KR101603431B1 - 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 및 가중치 벡터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템 - Google Patents

동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 및 가중치 벡터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템 Download PDF

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KR101603431B1 KR1020140120388A KR20140120388A KR101603431B1 KR 101603431 B1 KR101603431 B1 KR 101603431B1 KR 1020140120388 A KR1020140120388 A KR 1020140120388A KR 20140120388 A KR20140120388 A KR 20140120388A KR 101603431 B1 KR101603431 B1 KR 101603431B1
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Abstract

본 발명의 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법은 전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하는 단계, 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 획득하는 단계, 획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하는 단계 및 다목적 적합도 함수를 최대로 만드는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 단계를 포함하고, 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며, 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합이다.

Description

동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 및 가중치 벡터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템{METHOD FOR OPTIMIZING TRANSMISSION PARAMETERS AND WEIGHT VECTOR BASED ON GENETIC ALGORITHM FOR IMPLEMENTING DYNAMIC SPECTRUM ACCESS, COGNITIVE ENGINE APPARATUS AND COGNITIVE RADIO SYSTEM USING THE METHOD}
본 발명은 동적 스펙트럼 액세스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 인지 무선 통신 기술에 관한 것이다.
무선 주파수 대역의 수요가 급증하면서 무선 주파수 스펙트럼의 가치가 점점 높아지고 있다. 거의 모든 주파수 자원이 분배되어 있기 때문에 분배표 상으로는 비어 있는 대역이 거의 없어 보인다. 하지만, 이는 주파수 분배 관리 정책의 한계 때문이지 물리적으로 주파수 자원이 부족한 것은 아니며, 실제로 많은 대역들이 시기와 장소에 따라 전혀 사용되지 않는 상태로 남아 있다.
이에 따라, 정적인 주파수 분배 정책의 한계를 기술적으로 해결하기 위해 동적으로 미사용 주파수 대역들을 활용하자는 동적 스펙트럼 액세스의 개념이 등장하였다.
*이렇듯, 스펙트럼 사용의 효율을 높이는 기술로서 동적 스펙트럼 할당에 기반하는 인지 무선 통신(Cognitive Radio, CR)은 무선 주파수 스펙트럼 부족 문제의 해결책 중 하나로 주목받고 있다.
CR 시스템에서, 일차 사용자(Primary User, PU)는 특정 스펙트럼 대역에 대해 우선권을 가지는데, PU가 해당 스펙트럼 대역을 사용하지 않을 경우에, 즉 PU 신호가 존재하지 않을 때에 어떤 이차 사용자(Secondary User, SU)가 PU의 스펙트럼 사용에 간섭을 주지 않는 범위 내에서 해당 스펙트럼 대역에서 통신을 할 수 있다.
CR 기술은 소프트웨어 정의 무선 시스템(Software Defined Radio, SDR) 기술에 의해 뒷받침된다. SDR 기술은 각종 전송 파라미터들을 소프트웨어적으로 조정할 수 있어, SU가 적합한 스펙트럼을 동적으로 선택하고 선택된 대역을 이용하다가 PU의 존재를 감지하면 다른 스펙트럼을 찾고 검색된 대역에 적합한 전송 파라미터들에 따라 재설정되는 일련의 절차들을 기술적으로 실현할 수 있다.
CR 시스템에서 SU의 전송 파라미터들을 최적화하는 요소를 인지 엔진(Cognitive Engine, CE) 장치라고 통칭한다.
SU는 PU에게 할당되었지만 PU가 사용하지 않고 있는, 또는 PU의 무선 활동이 감지되지 않는 동안에 PU의 스펙트럼을 점유하는데, SU의 전송 파라미터들은 비어 있는 스펙트럼 외에도 주변에 현재 사용 중인 다른 PU들의 스펙트럼들과 사이에 간섭을 최소화한다거나, 허가된 전송 전력 제한을 초과하지 않아야 한다거나 하는 등의 조건을 만족하여야 한다.
따라서, 이러한 다양한 제약 조건들을 만족하면서 최적의 SU 전송 파라미터들을 도출할 방안이 필요하다. 일반적으로, 최적화 알고리즘들은 파라미터들을 많이 고려할수록 좀 더 최적화된 파라미터들을 도출할 수 있겠지만, 파라미터들이 많을수록 최적화된 결과를 도출하는 데에 걸리는 시간과 연산 자원은 급격히 늘어난다. 특히 CR 시스템은 PU에게 독점적으로 배정된 무선 자원을 SU가 일시적으로 빌려 쓰는 방식이므로 PU의 통신을 방해하지 않도록 짧은 시간 내에 최적화 결과를 도출할 필요가 있다.
따라서, 최적화를 위한 무선 파라미터들의 선정과 설정, 성능 지수 또는 적합도 함수의 정의가 매우 중요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터를 최적화하는 방법을 제공하는 데에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터들 뿐 아니라, 가중치 벡터도 최적화하는 방법을 제공하는 데에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템을 제공하는 데에 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법은,
전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하는 단계;
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들 및 가중치 벡터의 후보벡터들을 획득하는 단계;
획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하는 단계; 및
상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 단계를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활동도에 관한 단일 목적 적합도 함수는,
각 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 비율, 상대적 대역폭 비율 및 대역 마진율로써 정의되고,
상기 대역폭 활동도는, k번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)인 검정 통계량 마진 D(k)가 클수록,
k번 유휴 협대역이 상대적으로 다른 유휴 협대역보다 넓을수록,
k번 유휴 협대역의 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 마진에 비해 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 마진이 클수록, 커지도록 설계될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수는 k 번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k)의 최소값 대비 제1 차분(difference)을 제1 차분의 최대값에 의해 정규화한 값과, k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k)의 최소값 대비 제2 차분을 제2 차분의 최대값에 의해 정규화한 값 및 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 대비 제3 차분을 제3 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수는 유휴 협대역 대역폭 W(k)와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00001
에 의해 정의되고,
여기서, fband_usage는 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수, 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)이고, 검정 통계량 T(k)는 k 번 유휴 협대역에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI) 또는 결합 검정 통계량에 포함되며, 문턱값 γ(k)은 k 번 유휴 협대역에 관하여 소정의 오경보율을 만족하는 검정 통계량 문턱값으로서 사전에 주어지는 값이며, Wmax 및 Wmin은 각각 유휴 협대역 대역폭들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
*일 실시예에 따라, 상기 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수는 변조 지수 M의 제곱지수(power) 최소값 log2(Mmin) 대비 특정 변조 지수 M의 제곱지수 log2(M)의 제1 비율을 제1 비율의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 제4 차분을 제4 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수는 변조 지수 M과 SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00002
에 의해 정의되고,
여기서, fthroughput은 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수이고, Mmax와 Mmin은 각각 가능한 변조 지수 M의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
*일 실시예에 따라, 상기 간섭량은 SU 신호의 존재에 의해 PU 신호가 받는 영향으로 정의되며,
상기 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수는 등가 등방 복사 전력 EIRP의 최소값 EIRPmin 대비 제5 차분을 제5 차분의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 제6 차분을 제6 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 간섭량은 SU 신호의 존재에 의해 PU 신호가 받는 영향으로 정의되며,
상기 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수는 SU 신호의 등가 등방 복사 전력 EIRP와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00003
에 의해 정의되며,
여기서, finterference는 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수이고, EIRPmax와 EIRPmin은 각각 가능한 등가 등방 복사 전력 EIRP의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수는 비트 오류율 최소값 Pd,min 대비 비트 오류율 Pd 의 제2 비율을 제2 비율의 최대값에 의해 정규화한 값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00004
에 의해 정의되며,
여기서, Pb는 반송파 대 잡음비(CNR)의 함수로 표현되는 비트 오류율(BER) 값이고, Pb,min은 가능한 Pb 값들 중에 최소값이며, CNR은 잡음 밀도(N0) 대비 비트당 에너지(Eb)의 비율로 정의되고, 잡음 밀도 대비 비트당 에너지 (Eb/N0)는 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00005
과 같이 전송 파라미터들 EIRP, M, Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)에 의해 표현될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 SU 신호 대역폭 Bs의 후보값들 중 하나는 유휴 협대역 대역폭 W(k)으로 설정될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법은,
전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하는 단계;
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 획득하는 단계;
획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하는 단계; 및
상기 다목적 적합도 함수를 최대로 만드는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 단계를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 엔진 장치는,
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들 및 가중치 벡터의 후보벡터들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
*상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활동도에 관한 단일 목적 적합도 함수는,
각 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 비율, 상대적 대역폭 비율 및 대역 마진율로써 정의되고,
상기 대역폭 활동도는, k번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)인 검정 통계량 마진 D(k)가 클수록,
k번 유휴 협대역이 상대적으로 다른 유휴 협대역보다 넓을수록,
k번 유휴 협대역의 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 마진에 비해 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 마진이 클수록, 커지도록 설계될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수는 k 번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k)의 최소값 대비 제1 차분을 제1 차분의 최대값에 의해 정규화한 값과, k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k)의 최소값 대비 제2 차분을 제2 차분의 최대값에 의해 정규화한 값 및 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 대비 제3 차분을 제3 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수는 유휴 협대역 대역폭 W(k)와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00006
에 의해 정의되고,
여기서, fband_usage는 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수, 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)이고, 검정 통계량 T(k)는 k 번 유휴 협대역에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI) 또는 결합 검정 통계량에 포함되며, 문턱값 γ(k)은 k 번 유휴 협대역에 관하여 소정의 오경보율을 만족하는 검정 통계량 문턱값으로서 사전에 주어지는 값이며, Wmax 및 Wmin은 각각 유휴 협대역 대역폭들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
*일 실시예에 따라, 상기 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수는 변조 지수 M의 제곱지수(power) 최소값 log2(Mmin) 대비 특정 변조 지수 M의 제곱지수 log2(M)의 제1 비율을, 제1 비율의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분(difference)을 제1 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수는 변조 지수 M과 SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00007
에 의해 정의되고,
*여기서, fthroughput은 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수이고, Mmax와 Mmin은 각각 가능한 변조 지수 M의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 간섭량은 SU 신호의 존재에 의해 PU 신호가 받는 영향으로 정의되며,
상기 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수는 등가 등방 복사 전력 EIRP의 최소값 EIRPmin 대비 제1 차분을, 제1 차분의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 제2 차분을, 제2 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 간섭량은 SU 신호의 존재에 의해 PU 신호가 받는 영향으로 정의되며,
상기 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수는 SU 신호의 등가 등방 복사 전력 EIRP와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00008
에 의해 정의되며,
여기서, finterference는 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수이고, EIRPmax와 EIRPmin은 각각 가능한 등가 등방 복사 전력 EIRP의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수는 비트 오류율 최소값 Pd,min 대비 비트 오류율 Pd 의 제2 비율을 제2 비율의 최대값에 의해 정규화한 값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로서, 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00009
에 의해 정의되며,
여기서, Pb는 반송파 대 잡음비(CNR)의 함수로 표현되는 비트 오류율(BER) 값이고, Pb,min은 가능한 Pb 값들 중에 최소값이며, CNR은 잡음 밀도(N0) 대비 비트당 에너지(Eb)의 비율로 정의되고, 잡음 밀도 대비 비트당 에너지 (Eb/N0)는 다음 수학식
Figure 112014086217531-pat00010
과 같이 전송 파라미터들 EIRP, M, Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)에 의해 표현될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 SU 신호 대역폭 Bs의 후보값들 중 하나는 유휴 협대역 대역폭 W(k)으로 설정될 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 엔진 장치는,
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수를 최대로 만드는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 인지 무선 통신 시스템은,
일차 사용자(PU)에게 할당된 대역을 일차 사용자가 현재 점유 중인지 알기 위해 해당 대역에서 PU 신호의 검출 여부에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성하는 인지 무선 통신 장치로부터 수신된 SSI에 기초하여 PU 신호의 존재 여부를 판정하는 결합 센터(FC); 및
전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 상기 인지 무선 통신 장치의 대역 할당 요청 또는 반납 요청과 상기 스펙트럼 센싱 정보에 기초하여 대역 할당을 요청한 상기 인지 무선 통신 장치를 위해 최적화된 전송 파라미터들을 도출하며, 도출된 최적화 전송 파라미터들에 따라 생성된 무선 설정 신호를 상기 인지 무선 통신 장치에 전송하는 인지 엔진 장치를 포함하고,
상기 인지 엔진 장치는,
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
상기 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 인지 무선 통신 시스템은,
일차 사용자(PU)에게 할당된 대역을 일차 사용자가 현재 점유 중인지 알기 위해 해당 대역에서 PU 신호의 검출 여부에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성하는 인지 무선 통신 장치로부터 수신된 SSI에 기초하여 PU 신호의 존재 여부를 판정하는 결합 센터(FC); 및
전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 상기 인지 무선 통신 장치의 대역 할당 요청 또는 반납 요청과 상기 스펙트럼 센싱 정보에 기초하여 대역 할당을 요청한 상기 인지 무선 통신 장치를 위해 최적화된 전송 파라미터들을 도출하며, 도출된 최적화 전송 파라미터들에 따라 생성된 무선 설정 신호를 상기 인지 무선 통신 장치에 전송하는 인지 엔진 장치를 포함하고,
상기 인지 엔진 장치는,
최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
상기 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합일 수 있다.
본 발명의 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템에 따르면, 기존에 최적화를 위해 고려되는 전송 파라미터들, 즉 전송 전력, 변조지수와 협대역 대역폭 외에, SU 주파수 대역폭을 추가로 고려하여 좀 더 다양한 종류의 SU에 적용할 수 있다.
본 발명의 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법, 이를 이용한 인지 엔진 장치 및 인지 통신 무선 시스템에 따르면, 종래에는 적합도 함수들의 가중치들이 고정적이었지만, 적합도 함수들의 가중치 값들도 최적화할 수 있어서 좀 더 다양한 전송 환경에서 최적화를 수행할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하는 인지 무선 통신 시스템의 개략적인 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하는 인지 엔진 장치를 예시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 예시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법의 성능을 측정하기 위해 개활지에서 관측한 스펙트럼을 예시한 그래프이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하여 서로 다른 전송 조건에서 유전자 알고리즘을 구동한 결과 평균 적합도 값들이 수렴하는 모습 및 그 때의 유전자를 각각 예시한 도면들이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하는 인지 무선 통신 시스템의 개략적인 개념도이다.
도 1을 참조하면, 인지 무선 통신 시스템(10)은 인지 무선 통신 장치들(Cognitive Radio, CR)(11), 결합 센터(Fusion Center, FC)(12) 및 인지 엔진 장치(13)를 포함한다.
인지 무선 통신 장치(11)는 일차 사용자(우선 사용자, PU)에게 할당된 주파수 스펙트럼 대역을 일차 사용자가 현재 점유 중인지 알기 위해 해당 주파수 스펙트럼에서 검출된 무선 신호를 다운컨버팅한 기저 대역 신호를 샘플링하고, 샘플링된 샘플들에 기초하여 PU 신호의 검출 여부를 포함하는 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성한다. 무선 신호의 샘플들로부터 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성하는 과정은, 예를 들어 일반화 우도 비율 검정 기법(Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT)에 의해 산출된 검정 통계량이 문턱값을 초과하면 PU 신호가 존재한다는 취지로 SSI를 생성하는 과정일 수 있다.
또한 인지 무선 통신 장치(11)는 생성한 스펙트럼 센싱 정보를 결합 센터(12)로, 또는 실시예에 따라 인지 엔진 장치(13)로 출력하며, 인지 엔진 장치(13)로부터 수신된 무선 설정 신호에 의해 지시되는 무선 파라미터 설정에 따라 설정 및 동작할 수 있다.
한편, 결합 센터(12)는 복수의 인지 무선 통신 장치들(11)로부터 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 수신하고, 수신된 SSI들을 기초로 결합 검정 통계량을 산출하고, 산출된 결합 검정 통계량과 결합 검정 문턱값을 기초로 PU 신호의 존재 여부를 최종 판정한다.
실시예에 따라, 만약 인지 무선 통신 시스템(10) 내에 인지 무선 통신 장치(11)가 하나 뿐인 경우에는, 결합 센터(12)가 존재하지 않을 수 있다. 이 경우에, 인지 무선 통신 장치(11)의 SSI에 의해 PU 신호의 존재 여부가 최종 판정된다고 볼 수 있고, 인지 무선 통신 장치(11)로부터 SSI 신호는 결합 센터(12) 대신에 인지 엔진 장치(13)가 수신한다.
인지 엔진 장치(13)는 결합 센터(12)의 판정 결과에 따라, 또는 실시예에 따라서는 인지 무선 통신 장치(11)의 SSI에 따라, 전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 이차 사용자(SU), 즉 인지 무선 통신 장치(11)로부터 받은 대역 할당 요청 또는 반납 요청과 스펙트럼 센싱 정보에 기초하여 대역 할당을 요청한 이차 사용자를 위해 최적화된 전송 파라미터들을 도출하며, 도출된 최적화 전송 파라미터들에 따라 생성된 무선 설정 신호를 이차 사용자, 즉 인지 무선 통신 장치(11)에게 전송함으로써, 이차 사용자에 대한 유휴 협대역의 대여, 회수 또는 변경을 효과적으로 제어할 수 있다.
여기서 스펙트럼 센싱 정보는 검정 통계량뿐 아니라, 유휴 협대역의 잡음 밀도 및 스펙트럼 센싱을 위한 검정 통계량 문턱값을 포함할 수 있다.
도 1의 인지 엔진 장치(13)의 구성을 좀 더 구체적으로 설명하기 위해 도 2를 참조하면, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하는 인지 엔진 장치를 예시한 블록도이다.
도 2에서, 인지 엔진 장치(20)는 전송 파라미터 저장부(21), 유전자 알고리즘 연산부(22) 및 무선 설정 신호 생성부(23)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 전송 파라미터 저장부(21)은 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보 값들을 저장한다.
예를 들어, 전송 파라미터들은 인지 무선 통신 장치(11)과 결합 센터(12)에 의해 수집된 스펙트럼 센싱에 대한 정보를 바탕으로 최적화될 대상이며, 인지 무선 통신 장치(11)가 제어할 수 있는 파라미터들 중에 최소 가지수의 파라미터들로써 신속하게 최적 결과를 도출할 수 있도록 신중하게 선정할 필요가 있다.
이에 따라, 본 발명은 실효 등방 복사 전력(Equivalent Isotropically Radiated Power, EIRP)라고도 불리는 등가 등방 복사 전력(Effective Isotropically Radiated Power, EIRP)와, 변조 지수 M, k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k), SU 신호 대역폭 Bs의 네 종류의 전송 파라미터들을 이용한다.
등가 등방 복사 전력 EIRP는 안테나로부터 최대 이득 방향으로 방사된 실효 전력을 의미하며, 안테나의 출력 성능을 결정하는 파라미터다. 안테나의 출력이 커지면 전송 성능이 향상될 것이나 간섭이 늘어날 수 있다.
변조 지수 M은 기저 대역 변조 방식이 하나의 심볼로 변조하는 비트들의 개수를 특정하는 파라미터이다. 예를 들어 BPSK 변조 방식에서 M은 2이고, 16 QAM 변조 방식에서 M은 16이다. 변조 지수 M이 커지면 전송량이 늘어날 것이지만 오류율도 상승한다.
협대역 번호 k는 수집된 스펙트럼 센싱 정보에 의해 유휴 협대역으로 판정된 다수의 협대역들을 가리키는 번호이고, W(k)는 k번 유휴 협대역의 대역폭이다. 본 발명에서 협대역은 달리 명시되지 않으면 PU 신호가 감지되지 않아 SU가 사용할 수 있는 유휴 협대역들을 의미한다.
SU 신호 대역폭 Bs는 유휴 협대역을 활용하고자 하는 SU 신호의 예시적인 대역폭이다. 특히, SU 신호 대역폭 Bs의 어느 한 후보값, 예를 들어 최대값은 k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k)으로 설정될 수 있다.
전송 파라미터들과 무선 성능 지표들의 관계를 살펴보면, 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M 및 SU 신호 대역폭 Bs는 중요한 무선 성능 지표 중 하나인 비트 오류율(Bit Error Rate, BER)에 관련된 전송 파라미터들이다.
또다른 주요 무선 성능 지표인 데이터 전송률(Throughput)은 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k)와 SU 전송 대역폭 Bs에 의해 표현될 수 있다.
또한 SU 신호가 인접한 점유 대역의 PU 신호들에 미치는 간섭량(Interference)은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 유휴 협대역 대역폭 W(k), SU 신호 대역폭 Bs에 의해 조절될 수 있다.
유휴 협대역을 얼마나 효과적으로 사용하는지에 관한 평가 지표로서 본 발명에서 정의한 대역폭 활용도(Band Usage)는 수집된 스펙트럼 센싱 정보에 따라, 후술하듯이, 각 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 비율, 상대적 대역폭 비율 및 대역 마진 비율로써 정의할 수 있는데, 이러한 대역폭 활용도는 유휴 협대역 대역폭 W(k)와 SU 신호 대역폭 Bs에 따라 조절될 수 있다.
나아가, 본 발명은 상술한 네 가지 무선 성능 지표들을 위의 네 가지 전송 파라미터들 및 주어진 스펙트럼 센싱 정보로써 각각 나타내는 단일 목적 적합도 함수들을 설계하였는데, 네 개의 단일 목적 적합도 함수들의 각각에 대해 소정의 가중치 벡터 w에 설정된 각각의 가중치 성분을 곱한 값들을 합산하여 하나의 다목적 적합도 함수를 도출할 수 있다. 이때, 바람직하게는, 가중치 벡터 w의 가중치 성분들의 총합은 1이다.
이에 따라, 전송 파라미터 저장부(21)은 가중치 벡터 w의 가능한 후보벡터들을 더 포함할 수 있다.
한편, 이러한 전송 파라미터들 및 가중치들의 값은 연속적인 형식을 가지기보다는, 구현 가능한 몇몇 후보값들 내지 후보벡터들 중에서 선정될 수 있다. 나아가, 각각의 후보값들은 2진수 인덱스로 지시될 수 있다.
예를 들어, 다음 표 1과 같이 전송 파라미터들 EIRP, M, k, Bs 및 가중치 벡터 w가 주어질 수 있다. 표 1에서 예시적으로, EIRP는 16 가지 후보값들을 가지며 각 후보값이 0000B부터 1111B까지 16 개의 4 비트 인덱스들에 의해 지시되고, M, k, Bs 및 w는 각각 4 가지 후보값들 또는 후보벡터들을 가지며 각 후보값 또는 후보벡터들은 00B부터 11B까지 4 개의 2 비트 인덱스들에 의해 지시된다.
파라미터
또는 가중치 벡터		 후보값 (비트열)
EIRP
(dBm)		 1/16*23 (0000) 2/16*23 (0001) 3/16*23 (0010) 4/16*23 (0011)
5/16*23 (0100) 6/16*23 (0101) 7/16*23 (0110) 8/16*23 (0111)
9/16*23 (1000) 10/16*23 (1001) 11/16*23 (1010) 12/16*23 (1011)
13/16*23 (1100) 14/16*23 (1101) 15/16*23 (1110) 16/16*23 (1111)
M 2(BPSK) (00) 4(QPSK) (01) 8(8PSK) (10) 16(16QAM) (11)
k Band 1 (00) Band 2 (01) Band 3 (10) Band 4 (11)
Bs (MHz) 0.01 MHz (00) 0.1 MHz (01) 0.5 MHz (10) W(k) MHz (11)
w [0.7, 0.1, 0.1, 0.1] (00) [0.1, 0.7, 0.1, 0.1] (01) [0.1, 0.1, 0.7, 0.1] (10) [0.1, 0.1, 0.1, 0.7] (11)
여기서, 등가 등방 복사 전력 EIRP는 1/16*23 dBm부터 16/16*23 dBm까지 16 개의 가능한 후보값들로 주어졌는데, 23 dBm은 IEEE 802.11n 표준의 5GHz 무선 근거리 통신망(WLAN)에서 규정되는 MHz 당 5 mW 전력을 40 MHz 폭의 채널에 적용하였을 때의 출력인 200 mW를 dBm으로 환산한 크기, 또는 LTE 업링크의 최대 EIRP인 23 dBm과 관련이 있다.
또한, SU 신호 대역폭 Bs는 한 후보값이 W(k)로 정의되어 있는데, W(k)는 k번 유휴 협대역의 대역폭을 의미한다. 다시 말해, SU 신호 대역폭 Bs을 0.01 MHz과 같은 어떤 특정한 값으로 고정하는 대신에, 불특정 유휴 협대역 전체를 SU 신호 대역폭으로 지정한다. 따라서, SU 신호 대역폭 Bs 중 어느 한 후보값이 유휴 협대역 대역폭 W(k)에 따라 달라지므로, 후술될 적합도 함수들 중에 SU 신호 대역폭 Bs을 포함하는 적합도 함수는 유휴 협대역 대역폭 W(k)도 내재적으로 포함한다. 실질적으로 SU 신호 대역폭 Bs는 모든 유휴 협대역의 대역폭 W(k)에 대해 항상 같거나 작다.
가중치 후보벡터들은 성분들의 총합이 1이 되도록 미리 설정될 수 있다.
이렇듯, 전송 파라미터 저장부(21)은 표 1과 같이 전송 파라미터들 및 가중치 벡터의 가능한 후보값들 또는 후보벡터들을 저장할 수 있다.
이어서, 유전자 알고리즘 연산부(22)는 전송 파라미터 저장부(21)을 참조하여 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터의 후보벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택(selection), 교배(breeding), 돌연변이(mutation) 및 대체(exchange) 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정한다.
구체적으로 다목적 적합도 함수 f는 다음 수학식 1과 같이 복수의 단일 목적 적합도 함수의 각각 f1 내지 fL에 소정의 가중치 벡터 w의 각 원소 w1 내지 wL를 승산한 값들을 합산한 형태일 수 있다.
Figure 112014086217531-pat00011
이때, 가중치 벡터 w는 정규화된 가중치 벡터로서, 각 원소 w1 내지 wL의 합은 1일 수 있다.
상술하였듯이, 전송 파라미터들의 설정에 따라 인지 무선 통신 장치(11)의 다양한 성능 지표들이 변하는데, 그러한 성능 지표들에 관련하여, 아래와 같이 복수의 단일 목적 적합도 함수들이 정의될 수 있다.
특히 본 발명은 예시적으로, 다목적 적합도 함수를 비트 오류율(BER), 데이터 전송률(Throughput), 간섭량(Interference) 및 대역폭 활용도(Band Usage)에 대해 각각 단일 목적 적합도 함수들을 가중 합으로 정의한다.
먼저 비트 오류율(BER)이 반송파 대 잡음 비(Carrier-to-Noise Ratio, CNR)의 함수로 표현될 수 있음은 주지되어 있다. 또한 CNR은 SU 신호의 세기가 클수록, SU 대역폭이 좁을수록, 변조 지수가 낮을수록, 잡음이 낮을수록 커진다.
따라서, 비트 오류율(BER)에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 다음 수학식 2와 같이 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112014086217531-pat00012
여기서, Pb는 비트 오류율(BER) 값이고, Pb,min은 가능한 Pb 값들 중에 최소값이며, Pb는 반송파 대 잡음비(CNR)의 함수로 표현되고, CNR은 잡음 밀도(N0) 대비 비트당 에너지(Eb)의 비율로 정의된다. 비트 오류율 Pb는 예를 들어 QAM 변조에서
Figure 112014086217531-pat00013
와 같이 CNR의 함수로 표현될 수 있다. 여기서 erfc( )는 에러 함수(error function)이다.
한편, 송신된 비트열 중에 0과 1이 확률적으로 동일하게 나타난다면, 어떤 채널을 거쳐 수신된 비트열이 모두 0이거나 모두 1이어서 정보를 복원할 수 없는 경우와 같이, 비트 오류율 Pb의 최대값은 0.5이다.
이때, 잡음 밀도 대비 비트당 에너지 (Eb/N0)는 다음 수학식 3과 같이 전송 파라미터들 EIRP, M, Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)(상술하였듯이, W(k)는 Bs의 일부로서 포함됨)에 의해 표현될 수 있다.
Figure 112014086217531-pat00014
여기서 Eb는 비트당 에너지이고 N0는 잡음 밀도이다. 일반적으로, 아날로그 통신에서 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)가 그러하듯이, CNR이 낮으면 비트 오류율 BER은 나빠지고(커지고), CNR이 크면 비트 오류율 BER은 좋아진다(작아진다).
따라서, Pb의 최소값 Pb,min은 예시적으로 EIRP가 16/16*23 dBm이고 M은 2, Bs는 0.01 MHz이고 잡음 밀도 N0로 관찰된 무선 환경에서 나타나는 비트 오류율이다.
이에 따라, fBER는 분모가 고정된 값이고 분자는 전송 파라미터들 EIRP, M, Bs 및 k의 조합에 따라 가변하는 값이므로, 전송 파라미터들 EIRP, M, Bs 및 k의 조합에 따라 여러가지 값을 가질 수 있다.
따라서, 수학식 2 및 3의 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 비트 오류율 최소값 Pd,min 대비 특정 전송 파라미터 조건에서 나타나는 비트 오류율 Pd 의 비율을, 이 비율의 최대값에 의해, 다시 말해, 비트 오류율 최소값 Pd,min 대비 비트 오류율 최대값 Pd,max 비율에 의해, 정규화한 값이다.
다시 말해, 각 항의 분모들은 고정된 값이고, 분자들은 전송 파라미터들에 따라 가변하므로, 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 0부터 1 사이의 정규화된 값을 산출한다.
다음으로, 데이터 전송률(Throughput)은 심볼 당 비트의 수(즉, 변조 지수 M)가 클수록, 그리고 SU 신호의 전송 대역(즉 SU 신호의 대역폭 Bs)이 넓을수록 커지므로, 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수 fthroughput은 다음 수학식 4와 같이 변조 지수 M과 SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로 정의될 수 있다.
Figure 112014086217531-pat00015
여기서, Mmax와 Mmin은 각각 가능한 변조 지수 M의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는, 표 1에서 알 수 있듯이, k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값이다.
수학식 4의 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수 fthroughput은 변조 지수 M의 제곱지수(power) 최소값 log2(Mmin) 대비 특정 변조 지수 M의 제곱지수 log2(M)의 비율을, 이 비율의 최대값에 의해, 다시 말해 변조 지수 M의 제곱지수 최소값 log2(Mmin) 대비 제곱지수 최대값 log2(Mmax) 비율에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분(difference)을 이 차분의 최대값에 의해, 다시 말해 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 SU 신호 대역폭 최대값 Bs,max의 차분에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식이다.
각 항의 분모들은 고정된 값이고, 분자들은 전송 파라미터들에 따라 가변하므로, 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수 fthroughput은 0부터 1 사이의 값을 산출한다.
한편, 간섭량(Interference)은 정식으로 허가되지 않은 SU 신호의 존재에 의해 인접한 대역에 적법하게 배정받은 PU 신호가 받는 영향으로 정의된다. SU 신호가 강할수록 또는 대역폭이 넓을수록 PU 신호가 더 크게 간섭을 받을 것이다.
이에 따라, 본 발명에서 PU 신호가 받는 간섭량은 다음 수학식 5와 같이 SU 신호의 등가 등방 복사 전력 EIRP와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로 정의한다.
Figure 112014086217531-pat00016
여기서, EIRPmax와 EIRPmin은 각각 가능한 등가 등방 복사 전력 EIRP의 후보값들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값이다.
수학식 5의 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수 finterference은 등가 등방 복사 전력 EIRP의 최소값 EIRPmin 대비 차분을, 이 차분의 최대값, 다시 말해, 등가 등방 복사 전력 EIRP의 최소값 EIRPmin 대비 최대값 EIRPmax의 차분에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분을, 이 차분의 최대값에 의해, 다시 말해 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 SU 신호 대역폭 최대값 Bs,max의 차분에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식이다.
각 항의 분모들은 고정된 값이고, 분자들은 전송 파라미터들에 따라 가변하므로, 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수 finterference은 0부터 1 사이의 값을 산출한다.
다음으로, SU 신호 대역이 유휴 협대역을 얼마나 효과적으로 사용하는지에 관한 평가 지표로서 본 발명에서 정의한 대역폭 활용도(Band Usage)는 각 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 비율, 상대적 대역폭 비율 및 대역 마진율로써 정의할 수 있다.
좀 더 구체적으로, 협대역 내에 PU 신호가 미약할수록, 다른 협대역보다 더 넓을수록, 협대역의 대역폭이 SU 신호의 대역보다 넓어 여유로울수록 SU 신호 대역이 할당되기 좋은 유휴 협대역이라 할 수 있다.
먼저, 협대역 번호가 k인 어떤 유휴 협대역에 관하여, 결합 센터(12) 또는 인지 무선 통신 장치(11)에서 전달된 검정 통계량 T(k)이 그 협대역에 설정된 검정 통계량 문턱값 γ(k)보다 낮을수록, 협대역 내 PU 신호의 부존재가 확실해진다.
따라서, k번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)라 하면, 검정 통계량 마진 D(k)가 클수록 대역폭 활용도는 높아진다.
여기서 문턱값 γ(k)은 스펙트럼 센싱 시에 소정의 오경보 확률을 만족하도록 결정될 수 있다.
이어서, k번 유휴 협대역이 상대적으로 다른 유휴 협대역보다 넓을수록 대역폭 활용도가 높아진다.
또한, k번 유휴 협대역의 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 마진에 비해 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 마진이 클수록 대역폭 활용도가 높아진다.
이에 따라, 본 발명에서 SU 신호의 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수 fband_usage는 다음 수학식 6과 같이 유휴 협대역 대역폭 W(k)와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로 정의한다.
Figure 112014086217531-pat00017
여기서, 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)이고, 검정 통계량 T(k)는 결합 센터(12) 또는 인지 무선 통신 장치(11)에서 k 번 유휴 협대역에 관하여 전달된 스펙트럼 센싱 정보(SSI) 또는 결합 검정 통계량에 포함되며, 문턱값 γ(k)은 k 번 유휴 협대역에 관하여 소정의 오경보율을 만족하는 검정 통계량 문턱값으로서 사전에 주어지는 값이다. Wmax 및 Wmin은 각각 유휴 협대역 대역폭들 중 최대값과 최소값이고, W(k)는 k 번 유휴 협대역의 대역폭이며, Bs,min은 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값이다.
수학식 6의 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수 fband_usage은 k 번 협대역의 검정 통계량 마진 D(k)의 최소값 Dmin 대비 차분을 이 차분의 최대값, 다시 말해 검정 통계량 마진 최소값 Dmin 대비 검정 통계량 마진 최대값 Dmax의 차분에 의해 정규화한 값과, k번 협대역의 대역폭 W(k)의 최소값 Wmin 대비 차분을 이 차분의 최대값, 다시 말해, 협대역 대역폭 최소값 Wmin 대비 협대역 대역폭 최대값 Wmax의 차분에 의해 정규화한 값 및 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분을 이 차분의 최대값, 다시 말해 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 SU 신호 대역폭 최대값 Bs,max의 차분에 의해 정규화한 값을 합산하고, 산술 평균하는 수식이다.
각 항의 분모들은 고정된 값이고, 분자들은 전송 파라미터들에 따라 가변하므로, 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수 fband_usage은 0부터 1 사이의 값을 산출한다.
최종적으로 수학식 2, 4, 5 및 6의 단일 목적 적합도 함수들은 다음 수학식 7과 같은 다목적 적합도 함수로 합산된다.
Figure 112014086217531-pat00018
이렇듯, 유전자 알고리즘 연산부(22)는 전송 파라미터 저장부(21)을 참조하여 전송 파라미터들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수 fp를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하고, 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출한다.
이에 따라, 무선 설정 신호 생성부(24)는 최적화된 전송 파라미터들에 기초한 무선 설정 신호를 생성하여 인지 무선 통신 장치(11)에 전송한다.
한편, 수학식 7의 다목적 적합도 함수 fp를 참조하면, 만약 가중치 벡터 w가 표 1의 인덱스 00B에 의해 [0.7, 0.1, 0.1, 0.1]로 설정된다면, 인지 무선 통신 장치(11)는 fband_usage에 가장 큰 가중치를 부여하므로, 대역폭을 최대한 활용하는 광대역 전송 모드로 동작할 것이다. 만약 가중치 벡터 w가 표 1의 인덱스 01B에 의해 [0.1, 0.7, 0.1, 0.1]로 설정된다면, 인지 무선 통신 장치(11)는 fBER에 가장 큰 가중치를 부여하므로, 낮은 비트 오류율이 가장 중시되는 고신뢰성 전송 모드로 동작할 것이다.
또한 만약 가중치 벡터 w가 표 1의 인덱스 10B에 의해 [0.1, 0.1, 0.7, 0.1]로 설정된다면, 인지 무선 통신 장치(11)는 fthroughput에 가장 큰 가중치를 부여하므로, 높은 데이터 전송율이 중시되는 고속 전송 모드로 동작할 것이다.
또한 만약 가중치 벡터 w가 표 1의 인덱스 10B에 의해 [0.1, 0.1, 0.1, 0.7]로 설정된다면, 인지 무선 통신 장치(11)는 finterference에 가장 큰 가중치를 부여하므로, 낮은 간섭량이 중시되는 소극적 전송 모드로 동작할 것이다.
이렇듯 실시예에 따라, 가중치 벡터는 무선 환경과 SU 신호의 목적에 따라 사전에 주어지고, 유전자 알고리즘 연산부(22)는 전송 파라미터 저장부(21)을 참조하여 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수 fp를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하고, 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 예시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위해 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법은 먼저 단계(S31)에서, 전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득한다.
단계(S32)에서, 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들 및 가중치 벡터의 가능한 후보벡터들을 획득한다.
구체적으로, 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k), SU 신호 대역폭 Bs이다.
가중치 벡터 w는 복수의 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합산으로 표현되는 다목적 적합도 함수를 위한 가중치들로 이루어진 벡터이다.
여기서, 등가 등방 복사 전력 EIRP는 안테나로부터 최대 이득 방향으로 방사된 실효 전력을 의미하며, 안테나의 출력 성능을 결정하는 파라미터다.
변조 지수 M은 기저 대역 변조 방식이 하나의 심볼로 변조하는 비트들의 개수를 특정하는 파라미터이다.
협대역 번호 k는 수집된 스펙트럼 센싱 정보에 의해 유휴 협대역으로 판정된 다수의 협대역들을 가리키는 번호이고, W(k)는 k번 유휴 협대역의 대역폭이다.
SU 신호 대역폭 Bs는 유휴 협대역을 활용하고자 하는 SU 신호의 예시적인 대역폭이다. 특히, SU 신호 대역폭 Bs의 어느 한 후보값, 예를 들어 최대값은 k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k)으로 설정될 수 있다.
실시예에 따라, 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들만 획득할 수도 있다.
이어서, 단계(S33)에서, 획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터의 후보벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정한다.
실시예에 따라, 획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정한다. 이 경우, 가중치 벡터는 이차 신호의 목적과 무선 환경에 따라 주어질 수 있다.
실시예에 따라, 다목적 적합도 함수는 비트 오류율(BER), 데이터 전송률(Throughput), 간섭량(Interference) 및 대역폭 활용도(Band Usage)에 대한 단일 목적 적합도 함수들을 가중 합으로 정의된다.
구체적으로, 비트 오류율(BER)에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 상술한 수학식 2와 같이 비트 오류율(BER) Pb의 함수이고, BER은 CNR로 표현되는 함수이며, 또한 CNR은 수학식 3과 같이 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)에 의해 정의될 수 있다.
실시예에 따라, 비트 오류율에 대한 단일 목적 적합도 함수 fBER은 비트 오류율 최소값 Pd,min 대비, 현재 세대 유전자 비트열에 상응하는 전송 파라미터들에 의해 나타나는 비트 오류율 Pd의 비율을 이 비율의 최대값에 의해 정규화한 값으로 표현될 수 있다.
다음으로, 데이터 전송률(Throughput)은 심볼 당 비트의 수(즉, 변조 지수 M)가 클수록, 그리고 SU 신호의 전송 대역(즉 SU 신호의 대역폭 Bs)이 넓을수록 커지므로, 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수 fthroughput은 상술한 수학식 4와 같이 변조 지수 M과 SU 신호 대역폭 Bs 및 유휴 협대역 대역폭 W(k)의 함수로 정의될 수 있다.
수학식 4의 데이터 전송률에 대한 단일 목적 적합도 함수 fthroughput은 변조 지수 M의 제곱지수(power)의 최소값 log2(Mmin) 대비 특정 변조 지수 M의 제곱지수 log2(M)의 비율을, 이 비율의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분(difference)을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식이다.
PU 신호가 받는 간섭량은 상술한 수학식 5와 같이 SU 신호의 등가 등방 복사 전력 EIRP와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로 정의한다.
수학식 5의 간섭량에 대한 단일 목적 적합도 함수 finterference은 등가 등방 복사 전력 EIRP의 최소값 EIRPmin 대비 차분을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값에, SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식이다.
SU 신호 대역이 유휴 협대역을 얼마나 효과적으로 사용하는지에 관한 평가 지표로서 본 발명에서 정의한 대역폭 활용도(Band Usage)는 각 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 비율, 상대적 대역폭 비율 및 대역 마진율로써 정의할 수 있다.
협대역 번호가 k인 어떤 유휴 협대역에 관하여, k번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k) = 문턱값 γ(k) - 검정 통계량 T(k)라 하면, 검정 통계량 마진 D(k)가 클수록, k번 유휴 협대역이 상대적으로 다른 유휴 협대역보다 넓을수록, k번 유휴 협대역의 SU 신호 대역폭 최소값 Bs,min 대비 마진에 비해 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 마진이 클수록 대역폭 활용도가 높아진다.
이에 따라, SU 신호의 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수 fband_usage는 위의 수학식 6과 같이 유휴 협대역 대역폭 W(k)와 SU 신호의 대역폭 Bs의 함수로 정의한다.
수학식 6의 대역폭 활용도에 대한 단일 목적 적합도 함수 fband_usage은 k 번 유휴 협대역의 검정 통계량 마진 D(k)의 최소값 Dmin 대비 차분을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값과, k번 유휴 협대역의 대역폭 W(k)의 최소값 Wmin 대비 차분을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값 및 SU 신호 대역폭 Bs의 최소값 Bs,min 대비 차분을 이 차분의 최대값에 의해 정규화한 값을 합산하고 산술 평균하는 수식이다.
*단계(S34)에서, 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출한다.
실시예에 따라, 단계(S34)에서, 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출할 수 있다.
단계(S35)에서, 최적화된 전송 파라미터들에 기초한 무선 설정 신호를 생성하여 인지 무선 통신 장치(11)에 전송한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법의 성능을 측정하기 위해 개활지에서 관측한 스펙트럼을 예시한 그래프이다.
도 4를 참조하면, 국내 개활지에서 250 MHz ~ 260 MHz 대역의 스펙트럼을 관찰한 결과, 구간 내에 세 개의 좁은 대역만 주파수를 사용하고 있고, 대부분의 스펙트럼은 비어 있다. 이에 따라, 네 개의 유휴 협대역들, Band 1, Band 2, Band 3 및 Band 4가 특정될 수 있다. 여기서 잡음 밀도 N0는 가장 낮은 전력 밀도를 가지는 주파수 대역의 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectrum Density, PSD)로 결정하였고, 스펙트럼 센싱의 문턱값은 0.01의 오경보 확률을 만족하도록 결정되었다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 이용하여 서로 다른 전송 조건에서 유전자 알고리즘을 구동한 결과 평균 적합도 값들이 수렴하는 모습 및 그 때의 유전자를 각각 예시한 도면들이다.
유전자 비트열의 길이는 12 비트이고, 전송 파라미터들을 위한 인덱스들은 EIRP에 대해 4 비트, M, W(k) 및 Bs에 대해 각각 2 비트이며, 가중치 w를 위한 인덱스가 2 비트이다. 예를 들어, 유전자 비트열이 0000/01/01/10/10/00이라면, 이는 EIRP가 1/16*23 dBm, M은 4인 QPSK, W(k)는 Band 2의 대역폭, Bs는 0.5 MHz, w는 [0.7, 0.1, 0.1, 0.1]인 개체를 의미한다.
도 5의 전송 조건은 전송 속도를 우선하기 위해 M은 16으로 제한하는 조건이다. 유전자 알고리즘 연산에 의해 개체들의 선택, 교배, 돌연변이 및 대체를 거쳐 세대가 거듭됨에 따라, 각 개체들의 적합도의 평균 값은 점차 특정한 값으로 수렴한다. 더 이상 적합도의 개선이 일어나지 않는 세대에 이르러 가장 개체 수가 많은 유전자 비트열을 살펴보니, 마지막 두 비트는 '10'이며, 이는 표 1에 따르면 가중치 벡터 [0.1, 0.1, 0.7, 0.1]을 의미한다. 수학식 7을 참조하면, 이러한 가중치 벡터는 fthroughput에 최대 가중치를 할당하는 가중치 벡터이다.
또한 유전자 비트열의 9번 및 10번 비트가 '11'인데, SU 신호 대역폭 Bs은 전송 속도를 우선하는 전송 조건에 맞게 2번 협대역의 대역폭 전체로 결정된다.
따라서, 인지 엔진 장치가 전송 조건에 최적화된 전송 파라미터들을 도출하였음을 알 수 있다.
이어서, 도 6의 전송 조건은 간섭량 우선 조건으로서, SU 신호 대역폭 Bs는 1 MHz 이내로, 등가 등방 복사 전력 EIRP는 10 dBm 이하로 제한되는 조건이다.
마찬가지로 유전자 알고리즘 연산에 의해 세대가 거듭됨에 따라, 적합도 값은 수렴하였고, 가장 개체 수가 많은 유전자 비트열의 마지막 두 비트가 '11'인데, 이는 표 1에 따르면 가중치 벡터 [0.1, 0.1, 0.1, 0.7]을 의미한다. 수학식 7을 참조하면, 이러한 가중치 벡터는 finterference에 최대 가중치를 할당하는 가중치 벡터이다.
또한 유전자 비트열의 1번 내지 4번 비트가 '0000'으로, SU 신호의 EIRP는 후보값들 중 최소값인 1/16*23 dBm이다. 유전자 비트열의 9번 및 10번 비트는 '00'인데, SU 신호 대역폭 Bs은 간섭량을 우선하는 전송 조건에 맞게 가장 작은 대역폭 0.01 MHz로 결정된다. 마지막으로, 유전자 비트열의 7번 및 8번 비트는 '01'이며, 표 1에 따르면 2번 협대역을 의미하는데, 도 4에서 2번 협대역은 네 개 협대역들 중 가장 넓어, 간섭량이 최소화될 수 있다.
따라서, 인지 엔진 장치가 전송 조건에 최적화된 전송 파라미터들을 도출하였음을 알 수 있다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
또한, 본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, 광학 디스크, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크, 비휘발성 메모리 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
10 인지 무선 통신 시스템
11 인지 무선 통신 장치
12 결합 센터
13, 20 인지 엔진 장치
21 전송 파라미터 저장부
22 유전자 알고리즘 연산부
23 무선 설정 신호 생성부

Claims (9)

  1. 전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하는 단계;
    최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들 및 가중치 벡터의 후보벡터들을 획득하는 단계;
    획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하는 단계; 및
    상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
    상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합인 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs의 후보값들 중 하나는 유휴 협대역 대역폭 W(k)으로 설정되는 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법.
  3. 전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하는 단계;
    최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 획득하는 단계;
    획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하는 단계; 및
    상기 다목적 적합도 함수를 최대로 만드는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
    상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합인 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법.
  4. 컴퓨터에서 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 청구항에 따른 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 전송 파라미터 최적화 방법을 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체.
  5. 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들 및 가중치 벡터의 후보벡터들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
    전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 획득한 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
    상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
    상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합인 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 엔진 장치.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs의 후보값들 중 하나는 유휴 협대역 대역폭 W(k)으로 설정되는 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 엔진 장치.
  7. 최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
    전체 스펙트럼에 걸쳐 일차 사용자(PU) 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수를 최대로 만드는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
    상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
    상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합인 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 엔진 장치.
  8. 일차 사용자(PU)에게 할당된 대역을 일차 사용자가 현재 점유 중인지 알기 위해 해당 대역에서 PU 신호의 검출 여부에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성하는 인지 무선 통신 장치로부터 수신된 SSI에 기초하여 PU 신호의 존재 여부를 판정하는 결합 센터(FC); 및
    전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 상기 인지 무선 통신 장치의 대역 할당 요청 또는 반납 요청과 상기 스펙트럼 센싱 정보에 기초하여 대역 할당을 요청한 상기 인지 무선 통신 장치를 위해 최적화된 전송 파라미터들을 도출하며, 도출된 최적화 전송 파라미터들에 따라 생성된 무선 설정 신호를 상기 인지 무선 통신 장치에 전송하는 인지 엔진 장치를 포함하고,
    상기 인지 엔진 장치는,
    최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
    상기 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각 및 가중치 벡터들의 인덱스를 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터를 최적화된 전송 파라미터 값들 및 가중치 벡터로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
    상기 전송 파라미터들은 등가 등방 복사 전력 EIRP, 변조 지수 M, 유휴 협대역의 대역폭 W(k) 및 이차 사용자(SU) 신호 대역폭 Bs을 포함하며,
    상기 다목적 적합도 함수는 각각 대역폭 활용도, 데이터 전송률, 간섭량 및 비트 오류율에 관한 단일 목적 적합도 함수들의 가중 합인 것을 특징으로 하는 동적 스펙트럼 액세스를 구현하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 인지 무선 통신 시스템.
  9. 일차 사용자(PU)에게 할당된 대역을 일차 사용자가 현재 점유 중인지 알기 위해 해당 대역에서 PU 신호의 검출 여부에 관한 스펙트럼 센싱 정보(SSI)를 생성하는 인지 무선 통신 장치로부터 수신된 SSI에 기초하여 PU 신호의 존재 여부를 판정하는 결합 센터(FC); 및
    전체 스펙트럼에 걸쳐 PU 신호가 존재하는 점유 대역들 및 유휴 협대역들에 관한 스펙트럼 센싱 정보를 지속적으로 획득하고, 상기 인지 무선 통신 장치의 대역 할당 요청 또는 반납 요청과 상기 스펙트럼 센싱 정보에 기초하여 대역 할당을 요청한 상기 인지 무선 통신 장치를 위해 최적화된 전송 파라미터들을 도출하며, 도출된 최적화 전송 파라미터들에 따라 생성된 무선 설정 신호를 상기 인지 무선 통신 장치에 전송하는 인지 엔진 장치를 포함하고,
    상기 인지 엔진 장치는,
    최적화하고자 하는 전송 파라미터들의 가능한 후보값들을 저장하는 전송 파라미터 저장부; 및
    상기 전송 파라미터들의 후보값들의 인덱스들의 각각을 조합한 유전자 비트열에 대해 다목적 적합도 함수를 연산하여 얻은 적합도 값에 따라 유전자 선택, 교배, 돌연변이 및 대체 연산함으로써 매 세대 별로 유전자 비트열들을 선정하며, 상기 다목적 적합도 함수의 적합도 값을 최대로 하는 유전자 비트열에 따른 전송 파라미터 값들을 최적화된 전송 파라미터 값들로 산출하는 유전자 알고리즘 연산부를 포함하고,
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