KR101810745B1 - 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 방법 및 장치 - Google Patents

에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 방법 및 장치에 관한 것이다. 이러한 본 명세서는 일차 단말의 신호 세기에 관한 센싱 결과를 K개의 센싱 노드들로부터 수신하는 단계, 상기 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시키도록 미리 정해지는 글로벌 검출 확률인 목표 검출 확률을 기반으로, 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률을 계산하는 단계, 상기 계산된 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로, 최적의 센싱 노드의 개수를 계산하는 단계, 및 상기 최적의 센싱 노드들로 구성된 센싱 보고 그룹으로부터 센싱 결과를 수신하는 단계를 포함하는 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법을 게시한다.

Description

에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 방법 및 장치{Apparatus and method for energy-efficient cooperative spectrum sensing}
본 발명은 무선통신에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것이다.
무선장치의 사용이 급증하면서, 한정된 전파 자원에 대한 효율적인 분배와 할당에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 이동통신, 무선랜, 디지털 방송, 위성통신, RFID(radio frequency identification), UWB(ultra wide band), WiBro(wireless broadband) 등과 같이 무선을 이용하는 이종 무선망 서비스의 증가는 이종 무선망간의 간섭 문제를 동반할 수 있다. 따라서, 이를 해결하기 위한 간섭 관리(interference management)가 필요하며, 이를 위한 기술로서 인지 무선(cognitive radio: CR)과 협력 통신(cooperative communication)이 대두되고 있다.
인지 무선 기술은 이차 사용자 단말(secondary user equipment: SUE, 이하 이차 단말)가 일차 사용자 단말(primary user equipment: PUE, 이하 일차 단말)에 간섭을 주지 않고 기회 주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용하는 것을 구현하는 기술이다. 인지 무선의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱(spectrum sensing)이다. 에너지 검출을 비롯한 개별 스펙트럼 센싱의 성능은 수신하는 주사용자 신호의 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio : SNR)에 크게 영향을 받는다. 이러한 영향은 주로 지형 변화에 의한 음영(shadowing)과 다중 경로 특성에 따른 페이딩(fading)에 의한 것이다. 음영과 페이딩에 의한 대표적인 문제로 숨은 터미널(hidden terminal)을 들 수 있다.
지형적 요인과 채널 변동성에 의한 스펙트럼 센싱 성능 열화를 극복하기 위하여 협력 스펙트럼 센싱이 제안되고 연구되어 왔다. 협력 스펙트럼 센싱은 개별 스펙트럼 센싱의 문제를 효과적으로 해결할 수 있지만, 많은 에너지를 소모하는 단점이 있다고 알려져 있다. 인지 무선 센서 네트워크에 대하여 에너지가 중요한데, 이는 무선 센서 네트워크의 응용 환경 때문에 배터리를 충전하거나 교체하기가 어렵거나 불가능하기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다.
본 발명의 기술적 과제는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 장치와 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 클러스터 내 최적의 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 도출하여 허위 경보 확률 및 에너지 소모를 최적화하는 장치와 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 다수의 센싱 노드들에 기반하여 융합 센터에 의해 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 일차 단말의 신호 세기에 관한 센싱 결과를 K개의 센싱 노드들로부터 수신하는 단계, 상기 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시키도록 미리 정해지는 글로벌 검출 확률인 목표 검출 확률을 기반으로, 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률을 계산하는 단계, 상기 계산된 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로, 글로벌 허위 경보 확률을 계산하는 단계, 상기 계산된 글로벌 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로, 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized를 계산하는 단계, 및 상기 koptimized개의 센싱 노드들로 구성된 센싱 보고 그룹으로부터 센싱 결과를 수신하는 단계를 포함한다.
일례로서, 상기 함수 W는 상기 허위 경보 확률에 로그 함수를 취하고, 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지에 로그 함수를 취하여, 상기 2개의 로그 함수들을 합한 것일 수 있다.
다른 예로서, 상기 방법은 상기 최적의 센싱 노드들로 센싱 보고 그룹에 관한 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 예로서, 상기 방법은 상기 센싱 보고 그룹으로부터 수신된 센싱 결과를 융합하여 최종 센싱 결과를 계산하는 단계, 및 상기 최종 센싱 결과를 클러스터 내 모든 노드들로 피드백하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 함수 W는 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지는 평균적으로 동일한 것으로 가정할 수 있다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 다수의 센싱 노드들에 기반하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 융합 센터를 제공한다. 상기 융합 센터는 일차 단말의 신호 세기에 관한 센싱 결과를 K개의 센싱 노드들로부터 수신하는 수신부, 및 상기 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시키도록 미리 정해지는 글로벌 검출 확률인 목표 검출 확률을 기반으로 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률을 계산하고, 상기 계산된 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized를 계산하는 융합 프로세서를 포함하고, 상기 수신부는, 상기 koptimized개의 센싱 노드들로 구성된 센싱 보고 그룹으로부터 센싱 결과를 수신할 수 있다.
일례로서, 상기 함수 W는 상기 허위 경보 확률에 로그 함수를 취하고, 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지에 로그 함수를 취하여, 상기 2개의 로그 함수들을 합한 것일 수 있다.
다른 예로서, 상기 융합 센터는 상기 최적의 센싱 노드들로 센싱 보고 그룹에 관한 정보를 전송하는 전송부를 더 포함할 수 있다.
또 다른 예로서, 상기 융합 프로세서는 상기 센싱 보고 그룹으로부터 수신된 센싱 결과를 융합하여 최종 센싱 결과를 계산하고, 상기 전송부는 상기 최종 센싱 결과를 클러스터 내 모든 노드들로 피드백할 수 있다.
한편, 상기 함수 W는 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지는 평균적으로 동일한 것으로 가정할 수 있다.
협력 스펙트럼 센싱을 구현함에 있어서, 인지 무선 센서 네트워크에서 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 보장하고 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 무선통신 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 협력 스펙트럼 센싱을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 정규화된 에너지 소모를 비교한 실험 결과이다.
도 5는 글로벌 허위 경보 확률을 비교한 실험 결과이다.
도 6은 N=10 때 M에 따른 W의 값을 비교한 실험 결과이다.
도 7은 본 발명의 일례에 따른 센싱 노드와 융합 센터를 도시한 블록도이다.
이하, 본 명세서에서는 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 명세서의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 명세서는 통신 네트워크를 대상으로 설명하며, 통신 네트워크에서 이루어지는 작업은 해당 통신 네트워크를 관할하는 시스템(예를 들어 기지국)에서 네트워크를 제어하고 데이터를 송신하는 과정에서 이루어지거나, 해당 네트워크에 링크된 단말에서 작업이 이루어질 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 무선통신 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 무선통신 시스템(10)은 음성, 패킷 데이터 등과 같은 다양한 통신 서비스를 제공하기 위해 널리 배치된다. 무선통신 시스템(10)은 적어도 하나의 기지국(11; Base Station, BS)을 포함한다. 각 기지국(11)은 특정한 지리적 영역 또는 주파수 영역에 대해 통신 서비스를 제공하며, 사이트(site)라고 불릴 수 있다. 사이트(site)는 섹터라 부를 수 있는 다수의 영역들(15a, 15b, 15c)로 나누어질 수 있으며, 상기 섹터는 각기 서로 다른 셀 아이디를 가질 수가 있다.
단말(12; user equipment, UE)은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, MS(mobile station), MT(mobile terminal), UT(user terminal), SS(subscriber station), 무선기기(wireless device), PDA(personal digital assistant), 무선 모뎀(wireless modem), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
각 셀 또는 섹터 내에 포함된 다수의 단말(12)들 중 일부는 일차 단말일 수 있고, 다른 일부는 이차 단말일 수 있다. 일차 단말은 무선 자원의 해당 스펙트럼에 대한 허가(license)를 가지고 있고, 해당 스펙트럼의 사용시 우선권을 갖는다. 일차 단말에 의한 무선자원의 점유는 공간적, 시간적 차원에서 동적으로 발생할 수 있다. 이차 단말은 해당 스펙트럼에 대한 허가를 가지지 않은 단말로서, 일차 단말이 사용하지 않는 스펙트럼만을 찾아내어 사용해야 한다. 따라서, 이차 단말이 데이터를 전송하는 중에도 일차 단말이 해당 스펙트럼을 사용하고자 하는 경우에는 스펙트럼 사용을 일차 단말에게 양보하여야 한다. 이러한 이유로 이차 단말은 주기적으로 허가된 스펙트럼에 대하여 센싱을 수행한다.
기지국(11)은 일반적으로 단말(12)과 통신하는 지점(station)을 말하며, eNodeB (evolved-NodeB), BTS(Base Transceiver System), 액세스 포인트(Access Point), 펨토 기지국(Femto eNodeB), 가내 기지국(Home eNodeB: HeNodeB), 릴레이(relay), 원격 무선 헤드(Remote Radio Head: RRH)등 다른 용어로 불릴 수 있다. 셀(15a, 15b, 15c)은 기지국(11)이 커버하는 일부 영역을 나타내는 포괄적인 의미로 해석되어야 하며, 메가셀, 매크로셀, 마이크로셀, 피코셀, 펨토셀 등 다양한 커버리지 영역을 모두 포괄하는 의미이다.
도 2는 본 발명이 적용되는 협력 스펙트럼 센싱을 나타내는 예시도이다.
도 2를 참조하면, 일차 단말(205)을 위한 신호에 대하여 공간적으로 분포된 K개의 센싱 노드들(210， 220， 230)이 샘플 기간동안 개별적으로 센싱을 한다. 이때，각 센싱 노드들끼리는 경로 손실(Path loss)과 음영(Shadowing), 그리고 페이딩(fading)을 겪는다고 가정한다. 그리고，상기 각 센싱 노드들은 센싱 결과인 지 역 센싱 정보(Local sensing information)를 융합 센터(fusion center, 250)로 전송한다. 상기 센싱 결과에서 도시된 두 개의 봉우리는 일차 단말 신호가 없는 경우(좌측 점선 분포)와 있는 경우(우측 설선 분포)의 확률 분포를 나타낸 것이다. 상기 검출한 에너지 값은 별도의 제어 채널 (Control channel)을 통해 융합센터(250)로 전달될 수 있다. 융합 센터(250)는 각 지역 센싱 정보를 하나로 합쳐서，상기 일차 단말을 위한 신호가 존재하는지를 결정한다.
즉，개별 센싱 노드들에서 검출되는 에너지에 대한 확률 분포를 기준으로 하여 일차 단말 신호의 유무를 판별할 수 있다. 융합센터(250)에서 개별 센싱 노드에서 검출한 에너지를 합치는 방식을 사용하면 노이즈에 비하여 신호의 세기가 커지므로 확률 분포가 좁아지며 두 분포 사이의 간격이 넓어지므로 더옥 정확한 에너지 검출이 가능해진다. 이와 같이 합쳐진 센싱 정보가 목표 검출 확률에 대한 문턱값(Threshold)를 넘게 되면 일차 단말 신호의 검출이 이루어진다. 융합 센터(250)는 클러스터 헤드(cluster head)라고 불릴 수도 있다.
특정한 센싱 노드에서 스펙트럼 센싱을 위한 가설(hypothesis)로서, H0와 H1을 가설을 세울 수 있다. 이를 이진 가설 테스팅(binary hypothesis testing)이라고도 한다. H0는 센싱 노드에서 일차 단말 신호가 존재하지 않는다는 가설이고, H1은 센싱 노드에서 일차 단말 신호가 존재한다는 가설이다. 다시 말해, H0는 일차 단말이 비활성화된 상태이고, H1은 일차 단말이 활성화된 상태를 나타낸다. 이들 가설을 아래의 수학식1 과 2에 의해 공식화할 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00001
Figure 112015117379851-pat00002
여기서, y(n)은 센싱 노드의 n번째 샘플에 수신된 신호이고, u(n)은 센싱 노드에서 발생하는 노이즈로서 0 평균값(mean)과 변수 σ2 y를 가진다. 또한 x(n)은 일차 단말에서 전송된 신호 세기 s(n)을 센싱 노드에서 페이딩에 의한 채널 이득값 h(n)에 곱한 것이다. 여기서, 에너지 검출기가 스펙트럼 센싱 방식으로 사용될 수 있다.
개별 센싱 노드에서 에너지 검출기와 소프트 융합을 통해 얻을 수 있는 검정 통계량(test statistics) T는 아래의 수학식과 같이 구해질 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00003
여기서, N은 샘플링 횟수이다. 개별 센싱 노드는 샘플링 순서마다 에너지를 합하여 전체 검정 통계량 T를 구할 수 있다. N의 값이 크면 중앙 한계 이론(central limit theorem)이 사용될 수 있는데, 이때 T는 가우시안 분포를 따르므로 아래의 수학식 4 및 5와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00004
Figure 112015117379851-pat00005
여기서, σ2 x는 수신 신호 파워이다. 이와 같은 확률 분포를 통해, 융합 센터(250)는 최적의 스펙트럼 센싱 노드의 수를 구할 수 있다.
이하에서는 목표 검출 확률과 각 센싱 노드에서의 평균 에너지 소모에 기반하여, 최적화된 스펙트럼 센싱을 수행하는 방법에 관하여 보다 구체적으로 설명한다.
우선, 스펙트럼 센싱 성능은 오경보 확률(false alarm probability) Pf와 검출 확률(detection probability) Pd를 통해 표현될 수 있다. Pd는 일차 단말 신호가 존재하고, 그것을 제대로 판별할 확률을 나타내고, 오경보 확률 Pf는 일차 단말이 없음에도 불구하고 있다고 판별하는 오류가 발생할 확률이다. Pf와 Pd는 다음의 수학식에 의해 표현될 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00006
Figure 112015117379851-pat00007
수학식 6, 7에서, λ는 센싱 임계값이고, γ는 수신된 일차 단말 신호의 SNR이다. Q(·)는 Q-함수를 의미한다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법을 나타내는 순서도이다. 이는 클러스터 헤드의 동작일 수 있다.
도 3을 참조하면, 융합 센터(250)는 글로벌 검출 확률 Pd,G를 목표 검출 확률 Pd_th로 설정한다(S300). 여기서, 목표 검출 확률은 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시킬 수 있는 글로벌 검출 확률의 임계값이다. 일례로서, 목표 검출 확률은 융합 센터(250)에 의해 임의의 고정값으로 설정될 수도 있다. 다른 예로서, 목표 검출 확률은 시스템에서 고정적으로 미리 설정된 값일 수도 있는데, 이 경우 단계 S300은 생략될 수도 있다. 목표 검출 확률은 협력 스펙트럼 센싱이 적용되는 어플리케이션에 따라 달리 정해질 수 있다.
융합 센터(250)는 각 센싱 노드로부터 센싱 결과를 수신 및/또는 수집한다(S305). 센싱 결과는 일차 단말로부터 수신된 신호의 세기, SNR 정보를 포함한다. 다시 말하면, 각 센싱 노드는 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고한다.
융합 센터(250)는 각 센싱 노드로부터 수신된 센싱 결과와, 목표 검출 확률에 기반하여, 최적의 허위 경보 확률을 계산한다(S310). 본 발명에 따른 융합 센터(250)는 OR 규칙을 협력 스펙트럼 센싱의 융합 방식으로 사용하므로, 아래의 수학식과 같은 글로벌 검출 확률 Pd ,G와 글로벌 허위 경보 확률 Pf ,G에 기반하여, 최적의 허위 경보 확률을 계산할 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00008
Figure 112015117379851-pat00009
수학식 8, 9는 융합 센터(250)에서 센싱 결과(즉, 각 검출 확률과 허위 경보 확률)를 융합하여 글로벌 검출 확률과 글로벌 허위 경보 확률을 구하는 프로세싱 과정을 나타낸다. 단계 S300에서 글로벌 검출 확률은 목표 검출 확률로 고정되어 있으므로, 융합 센터(250)는 수학식 6, 7, 8 및 목표 검출 확률 Pd _ th에 기반하여 도출되는 아래의 수학식 10을 사용하여, 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률(최적의 허위 경보 확률) Pf - optimized을 계산할 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00010
Q-함수는 감소 함수이므로, 융합 센터(250)는 높은 SNR을 가지는 노드를 먼저 선택하되, 에너지 소모를 고려한 함수 W에 기반하여 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized를 계산한다(S315). 상기 함수를 최적의 센싱 노드 개수를 도출하는 함수 W라 부른다. 본 실시예에 따른 함수 W는 아래와 같이 정의될 수 있다.
우선, 협력 스펙트럼 센싱에 있어서, 단일 센싱 노드에서 소모되는 에너지는 다음의 수학식 11과 같이 표현된다.
Figure 112015117379851-pat00011
여기서, Es는 단일 센싱 노드의 스펙트럼 센싱에 의해 소모되는 에너지이고, Et는 단일 센싱 노드가 패킷을 송신하는데 소모되는 에너지이며, Er은 단일 센싱 노드가 패킷을 수신하는데 소모되는 에너지이다. 각 센싱 노드에서의 에너지 소모가 평균적으로 동일한 것으로 가정하면, k개의 센싱 노드에서 소비된 전체 에너지 Ecoo는 아래의 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112015117379851-pat00012
본 실시예는 최적의 센싱 노드 개수를 도출하는 함수로서, 최적의 허위 경보 확률과 에너지 소모량을 고려하여 아래의 함수를 정의한다.
Figure 112015117379851-pat00013
여기서, W는 센싱 네트워크의 성능 지표 함수로서, W값을 최소화하는 k값이 최적의 센싱 노드 개수이다. 즉, 단계 S315에서 융합 센터(250)는 W값이 최소인 경우의 k값을 최적의 센싱 노드 개수 koptimized으로 결정할 수 있다.
수학식 13에 따른 함수 W는, 최적의 허위 경보 확률과 에너지 소모량에 1:1의 가중치를 부여하여 합한 것인데, 특히 Pf와 Ecoo는 단위가 다르므로, 이들을 동일한 차원에서 연산하기 위해 log 함수로 nomalization된 것이다. 물론, 이는 예시에 불과한 것이며, 최적의 허위 경보 확률과 에너지 소모량 사이에 가중치는 어플리케이션과 사용자의 요구에 맞추어 1:1 이외에 다른 비율(1:n 또는 n:1)로 가중치가 결정될 수도 있다.
이렇게 결정된 koptimized개의 센싱 노드들은 센싱 보고 그룹(sensing report group)이라 칭할 수 있다. 센싱 보고 그룹에 속하는 센싱 노드들만이 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고할 수 있다. 도면에 도시되지 않았으나, 센싱 보고 그룹에 관한 정보, 즉, 센싱 결과를 보고하도록 선택된 센싱 노드들에 관한 정보가 융합 센터(250)로부터 센싱 노드들로 전송될 수 있다. 그리고 융합 센터(250)는 센싱 보고 그룹에 속하는 센싱 노드들로부터 센싱 결과를 수신하고, 이들 센싱 결과를 융합하여 최종 센싱 결과를 피드백한다(S320). 여기서, 최종 센싱 결과는 클러스터 내 전체 노드들로 피드백될 수 있다. 여기서, 피드백되는 최종 센싱 결과는 브로드캐스트되는 정보일 수 있다. 센싱 노드들의 관점에서 보면, 각 센싱 노드는 자신이 센싱 보고 그룹에 포함되는지를 판단한 뒤, 센싱 보고 그룹에 포함되는 경우 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고하고, 센싱 보고 그룹에 포함되지 않는 경우 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고하지 않는다.
본 실시예에 따른 스펙트럼 센싱 방법은 다양한 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크에 적용 가능하고, 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있다. 최적의 센싱 노드들만이 협력 스펙트럼 센싱을 수행하기 때문에 에너지를 절약할 수 있고, 나아가 적은 센싱 노드를 사용하더라도 스펙트럼 센싱의 신뢰도 또한 동시에 보장된다.
이러한 결과를 입증하기 위한 실험 결과로서, 도 4 내지 도 6을 얻을 수 있다.
도 4는 정규화된 에너지 소모를 비교한 실험 결과이다. 도 4에서 보듯이, 본 실시예에 따를 때 에너지 효율성이 향상될 수 있다.
도 5는 글로벌 허위 경보 확률을 비교한 실험 결과이다. 도 5에서 보듯이, 글로벌 허위 경보 확률의 비교를 통해 스펙트럼 센싱 정확도가 보장됨을 확인할 수 있다.
도 6은 N=10 때 M에 따른 W의 값을 비교한 실험 결과이다. 도 6에서 보듯이, M=30, 50, 100으로 증가할 때, W의 값을 최소화할 수 있는 최적의 센싱 노드 수 k가 각각 10개, 15개, 20개로 결정됨을 알 수 있다.
도 7은 본 발명의 일례에 따른 센싱 노드와 융합 센터를 도시한 블록도이다.
도 7을 참조하면, 센싱 노드(700)는 센싱 프로세서(710), 수신부(705), 전송부(715)를 포함한다.
센싱 프로세서(710)는 샘플 기간동안 개별적으로 센싱을 수행한다. 여기서, 센싱 노드(700)는 경로 손실(Path loss)과 음영(Shadowing), 그리고 페이딩(fading)을 겪을 수 있다. 센싱 프로세서(710)는 센싱 수행의 결과를 전송부(715)로 보내고, 전송부(715)는 물리적인 RF 안테나를 통해 센싱 결과를 융합 센터(750)로 전송한다. 센싱 프로세서(710)는 에너지 값을 검출할 수 있는데, 이렇게 검출된 에너지 값은 별도의 제어 채널(Control channel)을 통해 융합센터(250)로 전달될 수 있다.
수신부(705)는 융합 센터(750)로부터 센싱 보고 그룹에 관한 정보 및/또는 최종 센싱 결과를 수신한다.
센싱 프로세서(710)는 다시 센싱 보고 그룹에 관한 정보에 기반하여, 자신이 센싱 보고 그룹에 포함되는지를 판단한 뒤, 센싱 보고 그룹에 포함되는 경우 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고하고, 센싱 보고 그룹에 포함되지 않는 경우 센싱 결과를 융합 센터(250)로 보고하지 않는다.
융합 센터(750)는 수신부(760)를 통해 전체 센싱 노드로부터 수신된 센싱 결과를 하나로 합쳐서，일차 단말을 위한 신호가 존재하는지를 결정한다. 이를 구현하기 위해, 융합 센터(750)는 융합 프로세서(765), 전송부(755) 및 수신부(760)를 포함한다. 도 7의 융합 센터(750)는 도 2 및 도 3에서 설명된 융합 센터(250)과 동일하다.
융합 프로세서(765)는 도 3에서 설명된 모든 융합 센터(250)의 동작과 절차를 수행하여, 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized를 산출할 수 있다. 융합 프로세서(765)는 다시 수신부(760)가 최적으로 선택된 센싱 노드들로부터 받은 센싱 결과를 토대로, 일차 단말을 위한 신호가 존재하는지 최종적으로 결정한뒤, 상기 최종 센싱 결과를 생성하고, 전송부(755)를 통해 클러스터 내 모든 노드들로 전송한다.
프로세서(710, 765)는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩세트, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 도면에 도시되지 않았으나, 센싱 노드(700)와 융합 센터(750)는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 수신부(705, 760) 및 전송부(715, 755)는 RF 안테나로 구성될 수 있으며, 특히 무선 신호를 처리하기 위한 베이스밴드 회로를 포함할 수 있다. 실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.

Claims (10)

  1. 다수의 센싱 노드들에 기반하여 융합 센터에 의해 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 방법으로서,
    일차 단말의 신호 세기에 관한 센싱 결과를 K개의 센싱 노드들로부터 수신하는 단계;
    상기 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시키도록 미리 정해지는 글로벌 검출 확률인 목표 검출 확률을 기반으로, 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률을 계산하는 단계;
    상기 계산된 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로, 상기 함수 W의 값이 최소인 경우의 k값을 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized로 결정하는 단계; 및
    상기 koptimized개의 센싱 노드들로 구성된 센싱 보고 그룹으로부터 센싱 결과를 수신하는 단계를 포함하는 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 함수 W는 상기 허위 경보 확률에 로그 함수를 취하고, 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지에 로그 함수를 취하여, 상기 2개의 로그 함수들을 합한 것을 특징으로 하는, 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 최적의 센싱 노드들로 센싱 보고 그룹에 관한 정보를 전송하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는, 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 센싱 보고 그룹으로부터 수신된 센싱 결과를 융합하여 최종 센싱 결과를 계산하는 단계; 및
    상기 최종 센싱 결과를 클러스터 내 모든 노드들로 피드백하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는, 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 함수 W는 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지는 평균적으로 동일한 것으로 가정함을 특징으로 하는, 협력 스펙트럼 센싱의 수행방법.
  6. 다수의 센싱 노드들에 기반하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 융합 센터로서,
    일차 단말의 신호 세기에 관한 센싱 결과를 K개의 센싱 노드들로부터 수신하는 수신부; 및
    상기 일차 단말을 보호하기 위한 요구사항을 만족시키도록 미리 정해지는 글로벌 검출 확률인 목표 검출 확률을 기반으로 새로 선정되는 센싱 노드의 허위 경보 확률을 계산하고, 상기 계산된 허위 경보 확률 및 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지를 파라미터로 하는 함수 W를 기반으로 상기 함수 W의 값이 최소인 경우의 k값을 최적의 센싱 노드의 개수 koptimized로 결정하는 융합 프로세서를 포함하되,
    상기 수신부는, 상기 koptimized개의 센싱 노드들로 구성된 센싱 보고 그룹으로부터 센싱 결과를 수신하는 것을 특징으로 하는, 융합 센터.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 함수 W는 상기 허위 경보 확률에 로그 함수를 취하고, 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지에 로그 함수를 취하여, 상기 2개의 로그 함수들을 합한 것을 특징으로 하는, 융합 센터.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 최적의 센싱 노드들로 센싱 보고 그룹에 관한 정보를 전송하는 전송부를 더 포함함을 특징으로 하는, 융합 센터.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 융합 프로세서는 상기 센싱 보고 그룹으로부터 수신된 센싱 결과를 융합하여 최종 센싱 결과를 계산하고,
    상기 전송부는 상기 최종 센싱 결과를 클러스터 내 모든 노드들로 피드백하는 것을 특징으로 하는, 융합 센터.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 함수 W는 상기 다수의 센싱 노드들이 소모하는 에너지는 평균적으로 동일한 것으로 가정함을 특징으로 하는, 융합 센터.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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에너지 수집 기능이 있는 인지 무선 시스템의 협력 스펙트럼 센싱 기법(2012.03, 전자공학회)*

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