는 장치가 기술된다.

클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지

은닉 노드(hidden node), 딥 페이딩(deep fading) 및 섀도잉(shadowing) 문제와 같은 다양한 요소들이 무선 인지 시스템의 인지 사용자들의 감지 성능을 열화시킨다. 상기 문제를 극복하기 위하여, 인지 사용자들은 스펙트럼 감지를 수행하기 위해 공동 작업하거나 서로 협력할 수 있다. 종래에는, 협력 스펙트럼 감지는 공통 수신기에 의하여 조율된다. 공통 수신기로부터의 승인을 수신한 후, 모든 인지 사용자들은 개별적으로 스펙트럼 감지를 개시하고 그들의 관찰결과를 공통 수신기로 전달한다.

인지 사용자들 및 공통 수신기 사이의 채널이 완전하며 결정 융합이 공통 수신기에서 사용된다면, 협력 스펙트럼 감지의 불량 경보 확률(Q_f), 탐지 확률(Q_d) 및 분실 확률(Q_m)은 각각 다음과 같이 주어진다:

이때 N은 인지 사용자의 숫자이며, P_f,i, P_d,i, P_m,i는 각각 i번째 인지 사용자에 대한 오류 경보 확률, 탐지 확률 및 분실 확률로서, 다음과 같이 주어진다:

이때 H₀ 및 H₁은 각각 1차 사용자의 부재 및 존재를 표시하고,

는 i번째 인지 라디오(cognitive radio)의 평균 신호 대 잡음비(SNR)를 표시하며,

는 레일리 분포된 무작위 변수

의 기대값을 나타내고,

는 확률을 나타내며,

는 불완전 감마 함수를 나타내 고

는 감마 함수를 나타내며,

는 에너지 탐지기의 문턱값(threshold)이며 u는 시간 대역폭 곱(time bandwidth product)을 나타낸다. 예시적이고 비제한적인 구현예로서, 본 명세서에서 u = 5 가 사용된다.

언급한 바와 같이, 실제로 보고 채널은 페이딩을 경험하여 협력 스펙트럼 감지의 성능을 열화시킬 수 있다. 따라서 무선 인지 시스템에서 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 제안된다.

P'_f,i 는 i번째 인지 라디오가 H₀ 를 보낼 때 공통 수신기가 (디코딩 후) H₁ 을 수신할 확률을 표시한다고 하고, P'_m,i 는 i번째 인지 라디오가 H₁ 을 보고할 때 공통 수신기가 (디코딩 후) H₀ 을 수신할 확률을 표시한다고 한다. 이때, Q_f 및 Q_m 은:

P'_f,i = P'_m,i임이 보여질 수 있다. 간단히 표시하기 위해, 보고 오류 확률 P_e,i가 본 명세서에서 사용되며, 즉, P_e,i= P'_f,i = P'_m,i이다. 전술한 수학식 7 및 8로부터, Q_m 은 불완전환 보고 채널에 의하여 저해되며 Q_f 는 보고 오류 확률에 의해 제한됨을 알 수 있다. 이는 요구되는 Q_f 가 제한된

보다 작을 때 스펙트럼 감지가 성공적으로 수행될 수 없음을 의미한다.

따라서, 수학식 7 및 8의 보고 오류 P_e,i를 감소시키고 감지 성능을 향상시키기 위해서는, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 본 명세서에 기재된 것과 같이 다음을 가정하면서 구현될 수 있다: (1) 보고 채널의 순간(instantaneous) 채널 상태 정보(channel state information; CSI)를 인지 사용자가 얻을 수 있으며, (2) 동일한 클러스터 내의 임의의 두 사용자 사이의 채널은 그들이 인접하여 있으므로 완전하다.

초기에는 도 3에 도시된 것과 같이, 분산 클러스터링 알고리즘과 같은 임의의 클러스터링 알고리즘에 의해, 인지 사용자는 몇몇 클러스터들(C1, C2, ..., CN)으로 분리되며, 각각의 클러스터들(C1, C2, ..., CN)은 인지 사용자들의 클러스터링된 세트(C1CU1, C1CU2, ..., C1CUN_C1, C2CU1, C2CU2, ..., C2CUN_C2, ..., CNCU1, CNCU2, ..., CNCUN_CN)를 갖는다. 도 3에서, 각 클러스터 내의 인지 사용자의 숫자는 상이할 수 있으며, 즉, 각 클러스터는 개별적으로 상이한 인지 사용자들 및 상이한 숫자의 인지 사용자들을 가질 수 있음이 명백하다. 예를 들어, 제1 클러스터는 N_C1 의 인지 사용자를 가질 수 있으며 제2 클러스터는 N_C2 의 인지 사용자를 가질 수 있고, N_C1 은 N_C2 와 상이한 인지 사용자의 수이다.

이렇게 주어진 도 3에 도시된 것과 같은 인지 사용자들의 클러스터들의 세트에 있어서, 상기 실시예에 따른 방법은 제1 클러스터 및 제2 클러스터의 두 개의 클러스터의 맥락에서 도 4의 블록도를 참조로하여 더 도시된다. 그러나 상기 방법은 임의의 개수의 클러스터들로 확장될 수 있으며 그 경우에도 효과가 있다.

도 4에서, 제1 클러스터는 예컨대 4개의 무선 인지들(C1CR1, C1CR2, C1CR3, C1CR4)를 가지며 제2 클러스터는 예컨대 3개의 무선 인지들(C2CR1, C2CR2, C2CR3)를 갖는다.

는 1차 사용자(400)로부터 제1 클러스터로의 평균 채널 이득을 지시하며,

는 제1 클러스터로부터 공통 수신기(410)로의 평균 채널 이득을 지시한다. 유사하게,

는 1차 사용자(400)로부터 제2 클러스터로의 평균 채널 이득을 지시하며,

는 제2 클러스터로부터 공통 수신기(410)로의 평균 채널 이득을 지시한다. 언급한 바와 같이, 제1 클러스터 및 제2 클러스터의 클러스터 헤드들(CH1, CH2)은 그들 각 클러스터의 인지 라디오들에 대한 협력 감지 정보의 수집 및 보고를 수행한다.

일 실시예에서, 인지 사용자들이 클러스터링된 후, 가장 큰 순간 보고 채널 이득에 따라 가장 알맞은 사용자, 즉, 도 4에 도시된 것과 같이 제1 클러스터 및 제2 클러스터에 대한 클러스터 헤드들(CH1, CH2)이 선택된다. 예를 들어, 제1 클러스터에서 클러스터 헤드(CH1)는 제1 클러스터의 첫 번째 인지 라디오(C1CR1)이며, 제2 클러스터에서 클러스터 헤드(CH2)는 제2 클러스터의 두 번째 인지 라디오(C2CR2)일 수 있다. 계속해서, 협력 스펙트럼 감지는 다음의 단계들을 통해 수행될 수 있다:

i 클러스터의 모든 인지 라디오 j 는 에너지 O_i,j를 수집하고 로컬 관찰결과 G_i,j를 클러스터 헤드로 보내며, G_i,j 는 함수 Ω 에 의하여 O_i,j 와 연관된다:

여기서 K는 클러스터의 개수이며, N _i 는 i번째 클러스터의 인지 사용자의 숫자이다.

클러스터 헤드는 동일한 클러스터 내의 이들 로컬 관찰결과를 수신하며, 어떤 융합 합수 Φ 에 따라 클러스터 결정 B_i 을 내린다:

모든 i에 대한 클러스터 결정 B_i 이 공통 수신기로 보고되며, 융합 합수 Ψ 에 따라 최종 결정 H 가 내려진다.

여기서

,

, ...,

는 (디코딩 후) 공통 수신기에서 복구된 신호(1 또는 0)이다.

언급한 바와 같이, 무선 센서 네트워크들에서의 상이한 융합 함수가 공통 수신기에 사용될 수 있다. 1차 사용에 대한 간섭을 피하기 위해, 인지 사용자들은 보고된 모든 결정들이 도 4의 1차 사용자(400)가 부재중임을 나타내는 때에 스펙트럼에의 접근이 허용된다. 그 외의 경우, 1차 사용자(400)가 존재하는 것으로 간주된다.

따라서, OR 규칙이 다음과 같이 공통 수신기(410)에 채용될 수 있다:

Q_f,i, Q_d,i 및 Q_m,i가 각각 i 클러스터의 클러스터 헤드의 오류 경보 확률, 탐지 확률 및 분실 확률을 표시하는 것으로 한다. Q_e,i 는 도 4의 공통 수신기(410)에 클러스터 결정(B_i)이 보고되었으나 결정

이 얻어지는 오류 확률을 표시하는 것으로 한다. 이때, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 시스템 성능은 수학식 7 및 8로부터 다음과 같이 평가된다:

클러스터 결정(B_i)이 i 클러스터의 모든 N_i보고 채널 중 가장 좋은 채널을 통하여 보내지기 때문에, 레일리 페이딩 채널에 대해 N_i의 다양성 이득이 얻어질 수 있다. 이하에서는, i 클러스터가 보고 오류 확률 Q_e,i 를 유도하고 이와 같은 다양성 향상을 보여주기 위한 예시로 사용된다.

가 클러스터 헤드로부터 공통 수신기(410)로의 채널 신호 대 잡음비(SNR)를 표시하는 것으로 한다. 즉:

이때

는 i 클러스터의 j 사용자로부터 공통 수신기(410)로의 채널 SNR을 표시하는 것으로 기하급수적으로(exponentially) 분포되며, 이들은 서로 인접한 것으로 가정되기 때문에 동일한 평균 값

를 갖는다.

의 확률 밀도 함수는 다음과 같다:

하나의 클러스터의 인지 사용자들이 공통 수신기(410)로의 상이한 경로 손실(path loss)을 가진다면,

의 확률 밀도 함수 또한 순서 통계(order statistics)로부터 용이하게 얻어질 수 있다.

주어진

에서, 단순화를 위해 BPSK를 가정할 경우, 오류 확률은 다음과 같다:

여기서

는 Q-함수이다. 따라서, 레일리 페이딩 채널에 대한 평균 오류 확률은 다음과 같이 주어진다:

도 5는 수학식 17에 따라 상이한 수의 인지 사용자들의 보고 오류, 즉, 비트 에러율(bit error rate; BER)을 i 클러스터의 인지 사용자들의 상이한 수에 대한 평균 신호대잡음비(SNR)에 대해 비교한 것을 나타낸다. N_i = 1,2,4,8 이다. 곡선(500)은 하나의 인지 사용자의 평균 SNR 대비 BER을 나타내며, 곡선(510)은 2 인지 사용자의 평균 SNR 대비 BER을 나타내고, 곡선(520)은 4 인지 사용자의 평균 SNR 대비 BER을 나타내며, 곡선(530)은 8 인지 사용자의 평균 SNR 대비 BER을 나타낸다. 동일한 SNR에 대해 인지 사용자의 수가 증가할 수록, 보고 오류가 감소함을 볼 수 있다. 이는 본 명세서에 기술된 클러스터링을 통하여 바람직하게는 선택 다 양성 N_i가 달성됨을 나타낸다.

다음으로, 2개의 상이한 융합 규칙에 대한 i 클러스터의 오류 경보 확률(Q_f,i), 탐지 확률(Q_d,i) 및 분실 확률(Q_m,i)이 유도된다.

협력 스펙트럼 감지를 위한 결정 융합(Decision Fusion; DF)은 다음의 2개의 융합 함수 Ω 및 Φ에 의하여 기술된다:

여기서 i 클러스터의 각 사용자는, 에너지를 미리 정의된 문턱값(

)과 비교하여 이진(binary) 결정을 내리고, i 클러스터의 클러스터 헤드는 동일한 클러스터의 모든 결정들에 대해 OR 규칙을 적용함으로써 결정을 내린다. 따라서, 수학식 1 및 3에 따라, i 클러스터의 Q_f,i 및 Q_m,i는 다음과 같이 주어질 수 있다:

여기서 P_f,i,j 및 P_m,i,j는 각각 i번째 클러스터의 j번째 인지 사용자에 대한 오류 경보 확률 및 분실 확률이며, 수학식 4 및 6에 의하여 주어진다. 수학식 20, 21 및 17로 수학식 13 및 14를 대체함으로써, 결정 융합에 의한 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 분석 결과가 얻어진다.

모든 사용자가 클러스터로 간주되는 특수한 경우, 즉, N_i = 1 이며 K = N 인 경우, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지는 수학식 13 및 14를 수학식 7 및 8과 비교함으로써 종래의 것과 동등하다는 것이 관찰된다.

에너지 융합(Energy Fusion; EF)은 다음의 융합 함수 Ω 및 Φ에 의하여 기술된다:

여기서 클러스터 헤드는 동일한 클러스터 내의 모든 사용자들에 의해 측정된 에너지를 수집하고, 이를 미리 결정된 문턱값과 비교함으로써 최종 결정을 내린다.

에너지 O_i,j는 다음의 분포를 따른다:

여기서

는 2u 의 자유도를 가진 중심 카이제곱 분포(central chi-square distribution)를 나타내며,

는 2u 의 자유도를 가진 비중심(non-central) 카이제곱 분포를 나타내고, 비중심성 파라미터

는 i 클러스터의 j 사용자의 순간 SNR로서 평균값

를 갖고 기하급수적으로 분포된다.

i 클러스터의 클러스터 헤드에 있어, 수집된 에너지는

로 표시될 수 있다. 따라서, 수학식 24로부터, 밀도 함수 G_i 는 다음과 같다:

여기서

는 i 클러스터의 클러스터 헤드에서의 순간 SNR 이다. 수학식 25로부터, i 클러스터의 오류 경보 확률은 다음과 같이 주어질 수 있다:

마찬가지로, 주어진

에 대하여, i 클러스터의 탐지 확률은 다음과 같이 주어진다:

여기서

는 일반화된 Marcum Q-함수이다. 또한,

는 다음의 분포를 따른다:

따라서 탐지 확률 Q _d,i 및 분실 확률 Q _m,i 는 다음과 같이 주어질 수 있다:

수학식 26, 30 및 17로 수학식 13 및 14를 대체함으로써, 에너지 융합에 의한 클러스터 기반 스펙트럼 감지의 분석 결과가 얻어질 수 있다.

도 6 및 7은 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 성능을 나타내는 몇몇 비제한적인 결과를 나타낸다. 도 6은 전술한 DF 설계 및 EF 설계에 의한 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 상보적인 수신기 동작 특성 성능(Q_m 대비 Q_f)을 각각 나타낸다. 비교를 위하여 종래의 방법, 즉, 모든 인지 사용자들이 그들의 관찰결과를 개별적으로 공통 수신기에 보내는 것 또한 모사(simulation)되었다. 클러스터 기반 방법의 모사 설정은 다음과 같다:

● K = 2;

● N₁ = 4;

● N₂ = 3;

●

= 10 dB;

●

= 5 dB;

●

= 10 dB;

●

= 10 dB.

도 6으로부터, 모든 모사 방법에 대해 분석 결과가 모사 결과와 매우 잘 대응되는 것을 알 수 있다. DF(곡선 610) 및 EF(곡선 620)에 의한 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 주어진 Q_f, Q_m 에 있어서, 종래의 방법(곡선 600)과 비교하여 유리하게 감소한다. 또한 DF 및 EF에 대한 Q_f 의 경계가 종래의 방법의 Q_f 의 경계과 비교하여 거의 동일하거나 더 작다는 것 또한 관찰될 수 있다. 이는 다음과 같이 설명될 수 있다. DF 설계의 경우, 수학식 13 및 20으로부터 경계

는 다음에 의해 주어진다:

EF의 경우 역시, 수학식 13 및 26으로부터

는 수학식 31에 의하여 주어진다.

도 7은 클러스터 기반 방법(곡선 710) 및 종래의 방법(곡석 700) 모두에 대해 사용자의 수와

의 관계를 나타낸다. 즉, 도 7은 Q_f의 경계(

) 대비 인지 사용자의 수를 나타낸다.

여기서, i = 1, 2, ..., N에 대하여, N₁ = 3이며, N₂ 는 1부터 15까지 변화하고, N = N1 + N2·

= 5 dB 이며

= 5 dB이다. 모사 결과 및 분석 결과는 매우 잘 대응되는 것으로 나타난다. 고정된 N₂ 에 대해, 클러스터 기반 방법의

가 기존 방법의

보다 작다는 것이 보여질 수 있다. 나아가, 다음에서 설명하는 것과 같이,

는 사용자의 수가 증가함에 따라 감소하는 반면, 종래 기술에서는 증가한다.

클러스터 기반 방법에 있어서

는 수학식 31에 의하여 주어지는 반면, 기존 방법에 있어서

는 수학식 7로부터 다음과 같이 주어진다:

고정된 수의 N₂ 에 대해,

이며

이므로, 수학식 31의

는 수학식 32의

보다 작다. N₂ 가 증가할 때, 수학식 32의

는 증가하는 반면, Q_e,2 가 작아지므로 수학식 31의

는 감소할 것이다. N₂ 가 매우 커진다고 가정하면, Q_e,2 는 0 에 근접하고 수학식 31은

= Q_e,1 으로 근사될 수 있다. 이는 도 7에 도시되며, N₂ 가 증가하면 곡선이 수평선이 되는 경향을 나타낸다. 따라서, 많은 수의 인지 라디오에 대해 요구되는 Q_f 가 매우 작더라도, 본 명세서에 기술된 클러스터 기반 방법론들에 의한 스펙트럼 감지는 여전히 성공적으로 수행될 수 있다.

전술한 실시예들의 몇몇은, 네트워크의 클러스터들 또는 그룹들을 대표하여 결정을 내리는 클러스터들의 클러스터 헤드 또는 대표의 관점으로부터 시작되었다. 다른 실시예들은 인지 사용자들의 클러스터들 또는 그룹들의 상이한 대표들로부터의 결정을 수신하는 공통 수신기의 관점으로부터도 동일하게 고려될 수 있다. 예를 들어, 도 8의 순서도에 의해 도시된 것과 같이, 본 명세서에 기술된 공통 수신기의 관점으로부터의 방법은, 인지 사용자들의 그룹의 세트의 각 그룹 대표(들)로부터 1차 사용자가 네트워크의 요청된 네트워크 스펙트럼 범위에 부재하는지 여부에 대한 결정(들)을 수신하는 단계(800)를 포함한다. 그룹 대표(들)로부터의 각 그룹 결정은 그룹 내의 인지 사용자들에 의해 보고되며 1차 사용자가 부재중인지를 나타내는 에너지에 기초할 수 있다. 그룹 대표들로부터의 결정들이 모아진다(810). 공통 수신기는, 인지 사용자들의 그룹들의 세트에 걸친 그룹 대표들로부터의 결정들의 각각의 함수에 기초하여, 1차 사용자가 부재하는지 여부에 대해 결정한다(820). 결정에 기초하여, 1차 사용자가 부재하면, 2차 사용자들이 요청된 범위에 접근하는 것이 허용된다(830). 1차 사용자가 존재하면, 2차 사용자들이 요청된 범위에 접근하는 것이 금지된다(840).

본 명세서에 기술된 다양한 비제한적인 실시예에 있어서, 무선 인지 시스템 의 불완전한 보고 채널에 대해 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 제공된다. 페이딩 채널에 의하여 발생하는 보고 오류를 감소시키기 위하여, 사용자 선택 다양성이 각 클러스터에서 활용된다. 결정 융합 및 에너지 융합 설계의 모두에 대해, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지의 분석적인 수행 결과가 도출되며, 결과들은 종래의 스펙트럼 감지에 비해 훨씬 나은 것으로 나타난다.

무선 인지 시스템에 대한 보조 컨텍스트

무선 인지는 소프트웨어 정의된 무선 플랫폼이 진화하여야 할 이상적인 목표로 이해되었다. 이는 네트워크 및 사용자 요구에 따라 통신 변수를 자동적으로 변경하는 완전히 재구성가능한 무선 블랙 박스(black box)이다.

원거리 통신 산업과 관련하여, 다양한 국가들의 규제체(regulatory body)들은 대부분의 무선 주파수 스펙트럼이 비효율적으로 활용된다는 것을 발견하였다. 예를 들어, 세계 대부분에서 휴대 전화 네트워크는 과부하되나, 아마추어 무선 및 페이징(paging) 주파수는 그렇지 않다는 것이 발견되었다. 독립적으로 수행된 연구들이 이러한 관찰결과를 확인하였으며, 스펙트럼 활용은 시간 및 장소에 주도적으로 의존한다는 결론을 내렸다. 나아가, 고정된 스펙트럼 할당은 거의 사용되지 않는 주파수들(특정 서비스에 할당된 것)이 인가되지 않은 사용자에 의하여 사용되는 것을 방지하며, 이들의 전송이 인가된 서비스와 전혀 간섭하지 않는 경우에조차 그러하다. 따라서, 적법한 사용자의 존재의 문턱값이 감지될 경우 사용을 피함으로써, 어떠한 간섭도 야기하지 않는 경우에는 인가되지 않은 사용자들이 인가된 대역 을 활용하도록 하기 위한 원리가 개발되었다.

예컨대 최근에는, 스펙트럼 사용에 대한 격렬한 경쟁이 발생하였고, 특히 3 GHz 미만의 스펙트럼에 대해 그러하다. 연방 통신 위원회(Federal Communication Commision; FCC)로부터의 연구는 인가된 스펙트럼의 활용은 15% 내지 85% 범위만이라는 것을 보여준다. 스펙트럼의 전체적인 사용을 목적으로{화이트 스페이스(white space)}, IEEE 802.22 무선 영역 네트워크(Wireless Region Area Network; WRAN) 그룹이 54 MHz 및 862 MHz 사이의 스펙트럼의 활용을 위하여 설립되었다. WRAN의 후보로서, 스펙트럼 홀(hole)의 존재를 활용하기 위해 무선 인지 기술이 추구되었다.

발신 및 수신 변경을 결정하는 때에 고려하는 파라미터들의 세트에 기초하여 두 가지의 주된 형태의 무선 인지가 있다: (1) 무선 노드 또는 네트워크에 의하여 관찰 가능한 모든 가능한 파라미터들이 고려되는 완전 인지 라디오, 또는 미톨라(Mitola) 라디오, 및 (2) 무선 주파수 스펙트럼만이 고려되는 스펙트럼 감지 인지 라디오이다. 추가적으로, 또 다른 구별 요소로서, 인가 대역 인지 라디오에 있어, 인가된 사용자에게 할당된 대역들이 인가되지 않은 대역과 별개로 사용될 수 있다. 인가되지 않은 대역 인지 라디오에 있어, 무선 주파수 스펙트럼의 인가되지 않은 부분들만이 사용된다.

원거리 통신 산업에 있어 스펙트럼 감지 인지 라디오에 대한 관심이 증가하고 있다. 스펙트럼 감지 인지 라디오의 응용예는 비상 네트워크 및 WLAN 고스루풋(higher throughput) 및 전송 거리 확장이 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 스펙트럼 감지 인지 라디오의 초점은, 노드 사이에 스펙트럼 감지 데이터를 교환하기 위한 고품질의 스펙트럼 감지 장치 및 알고리즘을 디자인하는 것에 있다.

이 점에서, 인지 라디오의 주된 기능은: (1) 스펙트럼 감지, (2) 스펙트럼 관리, (3) 스펙트럼 이동(mobility) 및 (4) 스펙트럼 공유이다. 인지 라디오에 의한 스펙트럼 감지는 사용되지 않은 스펙트럼을 탐지하고 이를 다른 사용자들과의 유해한 간섭 없이 공유하는 것을 포함한다. 이러한 의미에서, 무선 인지 네트워크의 목표는 스펙트럼 홀을 감지하는 것이며, 스펙트럼 홀을 탐지하는 하나의 방법은 네트워크의 1차 사용자를 효율적으로 분석하는 것이다.

스펙트럼 관리는 사용자 통신 조건(communication requirements)을 만족하기에 가장 좋은 사용 가능한 스펙트럼을 포획하는 것이다. 즉, 인지 라디오들은 스펙트럼 분석 및 결정(decision-making)을 포함하여 모든 사용가능한 스펙트럼 대역 중 임의의 서비스 품질(Quality of Service; QoS)을 만족하는 최적의 스펙트럼 대역을 결정하여야 한다.

다음으로, 스펙트럼 이동은 무선 인지 사용자가 동작 주파수를 교환하는 경우의 프로세스로 정의된다. 무선 인지 네트워크는 무선 단말들이 사용 가능한 가장 좋은 주파수 대역에서 동작하도록 함으로써 스펙트럼을 동적으로 사용하도록 하며, 더 나은 스펙트럼으로의 전환 동안 자연스러운 통신 조건을 유지하는 것을 목표로 한다. 명칭이 함축하듯이, 스펙트럼 공유는 모든 노드에 대해 공평한 스펙트럼 스케줄링(scheduling)을 제공하는 것을 시도한다.

예시적인 네트워크 접속되고 분산된 환경

당업자는 본 명세서에 기술된 다양한 실시예의 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지가 임의의 컴퓨터 또는 다른 클라이언트나 서버 장치와 관련하여 구현될 수 있음을 이해할 것이며, 이들 장치는 컴퓨터 네트워크 또는 분산 컴퓨팅 환경의 일부분으로 배치될 수 있고, 임의의 종류의 데이터 저장소에 연결될 수 있다. 이 점에서, 본 명세서에 기술된 다양한 실시예들은 임의의 개수의 메모리 또는 저장부(storage unit), 및 임의의 수의 저장부에 걸쳐 일어나는 임의의 개수의 애플리케이션 및 프로세스를 갖는 임의의 컴퓨터 시스템 또는 환경에서 구현될 수 있다. 이는, 네트워크 환경 또는 분산 컴퓨팅 환경에 배치되어 원격 또는 로컬 저장소를 갖는 서버 컴퓨터들 및 클라이언트 컴퓨터들을 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.

분산 컴퓨팅은 컴퓨팅 장치들 및 시스템들 사이의 통신 교환에 의하여 컴퓨터 자원 및 서비스의 공유를 제공한다. 이들 자원 및 서비스들은 정보의 교환, 캐시 저장소(cache storage) 및 파일들과 같은 객체들의 디스크 저장소를 포함한다. 이들 자원 및 서비스들은 또한 다수의 처리 장치(processing unit)에 걸친 부하 분배(load balancing)를 위한 처리 전력의 공유, 자원의 확대, 처리의 전문화(specialization), 등을 포함한다. 분산 컴퓨팅은 네트워크 연결의 이점을 취하여, 클라이언트들이 전체 체계를 이롭게 하기 위해 그들의 집합적인 전력을 이용할 수 있게 한다. 이 점에서, 다양한 장치들은 본 명세서의 다양한 실시예들에 기술된 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지를 이용할 수 있는 애플리케이션, 객체 또는 자 원을 가질 수 있다.

도 9는 예시적인 네트워크 접속된 또는 분산된 컴퓨팅 환경의 개략도를 제공한다. 분산 컴퓨팅 환경은 컴퓨팅 객체(910, 912, 등) 및 컴퓨팅 객체 또는 장치(920, 922, 924, 926, 928, 등)을 포함한다. 컴퓨팅 객체 또는 장치(920, 922, 924, 926, 927, 등)는 애플리케이션(930, 932, 934, 936, 938)으로 대표되는 프로그램, 방법, 데이터 저장소, 프로그래머블 로직(programmable logic), 등을 포함할 수 있다. 객체(910, 912, 등) 및 컴퓨팅 객체 또는 장치(920, 922, 924, 926, 928, 등)는 PDA, 오디오/비디오 장치, 이동 전화, MP3 플레이어, 개인용 컴퓨터, 랩탑(laptop), 등 상이한 장치들을 포함할 수 있음이 이해될 수 있다.

각 객체(910, 912, 등) 및 컴퓨팅 객체 또는 장치(920, 922, 924, 926, 928, 등)는 하나 이상의 다른 객체(910, 912, 등)나 컴퓨팅 객체 또는 장치(920, 922, 924, 926, 928, 등)와 통신 네트워크(940)를 통하여 직접적 또는 간접적으로 통신할 수 있다. 도 9에는 단일한 구성 요소로 도시되나, 네트워크(940)는 도 9의 시스템에 서비스를 제공하는 다른 컴퓨팅 객체 및 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있으며/있고 도시되지는 않으나 상호 연결된 다수의 네트워크를 대표할 수도 있다. 각 객체(910, 912, 등 또는 920, 922, 924, 926, 928, 등)는, 본 명세서의 다양한 실시예에 따라 제공되는 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지와의 통신 또는 이의 구현에 적합한, 애플리케이션(930, 932, 934, 936, 938)과 같이 API를 이용하는 애플리케이션, 또는 다른 객체, 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어를 포함할 수 있다.

분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 다양한 시스템, 컴포넌트, 및 네트워크 구성이 있다. 예를 들어 컴퓨팅 시스템들은, 로컬 네트워크 또는 넓은 분산 네트워크(widely distributed network), 무선 또는 유선 시스템들에 의하여 서로 연결될 수 있다. 현재, 많은 네트워크들이 인터넷에 연결되어 있으며, 인터넷은 넓은 분산 네트워크를 위한 토대(infrastructure)를 제공하고 많은 상이한 네트워크를 포함하나, 임의의 네트워크 토대가 다양한 실시예에 기술된 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지에 부수하는 예시적인 통신으로 이용될 수 있다.

따라서, 클라이언트/서버, 단대단(peer-to-peer), 또는 하이브리드 설계 등의 네트워크 위상(topology) 및 네트워크 토대의 호스트가 활용될 수 있다. 클라이언트/서버 설계에서, 특히 네트워크 접속된 시스템의 경우, 클라이언트는 종종 다른 컴퓨터, 예컨대, 서버에 의해 공유된 네트워크 자원에 접근하는 컴퓨터이다. 비제한적인 예시로서, 도 9의 도시에서 컴퓨터(920, 922, 924, 926, 928, 등)가 클라이언트이며 컴퓨터(910, 912, 등)가 서버로 여겨질 수 있다. 이때 서버(910, 912, 등)는 클라이언트 컴퓨터(920, 922, 924, 926, 928, 등)로부터의 데이터 수신, 데이터 저장, 데이터 처리, 클라이언트 컴퓨터(920, 922, 924, 926, 928, 등)로의 데이터 전송 등의 데이터 서비스를 제공한다. 그러나 환경에 따라 임의의 컴퓨터라도 클라이언트, 서버, 또는 양쪽 모두로 여겨질 수 있다. 이들 컴퓨팅 장치들 중 어떤 것은 본 명세서에 하나 이상의 실시예로 기술된 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지에 관련된 데이터를 처리하거나, 서비스 또는 작업(task)을 요청할 수 있다.

서버는 일반적으로 인터넷 또는 무선 네트워크 토대와 같은 원격 또는 로컬 네트워크를 통해 접근 가능한 원격 컴퓨터 시스템이다. 클라이언트 프로세스는 제1 컴퓨터 시스템에서 활동하며, 서버 프로세스는 제2 컴퓨터 시스템에서 활동하고, 이들은 통신 매체를 통해 서로 통신하여 분산 기능을 제공하고 다수의 클라이언트가 서버의 정보 수집 능력을 이용하도록 할 수 있다. 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지에 따라 활용되는 임의의 소프트웨어 객체가 독립적으로(standalone) 제공될 수 있으며, 또는 복수의 컴퓨팅 장치 또는 객체에 분산되어 제공될 수 있다.

예컨대 통신 네트워크/버스(940)가 인터넷인 네트워크 환경에서, 서버(910, 912, 등)은 웹 서버이며, 클라이언트(920, 922, 924, 926, 928, 등)는 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(hypertext transfer protocol; HTTP) 등의 많은 공지된 프로토콜 중 임의의 것을 통하여 서버(910, 912, 등)와 통신할 수 있다. 서버(910, 912, 등)는 또한 분산 컴퓨팅 환경의 특성에 따라 클라이언트(920, 922, 924, 926, 928, 등)으로 동작할 수 있다.

예시적인 컴퓨팅 장치

언급한 바와 같이, 본 명세서에 기술된 기술은 바람직하게는 1차 사용자에 대해 1차적으로 지정되었으나 덜 활용되는 스펙트럼을 2차 사용자가 사용하게 하는 것이 바람직한 임의의 장치에 적용될 수 있다. 따라서, 핸드헬드(handheld), 휴대형 및 기타 모든 종류의 컴퓨팅 장치들 및 컴퓨팅 객체들이 다양한 실시예와 관련하여 사용이 기대될 수 있으며, 즉, 무선 인지 네트워크에서 장치가 서비스를 요청하는 임의의 곳에 사용이 기대될 수 있다. 따라서, 이하의 도 10에 기술된 범용 원격 컴퓨터는 컴퓨팅 장치의 단지 하나의 실시예이다.

반드시 그런 것은 아니지만, 실시예들은 부분적으로 장치 또는 객체에 대한 서비스의 개발자에 의해 사용되기 위한 운영체제(operating system)를 통하여 구현될 수 있으며/있고 본 명세서에 기술된 다양한 실시예의 하나 이상의 기능적인 측면을 수행하도록 동작하는 애플리케이션 소프트웨어에 포함될 수 있다. 소프트웨어는 컴퓨터로 실행 가능한 명령의 일반적인 맥락에서 기술될 수 있으며, 클라이언트 워크스테이션(workstation), 서버 또는 다른 장치와 같은 하나 이상의 컴퓨터에서 실행되는 프로그램 모듈 등이 해당된다. 당업자는 컴퓨터 시스템이 데이터 통신에 사용될 수 있는 다양한 구성 및 프로토콜을 가진다는 것을 이해할 것이며, 따라서 어떠한 특정 구성 또는 프로토콜에 제한하는 것으로 고려되어서는 안된다.

따라서 도 10은 본 명세서에 기술된 실시예의 하나 이상의 측면이 구현될 수 있는 적합한 컴퓨팅 시스템 환경(1000)의 일 예를 도시하며, 앞서 명확히 설명하였으나, 상기 컴퓨팅 시스템 환경(1000)은 적합한 컴퓨팅 환경의 일 예에 불과하고 사용 또는 기능의 범위에 대해서 어떠한 제한도 제시하지 않는다. 또한 상기 컴퓨팅 환경(1000)은 예시적인 작동 환경(1000)에서 설명되는 컴포넌트들의 어느 하나 또는 조합과 관련하여 어떠한 의존 또는 조건을 갖는 것으로 해석되어서는 안된다.

도 10를 참조하면, 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 예시적인 장치는 컴퓨터(1010) 형태의 범용 컴퓨팅 장치를 포함한다. 컴퓨터(1010)의 컴포넌트는 처리장치(1020), 시스템 메모리(1030) 및 시스템 메모리를 포함하는 다양한 시스템 컴포넌트들을 상기 처리 장치(1020)로 연결하는 시스템 버스(1022)를 포함하나, 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터(1010)는 일반적으로 컴퓨터에서 판독 가능한 다양한 매체를 포함하며, 이는 컴퓨터(1010)에 의하여 접근하여 사용될 수 있는 임의의 매체일 수 있다. 시스템 메모리(1030)는 롬(read only memory; ROM) 및/또는 램(random access memory; RAM)과 같은 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리 형태의 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1030)는 또한 운영 체제, 애플리케이션 프로그램, 기타 프로그램 모듈, 및 프로그램 데이터를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.

사용자는 입력 장치(1040)를 통해 컴퓨터(1010)에 명령 또는 정보를 입력할 수 있다. 출력 인터페이스(1050) 등의 인터페이스를 통하여 모니터 또는 다른 형태의 디스플레이 장치 또한 시스템 버스(1022)에 연결된다. 모니터에 더하여, 컴퓨터는 또한 스피커 및 프린터 등 다른 주변 출력 장치를 포함할 수 있으며, 이들은 출력 인터페이스(1050)를 통해 연결될 수 있다.

상기 컴퓨터(1010)는 원격 컴퓨터(1070)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리 연결을 사용하여, 네트워크에 접속되거나 분산된 환경에서 작동할 수 있다. 원격 컴퓨터(1070)는 개인용 컴퓨터, 서버, 라우터(router), 네트워크 PC, 단 장치(peer device)나 다른 일반 네트워크 노드, 또는 어떤 다른 원격 매체 소비 또는 전송 장치가 될 수 있고, 컴퓨터(1010)와 관련하여 위에서 설명된 어떤 또는 모든 요소들을 포함할 수 있다. 도 10에 도시된 논리 연결은 로컬 영역 네트워크(local area network; LAN) 또는 광대역 네트워크(wide area network; WAN)와 같은 네트워크(1072)를 포함하지만, 또한 다른 네트워크/버스를 포함할 수도 있다. 상기 네트워킹 환경은 가정(home), 사무소(office), 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide network), 인트라넷(intranet) 및 인터넷의 일상이다. 도시되고 기술된 네트워크 연결은 예시적이며 컴퓨터들 사이의 통신 링크(link)를 확립하기 위한 다른 수단들이 사용될 수도 있다.

예시적인 통신 네트워크 및 환경

전술한 최적화 알고리즘 및 프로세스는 임의의 네트워크에 적용될 수 있다. 그러나, 후술하는 설명은 본 발명의 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 알고리즘 및 프로세스에 부수하는 통신을 위한 몇몇 예시적인 전화 무선 네트워크 및 비제한적인 작동 환경을 제시한다. 그러나 후술하는 작동 환경은 전부를 나열한 것으로 고려되어서는 안되며, 따라서 후술하는 네트워크 설계는 단지 본 발명이 통합될 수 있는 하나의 네트워크 설계를 나타낸다. 그러나, 본 발명은 현존하는 또는 미래의 임의의 다른 통신 네트워크 설계에도 통합될 수 있다.

이동 통신의 글로벌 시스템(Global System for Mobile communication; GSM)은 오늘날의 빠르게 성장하는 통신 시스템에서 가장 널리 활용되는 무선 접근 시스템이다. GSM은 이동 전화 또는 컴퓨터 사용자와 같은 가입자들에게 회선 교환 방식(circuit-switched)의 데이터 서비스를 제공한다. 일반 패킷 무선 서비스(General Packet Radio Service; GPRS)는 GSM 기술을 확장한 것으로, GSM 네트워크에 패킷 스위칭을 도입한다. GPRS는 효율적인 방식으로 고속과 저속의 데이터 및 신호를 전송하기 위한 패킷 기반 무선 통신 기술을 사용한다. GPRS는 네트워크의 사용 및 무선 자원의 사용을 최적화하고, 따라서 패킷 모드 애플리케이션에 대해 GSM 네트워크 자원의 비용 효율적이고 효과적인 사용을 가능하게 한다.

당업자는, 본 명세서에 기술된 예시적인 GSM/GPRS 환경 및 서비스는 UTMS(Universal Mobile Telephone System), FDD(Frequency Division Duplexing) 및 TDD(Time Division Duplexing), HSPDA(High Speed Packet Data Access), EVDO(cdma 2000 1x Evolution Data Optimized), cdma 2000 3x(Code Division Multiple Access-2000), TD-SCDMA(Time Division Synchronous Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), IMT-2000(International Mobile Telecommunications-2000), DECT(Digital Enhanced Cordless Telelcommuinication) 등의 3세대 서비스 및 미래에 사용 가능하도록 되는 다른 네트워크 서비스에 확장될 수 있음이 이해될 것이다. 이 점에서, 본 발명의 기술은 데이터 전송 방법에 의존하지 않고 적용될 수 있으며, 어떤 특정 네트워크 설계 또는 잠재적인 프로토콜에 의존하지 않는다.

도 11은 본 발명이 실행될 수 있는 GPRS 네트워크와 같은 패킷 기반 이동 휴대 전화 네트워크 환경의 블록도을 표시한다. 상기 환경에는, 복수의 기지국 서브 시스템(Base Station Subsystem; BSS)(1100)(하나만 도시됨)이 있고, 각각은 기지 송신국(Base Transceiver Station; BTS)(1104, 1106, 1108)과 같은 하나 이상의 기지 송신국을 지원하는 기지국 제어기(Base Station Controller; BSC)(1102)를 포함한다. BTS(1104, 1106, 1108, 등)는 패킷 기반 이동 장치들의 사용자들이 무선 네트워크에 연결되는 접근접이다. 예시적으로, 사용자 장치로부터 유래된 패킷 트래 픽(packet traffic)은 무선 인터페이스(air interface)를 통하여 BTS(1108)로 전송되고, BTS(1108)로부터 BSC(1102)로 전송된다.

BSS(1100)와 같은 기지국 서브 시스템은, 서비스 GPRS 지원 노드(Service GPRS Support Node; SGSN)(1112, 1114)와 같은 서비스 GPRS 지원 노드를 포함하는 내부 프레임 중계 네트워크(1110)의 일부분이다. 각각의 SGSN은 내부 패킷 네트워크(1102)에 연결되며, 이를 통하여 SGSN(1112, 1114, 등)은 복수의 게이트웨이 GPRS 지원 노드(Gateway GPRS Support Node; GGSN)(1122, 1124, 1126 등)로 데이터 패킷을 전송하거나 전송받을 수 있다. 게이트웨이 GPRS 서빙 노드(1122, 1124, 1126)는 주로 PLMN(Public Land Mobile Network)(1145), 법인 인트라넷(1140) 또는 고정단 시스템(Fixed End System; FES) 또는 공중 인터넷(1130)과 같은 외부 인터넷 프로토콜(Internet Protocol; IP) 네트워크로 인터페이스를 제공한다. 도시된 바와 같이, 가입자 법인 네트워크(1140)는 방화벽(1132)을 통해 GGSN(1124)으로 연결될 수 있다. 또한, PLMN(1145)은 보더 게이트웨이 라우터(boarder gateway router)(1134)를 통해 GGSN(1124)으로 연결될 수 있다. RAIUS(Remote Authenticatio Dial-In User Service) 서버(1142)는 이동 휴대 전화 장치의 사용자가 법인 네트워크(1140)로 전화할 때, 통화자 인증을 위해 사용될 수 있다.

일반적으로, GSM 네트워크에는 매크로(macro), 마이크로(micro), 피코(pico), 엄브렐라(umbrella) 셀의 네 가지 상이한 셀 사이즈가 있다. 각 셀의 적용범위(coverage)는 상이한 환경에 따라 상이하다. 매크로 셀은 마스트(mast) 또는 지붕 최고 높이의 평균을 넘는 빌딩에 설치되는 기지국 안테나의 셀로 여겨질 수 있다. 마이크로 셀은 안테나 높이가 상기 지붕 최고 높이의 평균 아래인 셀로, 도시 지역에서 일반적으로 사용된다. 피코 셀은 몇십 미터의 직경을 갖는 작은 셀로, 주로 실내에서 사용된다. 반면, 엄브렐라 셀은 더 작은 셀의 차단된 지역을 덮기 위해 사용되고, 상기 셀 사이의 적용 범위의 틈을 채운다.

따라서, 본 발명에 따라 최적화된 알고리즘 및 프로세스의 기능에 관련될 수 있는 네트워크 구성 요소는 게이트웨이 GPRS 지원 노드 테이블, 고정단 시스템 라우터(router) 테이블, 방화벽 시스템, VPN 터널, 및 주어진 네트워크에 의하여 요구될 수 있는 임의의 수의 다른 네트워크 구성 요소를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

언급한 바와 같이, 예시적인 실시예들은 다양한 컴퓨팅 장치 및 네트워크 설계와 관련하여 기술되었으나, 그 근저의 개념은, 무선 인지 네트워크에서 협력 스펙트럼 감지를 수행하는 것이 바람직한 임의의 네트워크 시스템 및 임의의 컴퓨팅 장치 또는 시스템에 적용될 수 있다.

또한, 본 명세서에 기술된 무선 인지 네트워크에서 애플리케이션 및 서비스들이 네트워크 스펙트럼을 요청하도록 할 수 있게 하는 동일하거나 또는 유사한 기능을 구현하는 복수의 방법이 있으며, 예컨대, 적당한 API, 툴 키트(tool kit), 드라이버 코드(driver code), 운영 체제, 제어, 독립 또는 다운로드 가능한 소프트웨어 객체 등이 있다. 따라서, 전술한 실시예들은 본 명세서에 기술된 다양한 기능 중 임의의 것을 제공하는 소프트웨어 또는 하드웨어 객체 뿐만 아니라 API(또는 다른 소프트웨어 객체)의 관점으로부터도 고려된다. 나아가, 본 명세서에 기술된 다 양한 실시예들은 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 또는 전적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다.

본 발명은 다양한 도면들의 바람직한 실시예와 관련하여 기술되었으나, 다른 유사한 실시예에서는, 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 본 발명과 동일한 기능을 수행하기 위해 기술된 실시예들에 대한 변형 또는 추가가 이루어질 수 있다. 예를 들어, 당업자는 본 명세서에 기술된 본 발명이 유선 또는 무선의 임의의 환경에 적용될 수 있으며, 통신 네트워크를 통해 연결되며 네트워크를 걸쳐 상호작용하는 임의의 수의 이러한 장치들에 적용될 수 있음을 인지할 것이다. 따라서, 본 발명은 단일한 실시예에 한정되어서는 안되며, 첨부된 청구범위에 의해 그 폭 및 범위가 해석되어야 한다.

본 명세서에서 "예시적"이라는 것은 예, 사례, 또는 도해를 위한 것을 의마하도록 사용된다. 본 명세서에 개시된 발명은 분명 이러한 예시들에 의해 제한되지 않는다. 나아가, 본 명세서에서 "예시적"이라고 기술된 임의의 측면 또는 디자인은 반드시 다른 측면 또는 디자인에 비해 유리하거나 바람직한 것은 아니며, 당업자에게 알려진 예시적인 균등 구조 및 기술을 배제하는 것도 아니다. 아울러, 상세한 설명 또는 청구항에서 사용되는 "포함한다", "갖는다", "가지고 있다" 및 기타 유사한 단어들은 분명 추가적인 또는 기타 요소들을 배제하지 않는 열린 표현으로서 "포함한다"는 것을 의미하기 위한 것이다.

본 명세서에 기술된 본 발명의 다양한 구현예는 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 전적으로 소프트웨어인 측 면을 가질 수 있다. 마찬가지로 본 명세서에서, "컴포넌트", "시스템" 등은 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어 등 컴퓨터 관련 엔티티(entity)를 지칭하도록 의도된다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨터에서 실행중인 애플리케이션 및 컴퓨터의 양쪽이 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 위치할 수 있으며, 컴포넌트는 하나의 컴퓨터에 집중되거나/되고 둘 이상의 컴퓨터에 분산될 수도 있다.

따라서, 본 발명의 방법 및 장치 또는 이들의 어떤 측면이나 부분은, 플로피 디스켓, CD-ROM, 하드 드라이브, 또는 기타 임의의 기계로 판독 가능한 저장 매체와 같은 유형 매체에 포함된 프로그램 코드(즉, 명령어)의 형태일 수 있다. 상기 프로그램 코드는 컴퓨터와 같은 기계에 로드(load)되어 실행되며, 상기 기계는 본 발명을 실시하기 위한 장치가 된다. 프로그램될 수 있는 컴퓨터상에서의 프로그램 코드 실행의 경우, 컴퓨팅 장치는 일반적으로 프로세서, 프로세서에 의하여 판독 가능한 저장 매체(휘발성 및 비휘발성 메모리 및/또는 저장 요소를 포함한다), 하나 이상의 입력 장치, 및 하나 이상의 출력 장치를 포함한다.

또한, 본 명세서에 기술된 대상은 시스템, 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 이용하여 소프트웨어, 펌웨어(firmware), 하드웨어, 또는 이들의 임의의 조합을 생산하기 위한 제조 방법으로 구현될 수 있다. 이들은 본 명세서에 기술된 상세한 측면을 구현하기 위하여 컴퓨터 또는 처리장치 기반의 장치를 제어하기 위한 것일 수 있다. 본 명세서에서 "제조 방법", "컴퓨터 프로그램 제품" 또는 유사한 용어들은 임의의 컴퓨터로 판독 가능한 장치, 매개체(carrier), 또는 매체로부터 접근 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하도록 의도된 것이다. 예를 들어, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 자기 저장 장치(예컨대, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립(strip)...), 광학 디스크(예컨대, 콤팩트 디스크(compact disk; CD), 디지털 다기능 디스크(digital versatile disk; DVD)...), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예컨대, 카드, 스틱)를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 나아가, 컴퓨터로 판독 가능한 전자 데이터를 운반하기 위하여 반송파(carrier wave)를 이용할 수 있다는 것이 알려져 있으며, 전자 메일의 송신 및 수신이나 인터넷 또는 로컬 영역 네트워크(local area network; LAN) 등의 네트워크에 접근하는데에 사용되는 것 등이 있다.

전술한 시스템들은 몇몇 컴포넌트들 사이의 상호 작용을 참조로 하여 기술되었다. 이러한 시스템들 및 컴포넌트들은, 이들 컴포넌트들 또는 특정 서브컴포넌트들, 특정 컴포넌트들 또는 서브컴포넌트들 중 몇몇, 및/또는 추가 컴포넌트들을 포함할 수 있으며, 이들의 다양한 치환 및 조합을 포함할 수도 있다. 서브컴포넌트들은 또한 예컨대 계층적 배열에 따라 상위 컴포넌트에 포함되기 보다는 다른 컴포넌트들에 통신 연결된 컴포넌트들로 구현될 수도 있다. 나아가, 하나 이상의 컴포넌트들이 단일 컴포넌트로 조합되어 집합 기능을 제공하거나 몇몇의 개별 서브컴포넌트로 분할될 수 있으며, 이러한 서브컴포넌트들을 통신 연결하여 통합된 기능을 제 공하기 위하여 관리 계층(management layer)과 같은 하나 이상의 중간 계층(middle layer)이 제공될 수 있다. 본 명세서에서 기술된 임의의 컴포넌트들은, 본 명세서에 특정하여 기술되지 않았으나 당업자에게 알려진 하나 이상의 다른 컴포넌트들과 상호 작용할 수도 있다.

전술한 예시적인 시스템들에 있어서, 기술된 대상에 의하여 구현될 수 있는 방법론들이 도면에 제시된 다양한 순서도를 참조로 하여 더욱 잘 이해될 것이다. 간단히 설명하기 위하여 상기 방법론들은 일련의 블록들로 도시되고 설명되었으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 다른 블록들과 본 명세서에서 도시되고 기술된 것과 상이한 순서로 또는/또한 동시에 일어날 수도 있다. 시계열적이 아니거나 분기 되었을 경우의 흐름이 순서도를 통하여 도시되며, 동일한 또는 유사한 결과를 달성하는 다양한 다른 분기, 흐름 경로, 및 블록의 순서들이 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 방법론들의 구현을 위하여 도시된 모든 블록들이 요구되지 않을 수도 있다.

나아가, 인식될 수 있는 바와 같이 상기 개시된 시스템 및 하기 방법의 여러 가지 부분은 인공 지능 또는 지식 또는 법칙 기반 컴포넌트, 서브컴포넌트, 프로세스, 수단, 방법론 또는 메커니즘[예컨대, 서포트 벡터 머신(support vector machine), 신경 네트워크(neural network), 전문가 시스템(expert system), 베이지안 신뢰 네트워크(Bayesian belief network), 퍼지 이론(fuzzy logic), 데이터 퓨전 엔진(data fusion engine), 분류기(classifier)...]을 포함하거나 그것들로 구성할 수 있다. 이러한 컴포넌트는 특히 수행되는 특정 메커니즘 또는 프로세스를 자동화할 수 있어서, 시스템 및 방법의 일부를 보다 효율적이고 지적이게 할 뿐 아니라 보다 적응적이 되도록 한다.

본 발명은 다양한 도면들의 바람직한 실시예와 관련하여 기술되었으나, 다른 유사한 실시예에서는, 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 본 발명과 동일한 기능을 수행하기 위해 기술된 실시예들에 대한 변형 또는 추가가 이루어질 수 있음이 이해될 것이다.

예시적인 실시예들은 본 발명을 특정 프로그래밍 언어 구조, 명세, 또는 표준의 맥락에서 활용하는 것을 지칭하였으나, 본 발명은 이와 같이 한정되는 것이 아니며, 오히려 클러스터 기반 협력 스펙트럼 감지 프로세스를 수행하기 위한 임의의 언어로 구현될 수 있다. 나아가, 본 발명은 복수 개의 처리 칩(chip) 또는 장치 내에 또는 이들에 걸쳐 구현될 수 있으며, 저장소도 이와 유사하게 복수 개의 장치들에 걸쳐 실행될 수 있다. 따라서, 본 발명은 단일한 실시예에 한정되어서는 안되며, 첨부된 청구범위에 의해 그 폭 및 범위가 해석되어야 한다.

본 명세서는 클러스터 기반 방법론을 통한 무선 인지 시스템의 2차 사용자들에 의한 협력 스펙트럼 감지에 관련된 것이다.

Claims

인지 장치들의 적어도 두개의 클러스터의 계층으로부터 선택된 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치에 의해, 상기 인지 장치들의 적어도 두개의 클러스터의 인지 장치들 각각에 의해 측정된 에너지들 각각의 함수를 나타내는 신호들 각각을 수신하는 단계; 및

상기 인지 장치들 각각으로부터의 상기 신호들 각각에 기초하여, 1차 장치가 네트워크 스펙트럼의 지정된 부분에 존재함을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

결정하는 단계는 상기 인지 장치들의 적어도 두개의 클러스터의 인지 장치들 각각에 의해 측정된 에너지들의 함수인 융합 함수에 따라 결정을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 인지 장치들 각각으로부터 상기 신호들 각각을 디코딩하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치로서, 가장 큰 순간 보고 채널 이득을 갖는 인지 장치를 선택하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치의 결정을 표시하는 신호에 기초하여 융합 함수를 수행하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 5항에 있어서,

상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치의 결정을 표시하는 신호에 기초하여 융합 함수를 수행하는 단계는, 클러스터의 인지 장치가 상기 인지 장치의 에너지를 문턱값과 비교함으로써 이진 결정을 내리는, 협력 스펙트럼 감지를 위한 결정 융합 함수를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치의 결정을 표시하는 신호에 기초하여 융합 함수를 수행하는 단계는, 상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치가 상기 인지 장치들 각각에 의해 측정된 에너지들 각각을 수집하여 상기 에너지들 각각을 문턱값과 비교하는, 에너지 융합 함수를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 1차 장치로부터 보고 채널의 순간 채널 상태 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 인지 장치들의 둘 이상의 클러스터의 계층 중 관련된 클러스터의 적어도 두 개의 인지 장치들 사이의 채널을 방해물이 없도록 확립하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제 1항에 있어서,

상기 1차 장치가 상기 지정된 부분에 부재하는 것에 응답하여, 상기 네트워크 스펙트럼의 지정된 부분으로의 접근을 허용하는 단계를 더 포함하는, 방법.
컴퓨터로 하여금,

지정된 적어도 하나의 그룹 대표와 관련된 데이터를 생성하고, 그에 따라, 네트워크의 인지 장치들의 그룹들의 세트의 그룹에 대해, 상기 네트워크의 인지 장치들의 페이딩(fading)으로 인한 보고 에러를 감소시키는 단계로서, 상기 데이터는 1차 장치가 상기 네트워크의 네트워크 스펙트럼의 요청된 범위에 부재하는지에 관한 결정에 관한 것이며, 상기 적어도 하나의 그룹 대표는 상기 그룹 내의 상기 인지 장치들에 의해 보고된 에너지들에 기초하여 상기 1차 장치가 부재하는지 여부를 결정하는, 상기 데이터 생성 단계; 및

상기 적어도 하나의 그룹 대표가 상기 1차 장치가 부재함을 결정함에 응답하여 상기 네트워크의 상기 요청된 범위로의 접근을 허용하는 단계를 수행하게 하는 명령이 수록된, 컴퓨터 판독 가능 매체.
네트워크 스펙트럼의 특정 부분을 사용하도록 인가된 1차 장치의 부재를 탐지함으로써, 상기 네트워크 스펙트럼의 특정 부분의 인가되지 않은 사용 가능성의 협력 스펙트럼 감지를 수행하도록 구성된 인지 장치들과 관련된 데이터 세트; 및

클러스터에 대해, 상기 관련된 데이터 세트와 상기 클러스터의 상기 인지 장치들의 비교에 기초하여 상기 클러스터의 최적의 인지 장치를 결정하도록 구성된 클러스터 헤드 장치로서, 상기 클러스터의 상기 인지 장치들에 의해 탐지된 에너지들은 상기 클러스터 헤드 장치에서 수집되는, 상기 클러스터 헤드 장치; 및

상기 1차 장치가 상기 네트워크 스펙트럼의 특정 부분에 존재하는 계층 구조에 배열된 적어도 두 개의 클러스터들의 클러스터들에 걸쳐 클러스터 수준 결정을 결정하도록 구성된 공통 수신기 컴포넌트를 포함하는, 시스템.
삭제
제 12항에 있어서,

상기 1차 장치가 상기 특정 부분에 부재함에 응답하여, 인가되지 않은 사용자 장치들이 상기 네트워크 스펙트럼의 특정 부분에 접근하는, 시스템.
제 12항에 있어서,

상기 공통 수신기 컴포넌트는 상기 클러스터 헤드 장치의 상기 클러스터 수준 결정의 융합 함수를 결정하도록 구성되는, 시스템.
제 15항에 있어서,

상기 융합 함수는,

상기 인지 장치의 에너지를 문턱값과 비교하여 클러스터 내의 인지 장치가 이진 결정을 수행하도록하는 협력 스펙트럼 감지를 위한 결정 융합 함수이거나,

상기 클러스터 헤드 장치가 상기 각 인지 장치에 의해 측정된 각 에너지를 수집하고, 상기 각 에너지를 문턱값과 비교하도록 하는, 협력 스펙트럼 감지를 위한 에너지 융합 함수인, 시스템.
제 12항에 있어서,

상기 최적의 인지 장치는 상기 클러스터에 대해 가장 큰 순간 보고 채널 이득을 갖는 상기 인지 장치의 선택에 의해 결정되는, 시스템.
제 12항에 있어서,

상기 클러스터의 상기 인지 장치들은 보고 채널의 순간 채널 상태 정보를 수신하도록 적용되는, 시스템.
제 12항에 있어서,

동일한 상기 클러스터 내의 임의의 두 인지 장치 사이의 채널은 방해물이 없도록 구성되는, 시스템.
인지 장치들에 의해 측정된 에너지들 각각의 함수들 각각을 표시하는 에너지 데이터를 포함하는 상기 인지 장치들에 연관된 데이터의 비교에 기초하여 헤드 인지 장치로서 지정된 상기 인지 장치들의 계층 구조의 상기 헤드 인지 장치에 의해 수신하는 수단; 및

1차 장치가 상기 에너지 데이터에 기초하여 네트워크 스펙트럼의 지정된 부분에 존재함을 결정하는 수단을 포함하는, 시스템.
클러스터 내의 하나 이상의 인지 장치에 의해 측정된 보고 채널의 에너지들을 수집하는 단계;

상기 에너지들에 일부 기초하여 1차 장치가 스펙트럼에 부재함을 결정하는 단계;

상기 1차 장치가 부재함에 관한 클러스터 수준의 결정들을 모으는 단계로서, 상기 스펙트럼의 페이딩 (fading)으로 인한 보고 에러를 경감시키는 단계를 포함하는, 상기 클러스터 수준 결정들 모음 단계; 및

상기 1차 장치가 부재하다는 결정에 응답하여 2차 장치가 상기 스펙트럼을 사용하게 하는 단계를 포함하는, 방법.
제21항에 있어서,

상기 클러스터 수준의 결정들을 모으는 단계는 상기 클러스터 수준 결정들의 융합 함수에 기초하는, 방법.
제22항에 있어서,

상기 융합 함수는 에너지를 미리 결정된 문턱값과 비교함으로써 적어도 하나의 이진 결정을 포함하는 협력 스펙트럼 감지를 위한 결정 융합 함수를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
제22항에 있어서,

상기 융합 함수는, 수집된 에너지를 미리 결정된 문턱값과 비교하는 것을 포함하는 에너지 융합 함수를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
계층 구조에 구성된 인지 장치들의 하나 이상의 클러스터로부터 에너지들을 모으도록 구성된 수신 컴포넌트;

보고 채널 에너지들에 적어도 일부 기초하여 상기 인지 장치들의 하나 이상의 클러스터로부터 적어도 하나의 장치를 결정하도록 구성된 처리 컴포넌트;

상기 보고 채널 에너지들로부터 신호 대 잡음비 및 비트 에러율을 분석하도록 구성된 에러 컴포넌트; 및

상기 신호 대 잡음비 및 상기 비트 에러율에 일부 기초하여 상기 하나 이상의 클러스터로부터 적어도 하나의 장치를 선택하도록 구성된 융합 컴포넌트를 포함하는, 시스템.
제25항에 있어서,

상기 적어도 하나의 장치를 1차 장치로서 지정하도록 구성된 컴포넌트를 더 포함하는, 시스템.
제26항에 있어서,

상기 1차 장치가 부재하다는 결정에 응답하여 2차 장치를 인에이블하도록 구성된 컴포넌트를 더 포함하는, 시스템.
클러스터 헤드 장치로부터 신호 데이터를 수신하도록 구성된 프로세서로서, 상기 신호 데이터는 상기 프로세서가 1차 장치와 관련되는지 여부를 표시하는, 상기 프로세서;

상기 프로세서가 상기 1차 장치로서 활성화되었는지 여부를 분석하도록 구성된 수신기; 및

상기 프로세서가 상기 1차 장치로서 활성화되지 않았다는 결정에 응답하여 상기 프로세서와 관련된 상태를 변경하도록 구성된 컴포넌트를 포함하는, 장치.
제28항에 있어서,

상기 컴포넌트는 상기 신호 데이터에 일부 기초하여 2차 장치가 스펙트럼을 사용하게 하는, 장치.
제28항에 있어서,

상기 클러스터 헤드 장치로 전송되는 에너지 데이터를 생성하도록 구성된 보고 컴포넌트를 더 포함하는, 장치.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 클러스터 헤드 장치는 상기 네트워크 스펙트럼의 지정된 부분의 페이딩으로 인한 보고 에러를 감소시킴으로써 선택되는, 방법.
제12항에 있어서,

상기 클러스터 헤드 장치의 선택은 상기 네트워크 스펙트럼의 페이딩으로 인한 보고 에러의 경감에 일부 기초하는, 시스템.
제12항에 있어서,

상기 계층 구조는 2개 레벨 계층 구조인, 시스템.
제20항에 있어서,

상기 헤드 인지 장치의 선택은 상기 네트워크 스텍트럼의 지정된 부분의 페이딩으로 인한 보고 에러의 경감에 일부 기초하는, 시스템.
제25항에 있어서,

상기 계층 구조는 2개 레벨 계층 구조인, 시스템.