KR101515925B1 - 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다수의 차순위 사용자 각각에서 샘플들을 센싱하는 단계, 상기 다수의 차순위 사용자 각각에서 센싱된 상기 샘플들을 모아 에너지 신호값을 추정하는 단계, 추정된 상기 에너지 신호값을 퓨전 센터에 피드백하는 단계, 및 상기 퓨전 센터에서 상기 에너지 신호값을 기반으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함하는 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법에 관한 것이다.

Description

제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법{Performance evaluation of a cooperative cognitive radio network with limited feedback}

본 발명은 인지 무선 네트워크에 관한 것으로, 특히 제한된 무선 주파수 자원의 효율성을 높이는 인지 무선 네트워크 기술에 관한 것이다.

일반적으로 스펙트럼 센싱 기법은 단일 센싱과 협력적 센싱으로 구분된다. 단일 센싱의 경우에는 차순위 사용자 하나가 센싱을 수행한다. 이때, 센싱을 하는 방법으로 에너지 검출, 정합 필터를 이용한 검출, 주기 정상성 검출 등이 있다. 그 중에서 정합 필터를 이용한 검출과 주기 정상성 검출은 선순위 사용자들의 변조 방식이나 신호 형태, 시간 또는 주파수 동기화 등의 특성 정보가 필요하며, 구현이 어려운 문제점이 있다. 반면에, 에너지 검출 방법은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)가 낮을 경우에 검출 수행 능력이 떨어진다는 단점이 있지만, 선순위 사용자들의 특성들을 알 필요가 없으며, 구현이 용이한 장점이 있다.

한편, 스펙트럼 센싱은 무선 채널의 변화에 취약하므로 이를 극복하기 위해 협력적 센싱이 제안되었다. 협력적 센싱은 각각의 차순위 사용자들이 센싱한 정보들을 결합시켜서 선순위 사용자들의 존재 유무를 판단하는 방식이다. 정보를 결합시키는 방식에는 하드 결합방식(Hard Combination)과 소프트 결합방식(Soft Combination)이 있다.

하드 결합방식은 차순위 사용자가 일정 임계값을 기준으로 센싱 결과를 1 비트로 표현하여, 퓨전 센터(Fusion Center)에 피드백한다. 퓨전 센터는 차순위 사용자들로부터 수집한 1 비트 신호들을 사용하여 선순위 사용자의 존재 유무를 판단한다.

소프트 결합 방식은 차순위 사용자가 측정한 채널 에너지 레벨을 퓨전 센터에 피드백하고, 퓨전 센터는 이를 기반으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단한다. 그러나, 차순위 사용자가 피드백하는 정보량이 많아질수록 오버헤드의 양이 커지므로, 피드백 정보의 양을 줄이기 위해 피드백 정보의 양자화(Quantization)를 수행하게 된다.

이와 같이, 협력적 센싱 기법은 차순위 사용자가 측정한 센싱 정보를 퓨전 센터로 피드백할 때, 피드백 정보량에 따라 채널 오버헤드가 증가하므로 양자화된 제한된 정보를 퓨전 센터로 보고 한다.

본 발명은 선순위 사용자들의 존재 유무를 검출하여 선순위 사용자들이 사용하고 있는 허가된 대역을 차순위 사용자들이 사용할 수 있도록 하는 기술적 방안을 제공함을 목적으로 한다.

전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따른 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법은 다수의 차순위 사용자 각각에서 샘플들을 센싱하는 단계, 상기 다수의 차순위 사용자 각각에서 센싱된 상기 샘플들을 모아 에너지 신호값을 추정하는 단계, 추정된 상기 에너지 신호값을 퓨전 센터에 피드백하는 단계, 및 상기 퓨전 센터에서 상기 에너지 신호값을 기반으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 피드백하는 단계는 다수의 차순위 사용자 각각에서 상기 에너지 신호값을 양자화 과정을 수행하여 상기 퓨전 센터에 피드백하는 단계를 포함하며, 상기 판단하는 단계는 상기 양자화 과정을 거친 상기 에너지 신호값을 weighted average estimator(WAE) 방식을 사용하여 상기 선순위 사용자의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명은 인지 무선 네트워크에서 협력적 센싱 기법의 ROC 성능을 피드백 정보의 양자화 비트에 따라 평가함으로써, 피드백 정보의 양이 증가할수록 성능이 좋지만, 오버헤드가 증가하는 문제점이 있으나 본 발명의 채널 환경에서는 양자화 비트 수가 3비트이면, 양자화하지 않는 성능과 거의 유사한 결과를 획득할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가를 위한 시스템 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 양자화 비트에 따른 소프트 퓨전 방식의 ROC 결과를 나타내는 도면.

전술한, 그리고 추가적인 본 발명의 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명되는 바람직한 실시예들을 통하여 더욱 명백해질 것이다. 이하에서는 본 발명을 이러한 실시예를 통해 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 설명하기로 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 소프트 퓨전 방식은 인지 무선 네트워크에서 M 명의 차순위 사용자들이 센싱 정보를 퓨전 센터에 피드백한다고 가정한다. 여기서, m 번째 차순위 사용자들은

개의 안테나를 가지며, 차순위 사용자들 각각은 센싱한 샘플들을 모아 에너지를 추정하고, 퓨전 센터에 에너지 정보를 피드백한다. 퓨전 센터는 차순위 사용자들로부터 수집한 정보를 기반으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단한다. 여기서, m 번째 차순위 사용자의 가설 테스트는 수학식 1로 표현될 수 있다.

여기서,

는 m번째 차순위 사용자의 k번째 안테나가 받는 샘플을 나타낸다. α는 선순위 사용자의 에너지 신호이고,

은 전송 손실,

는 평균이 0이고 분산이

인 가우스 잡음을 나타낸다. 전송 손실은 일반적인 전송 손실 모델을 가정하며

로 나타낼 수 있다. 이때, r과 c는 각각 전송 손실 지수와 전송 손실 상수를 나타낸다. 그리고,

은 선순위 사용자와 m번째 차순위 사용자 간의 거리를 나타낸다. 한편, 선순위 사용자 신호는

로 나타낼 수 있다. d는 선순위 사용자가 보내는 신호 샘플을 나타내며(기본 단위 에너지 신호를 갖는다고 가정한 경우),

는 선순위 사용자로부터 m번째 차순위 사용자의 k번째 안테나까지의 채널 계수를 나타낸다. 일반적인 레일리 페이딩 채널 환경을 따른다고 가정하였고, 서로 다른 m과 k간의

는 서로 독립이라고 가정한다.

양자화된 소프트 퓨전 방식에서

라고 하면, m번째 차순위 사용자의 평균 에너지 신호는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.

에너지 신호를 통해

환경에서 선순위 사용자의 에너지 신호 α 값을 추정하면 수학식 3으로 도출된다.

또한, 추정된 에너지 신호값은 음수가 나올수 없으므로, 최소값을 0으로 보정해주면 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.

이때, 차순위 사용자가 추정한 에너지 신호

을 퓨전 센터에 넘기는 과정에서 양자화 과정이 필요하다. 양자화 과정을 거친 에너지 신호 추정값을

이라 하며, 이 정보는 퓨전 센터에 피드백된다. 퓨전 센터는 차순위 사용자들로부터 피드백 받은 정보를 weighted average estimator(WAE) 방식을 사용하여 최종적으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단할 수 있다. 여기서, WAE를 사용하는 방법은 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

또한, 소프트 퓨전 방식은 도출된

값과 오경보 확률(false alarm probability)에 해당하는 임계값을 비교하기 위해 ∝-test 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 2비트로 양자화를 한다고 가정하면 4가지 영역으로 나뉠 수 있으며, 4가지 영역으로 나뉘게 하려면 3개의 임계값이 필요하다. 소프트 퓨전 방식은 적절하게 임계값을 조절하여 퓨전 센터에 전달되는 정보를 4가지 영역으로 나눈 다음, 해당되는 영역에 맞게

을 설정한 뒤에 위의 수학식 5에 대입한다.

이와 같이, 레일리 페이딩 체널 환경에서 양자화를 했을 때 receiver operating characteristic(ROC) 결과는 도 2와 같이 나타날 수 있다. 이때,

로 가정되었다. 도 2에서 보는 바와 같이, 양자화를 하지 않은 경우가 가장 성능이 좋은 것으로 확인할 수 있으며, 1비트로 양자화를 했을 경우가 가장 성능이 좋지 못한 것으로 확인할 수 있다. 또한, 3비트 양자화의 경우에는 양자화를 하지 않았을 때와 거의 유사한 결과를 나타낸다. 덧붙여, 오경보 확률이 증가할수록 검출 확률(detection probability)도 증가하는 것을 확인할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (2)

1. 다수의 차순위 사용자 각각에서 샘플들을 센싱하는 단계;
   상기 다수의 차순위 사용자 각각에서 센싱된 상기 샘플들을 모아 에너지 신호값을 추정하는 단계;
   상기 다수의 차순위 사용자 각각에서 추정된 상기 에너지 신호값을 퓨전 센터에 피드백하는 단계; 및
   상기 퓨전 센터에서 상기 에너지 신호값을 기반으로 선순위 사용자의 존재 유무를 판단하는 단계;를 포함하되,
   상기 추정하는 단계는,
   상기 다수의 차순위 사용자 중 m번째 차순위 사용자에서, 기설정된 전송 손실 지수(r)와 전송 손실 상수(c) 및 상기 선순위 사용자와 상기 m번째 차순위 사용자 간의 거리를 통해 획득되는 전송 손실(

   

   ), 평균이 0인 가우스 잡음의 분산값(

   

   ) 및 상기 m번째 차순위 사용자의 평균 에너지 신호(

   

   )를 이용하여 상기 에너지 신호값을 추정하는 것
   인 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 피드백하는 단계는,
   상기 다수의 차순위 사용자 각각에서 상기 에너지 신호값의 양자화 과정을 수행하여 상기 퓨전 센터에 피드백하는 단계를 포함하며,
   상기 판단하는 단계는 :
   상기 양자화 과정을 거친 상기 에너지 신호값을 weighted average estimator(WAE) 방식을 사용하여 상기 선순위 사용자의 존재 유무를 판단하는 단계를 포함하는 것
   인 제한된 피드백을 가지는 협력적 인지 무선 네트워크의 성능 평가 방법.

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