KR101879930B1

KR101879930B1 - 인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 효율적으로 주파수를 센싱하고 채널을 할당하는 방법

Info

Publication number: KR101879930B1
Application number: KR1020160054589A
Authority: KR
Inventors: 유상조; 원종민
Original assignee: 인하대학교 산학협력단
Priority date: 2016-05-03
Filing date: 2016-05-03
Publication date: 2018-07-18
Also published as: KR20170124774A

Abstract

인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 효율적으로 주파수를 센싱하고 채널을 할당하는 방법이 개시된다. 부사용자(Secondary User)에 해당하는 가상 클러스터 헤드와 복수의 멤버 노드들이 참여하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법에 있어서, 상기 인지 무선 네트워크에 참여하는 멤버 노드들을 대상으로 광대역 센싱을 수행하여 복수의 멤버 노드들 각각에 해당하는 채널 정보 및 트래픽 정보를 수집하는 단계, 상기 채널 정보에 기초하여 사용 가능한 공통 채널을 포함하는 홉핑 채널 리스트를 생성하는 단계, 상기 홉핑 채널 리스트를 상기 복수의 멤버 노드들에게 전송하는 단계, 및 상기 복수의 멤버 노드들을 대상으로, 상기 트래픽 정보 및 유전자 알고리즘에 기초하여 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 홉핑 시간마다 결정하는 단계를 포함하고, 현재 홉핑 시간동안 상기 결정된 센싱을 위한 멤버 노드를 통해 다음 홉핑 채널에 대한 센싱이 수행되고, 상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 통해 데이터 전송이 수행될 수 있다.

Description

인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 효율적으로 주파수를 센싱하고 채널을 할당하는 방법{METHOD FOR SENSING SPECTRUM AND ALLOCATING CHANNEL USING GENE ALGORITHM IN THE COGNITIVE RADIO NETWORK}

본 발명의 실시예들은 인지 무선 네트워크(Cognitive Radio Network)에서 주파수 탐색과 채널을 할당하는 기술에 관한 것이다.

본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터육성 지원사업의 연구결과로 수행되었으며, 과제번호는 1711035210이다. 그리고, 본 연구는 "인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용한 효율적인 주파수 센싱과 채널 할당"을 제목으로 한국통신학회 2015년도 추계종학학술발표회에 제출되었다.

인지 무선 통신 방법은 한정되어 있는 주파수 자원에 대한 수요가 증가함에 따라 주파수 대역 부족 현상을 효과적으로 해결하기 위한 통신 기술이다. 인지 무선 통신 방법은 인증된 주파수 대역을 사용하는 주사용자들(Primary Users)의 유휴 대역을 활용하여 주사용자들의 통신에 방해를 주지 않는 한도 내에서 부사용자들(Secondary Users)이 통신을 수행하도록 하는 통신 기술이다.

애드 혹 네트워크(Ad-Hoc Network) 모델은 기지국 등의 다른 통신 기반 시설 없이 분산된 노드들끼리 자율적으로 라우팅(routing)을 수행하여 단말만으로 네트워크를 구축하는 모델이다. 인지 무선 애드 혹 네트워크에서 주사용자와 부사용자는 동일한 대역을 활용하여 통신을 수행하기 때문에 서로 간의 간섭을 최소화하는 기법이 필요하다. 간섭을 감소 또는 최소화하는 기법으로서 간섭 감지 기법과 간섭 회피 기법이 존재한다. 간섭 회피 기법 중 하나인 채널 홉핑(hopping) 기법은 간섭이 발생했을 경우, 미리 결정되어 있는 채널 홉핑 패턴(hopping pattern)에 따라 채널을 할당하는 시퀀스 기반(sequence based) 방식이다.

채널 홉핑 방식에서는 클러스터 기반 통신을 위해 인지 무선 네트워크에서 동적으로 변화하는 채널 특성에 적용 가능한 홉핑 패턴을 활용하여 클러스터 기반의 통신을 수행하는 기술이 요구된다. 예를 들어, 동일한 클러스터 내의 노드들 사이에 공통 홉핑 패턴을 설정하는 기술이 필요하다. 또한, 현재의 홉핑 채널을 사용하여 데이터를 전송하는 노드와 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하는 노드를 구분하고, 홉핑 패턴에 따라 홉핑하는 과정에서 주사용자의 신호가 감지되었을 때의 대처 방안이 필요하다. 한국공개특허 제10-2010-0054249호는 무선 상황 인지 네트워크에서 2차 사용자 채널 할당 방식에 관한 것으로서, 무선 인지 네트워크에서 1차 사용자의 출현 통계를 활용하여 2차 사용자에게 채널을 할당하는 기술을 개시하고 있다.

[1] Petridis. V., Kazarlis. S.and Bakirtzis. A, "Varying fitness functions in genetic algorithm constrained optimization: the cutting stock and unit commitment problems", IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 28, mo. 5, pp. 629-640, 1998.

본 발명은 가상 클러스터 헤드와 멤버 노드 간의 홉핑 패턴을 이용하여 클러스터 기반의 통신을 제공하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인지 무선 네트워크에서 클러스터 헤드가 사용 가능한 공통 채널과 홉핑 패턴을 설정하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 현재 홉핑 채널에서 데이터 전송을 담당하는 노드와 다음 홉핑 채널에서 아웃오브밴드(out-of-band) 센싱을 담당할 노드를 설정하는 기술에 관한 것이다.

또한, 클러스터 홉핑 패턴에 기반하는 채널 홉핑 과정에서 현재 홉핑 채널 시간에 현재의 홉핑 채널을 이용하여 데이터 전송을 수행하는 노드와 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행할 노드를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 설정하는 기술에 관한 것이다.

또한, 데이터 전송을 위한 노드로 결정된 멤버 노드의 경우, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 전송 전력을 결정하는 기술에 관한 것이다.

부사용자(Secondary User)에 해당하는 가상 클러스터 헤드와 복수의 멤버 노드들이 참여하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법에 있어서, 상기 인지 무선 네트워크에 참여하는 멤버 노드들을 대상으로 광대역 센싱을 수행하여 복수의 멤버 노드들 각각에 해당하는 채널 정보 및 트래픽 정보를 수집하는 단계, 상기 채널 정보에 기초하여 사용 가능한 공통 채널을 포함하는 홉핑 채널 리스트를 생성하는 단계, 상기 홉핑 채널 리스트를 상기 복수의 멤버 노드들에게 전송하는 단계, 및 상기 복수의 멤버 노드들을 대상으로, 상기 트래픽 정보 및 유전자 알고리즘에 기초하여 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 홉핑 시간마다 결정하는 단계를 포함하고, 현재 홉핑 시간동안 상기 결정된 센싱을 위한 멤버 노드를 통해 다음 홉핑 채널에 대한 센싱이 수행되고, 상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 통해 데이터 전송이 수행될 수 있다.

일측면에 따르면, 상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드는, 상기 다음 홉핑 채널에 대한 센싱 결과를 나타내는 지시 슬롯의 펄스(pulse)에 기초하여 다음 홉핑 채널의 사용 여부를 결정할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드는, 상기 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 통해 다음 홉핑 채널에서 주사용자(Primary User)의 신호가 센싱됨에 따라, 상기 다음 홉핑 채널 대신 상기 데이터 전송에 이용되는 현재 홉핑 채널을 연장 사용할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 유전자 알고리즘에 기초하여 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 홉핑 시간마다 결정하는 단계는, 상기 복수의 멤버 노드들 중 센싱에 참여하는 노드의 수, 상기 홉핑 채널 리스트에 포함된 채널의 수, 로컬 센싱 검출 확률에 기초하여 특정 채널에서의 센싱 효율을 계산하는 단계, 상기 복수의 멤버 노드들 각각에 해당하는 트래픽 정보 및 클러스터 내에 포함되는 전체 멤버 노드의 수에 기초하여 특정 멤버 노드에 대한 데이터 전송 효율을 계산하는 단계, 및 상기 센싱 효율 및 데이터 전송 효율에 기초하여 유전자 알고리즘의 적합도 함수(Fitness Function)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 가상 클러스터 헤드가 속하는 클러스터를 구성하는 상기 복수의 멤버 노드들 중 상기 센싱을 위한 멤버 노드로 결정된 멤버 노드는, 상기 인지 무선 네트워크에서 데이터 전송에 참여하지 않을 수 있다.

본원발명은, 부사용자들로 이루어진 클러스터의 클러스터 헤드(cluster head)에서 클러스터 내에서 사용 가능한 채널 정보를 수집하여 홉핑 패턴을 설정하여 데이터 통신을 수행함으로써, 주사용자에 대한 간섭을 감소 또는 최소화할 수 있다.

또한, 홉핑을 위한 초기 셋업(setup) 시간에 주기적으로 광대역 센싱을 수행할 뿐만 아니라, 각 홉핑 시간마다 센싱을 위한 멤버 노드에 의해 아웃오브밴드(out-of-band) 센싱을 수행함으로써, 서비스 단절시간과 센싱 오버헤드를 줄이고, 부사용자의 데이터 처리량과 주사용자의 감지 성능을 향상시킬 수 있다.

또한, 센싱을 위한 멤버 노드에서 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하여 다음 홉핑 채널에서 주사용자의 신호가 감지된 경우, 지시슬롯(NCDN)을 이용하여 채널 사용이 불가함을 설정하고, 상기 지시슬롯을 이용하여 통신의 단절없이 현재 사용 중인 채널을 연장하여 데이터 전송을 위한 통신을 계속 수행하도록 할 수 있다. 즉, 인지 무선 네트워크에서 동적으로 채널 상태가 변경되더라도 데이터를 전송하는 멤버 노드는 연속적인 통신을 수행할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 주파수를 센싱하고 채널을 할당하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 할당 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 홉핑 시간 구조를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘에서 이용되는 유전자 구조를 도시한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 실시예들은 인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 주파수 센싱과 채널 할당하는 기술에 관한 것이다. 특히, 본 실시예들은 인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 어떤 멤버 노드가 다음 홉핑 채널에 대한 주파수 센싱을 할지, 어떤 멤버 노드가 현재의 홉핑 채널을 사용하여 데이터를 전송할지 여부를 결정하는 기술에 관한 것이다. 이를 위해, 본 실시예들은 간섭 회피 기법에 해당하는 채널 홉핑(hopping) 방식을 이용하여 클러스터 내의 멤버 노드들이 사용 가능한 공통 채널을 포함하는 홉핑 채널 리스트를 생성하고, 홉핑 채널 리스트에 기초하여 결정된 홉핑 패턴에 따른 채널 홉핑 과정에서 유전자 알고리즘을 이용하여 데이터 전송을 위한 멤버 노드(즉, 데이터 전송 노드)와 센싱을 위한 멤버 노드(즉, 센싱 노드)를 결정할 수 있다. 이때, 클러스터의 가상 클러스터 헤드는 현재 홉핑 시간동안 데이터를 전송하기 위해 이용될 멤버 노드를 클러스터를 구성하는 복수의 멤버 노드들 중에서 결정하고, 상기 현재 홉핑 시간동안 다음 홉핑 채널에 대해 아웃오브밴드(out-of-band) 센싱을 수행할 멤버 노드를 상기 클러스터를 구성하는 복수의 멤버 노드들 중에서 결정할 수 있다.

본 실시예들에서, 클러스터는 인지 무선 네트워크에 참여하는 부사용자들(secondary users)로만 구성되며, 클러스터는 하나의 가상 클러스터 헤드(Virtual Cluster Head, VCH)와 복수의 멤버 클러스터 노드들(member Cluster Nodes, mCN, 즉, 멤버 노드들)을 포함할 수 있다. 그리고, 복수의 멤버 노드들 중 어느 하나가 가상 클러스터 헤드로서 동작할 수 있으며, 각 홉핑 시간마다 최소 1개 이상의 센싱 노드가 존재할 수 있다.

이하에서는 본 발명에서 주로 사용되는 용어와 그 의미를 아래와 같이 정의하고자 한다.

가상 클러스터 헤드(Virtual Cluster Head, VCH)는 클러스터(cluster) 내에서 클러스터 홉핑 패턴(Cluster Hopping Pattern, CHP)을 설정하고, 멤버 노드들(mCN)에게 채널 센싱 결과(예컨대, 채널 정보, 트래픽 정보 등)를 요청하는 단말을 나타낼 수 있다.

클러스터(cluster)는 가상 클러스터 헤드(VCH)가 자신(임의의 멤버 노드)과 통신 가능한 통신 반경이 1홉 거리 이내에 해당하는 모든 멤버 노드들의 집합으로 정의될 수 있다. 예컨대, 인지 무선 네트워크에 참여하는 부사용자들 중 가상 클러스터 헤드(VCH)와의 거리가 1홉 이내인 멤버 노드들을 모아서 하나의 클러스터가 형성될 수 있다.

클러스터 홉핑 채널 리스트(Cluster Hopping Channel List, CHCL)는 클러스터 내의 멤버 노드들이 스캐닝(scanning)을 통해 획득한 주사용자의 신호가 없는, 부사용자들이 사용 가능한 공통 채널들을 포함하는 리스트를 나타낼 수 있다. 즉, 클러스터 내의 멤버 노드들이 홉핑 과정을 통해 통신을 수행할 수 있는 채널 리스트일 수 있다.

클러스터 홉핑 패턴(Cluster Hopping Pattern, CHP)은 클러스터 홉핑 채널 리스트(CHCL)에 포함되어 있는 사용 가능한 공통 채널들을 기반으로 가상 클러스터 헤드(VCH)에서 고유의 가상 클러스터 헤드 식별자(VCHID)를 이용하여 생성되는 홉핑 패턴으로서, 가상 클러스터 헤드(VCH)가 관리하는 클러스터는 동일 클러스터 홉핑 패턴(CHP)에 의해 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 클러스터 홉핑 패턴은 클러스터 내의 멤버 노드들이 특정 홉핑 시간에 데이터를 전송하기 위해 지정된 해당 홉핑 채널의 순서를 순차적으로 포함하고 있을 수 있다.

지시자 슬롯, 즉, 다음 채널 감지 알림(Next Channel Detection Notification, NCDN)은 클러스터(cluster)내의 모든 멤버 노드들(mCN)에게 다음 홉핑 채널의 상태를 보고하기 위해 이용되는 슬롯(slot)을 의미할 수 있다. 클러스터 홉핑 패턴(CHP)에 의해 지정된 다음 홉핑 채널에서 주사용자의 신호가 감지된 경우, 다음 채널 감지 알림(NCDN)을 통해 다음 홉핑 채널의 사용이 불가함을 멤버 노드들에게 보고할 수 있다. 이때, 보고 간의 충돌을 방지하기 위해 펄스 타입의 알림이 사용될 수 있다. 예컨대, 멤버 노드들은 NCDN으로 지정된 지시자 슬롯의 펄스에 기초하여 다음 홉핑 채널의 사용 가능 여부를 확인할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 인지 무선 네트워크에서 유전자 알고리즘을 이용하여 주파수를 센싱하고 채널을 할당하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 할당 장치의 내부 구성을 도시한 블록도이다.

가상 클러스터 헤드가 클러스터 내의 복수의 멤버 노드들 중 어느 하나일 수 있으므로, 도 2의 채널 할당 장치(200)는 클러스터에 속하는 가상 클러스터 헤드 또는 멤버 노드를 나타낼 수 있으며, 도 2에서는 채널 할당 장치(200)가 가상 클러스터 헤드로 동작하는 경우를 가정하여 설명하기로 한다.

도 2에서, 채널 할당 장치(200)는 정보 수집부(210), 홉핑 채널 리스트 생성부(220), 홉핑 패턴 결정부(230), 노드 결정부(240) 및 전송부(250)를 포함할 수 있다. 그리고, 도 1의 각 단계들(110 내지 150)은 채널 할당 장치(200)의 구성 요소들, 즉, 정보 수집부(210), 채널 리스트 생성부(220), 홉핑 패턴 결정부(230), 노드 결정부(240) 및 전송부(250)에 의해 수행될 수 있다.

도 2에서, 가상 클러스터 헤드(VCH)와 복수의 멤버 노드들(mCN, 201, 202, 203)은 하나의 클러스터를 구성할 수 있으며, 동일한 클러스터에 속하는 모든 노드들, 즉, 가상 클러스터 헤드(VCH) 및 복수의 멤버 노드들(201, 202, 203)은 공통된 홉핑 패턴에 기초하여 채널 홉핑을 수행할 수 있다. 클러스터에 속하는 가상 클러스터 헤드(VCH)와 멤버 노드들(mCN)은 부사용자(Secondary User)이기 때문에 자신이 계속 사용할 수 있는 허가된 주파수 스펙트럼 대역을 갖고 있지 않을 수 있다. 이에 따라, 부사용자들, 즉, 클러스터에 속하는 복수의 멤버 노드들 각각은 주사용자(Primary User)가 사용하지 않는 유휴 대역을 활용하여 데이터를 전송할 수 있으며, 상기 유휴 대역을 활용하기 위한 센싱이 수행될 수 있다.

110 단계에서, 정보 수집부(210)는 클러스터 내의 모든 멤버 노드들을 대상으로 광역 센싱을 수행하여 멤버 노드들(201, 202, 203)로부터 각 노드에 해당하는 채널 정보 및 트래픽 정보를 수집할 수 있다.

즉, 가상 클러스터 헤드(VCH)가 클러스터의 모든 멤버 노드들을 대상으로 광역 센싱을 수행하여 각 노드의 채널 상태를 나타내는 채널 정보(예컨대, 채널 정보) 및 트래픽 정보(예컨대, 트래픽 요구량)가 수집될 수 있다. 이때, 정보 수집부(210)는 기정의된 시간마다 주기적으로 센싱이 종료될 때마다 복수의 멤버 노드들로부터 센싱된 채널 정보 및 트래픽 정보를 수집할 수 있다.

120 단계에서, 채널 리스트 생성부(220)는 수집된 멤버 노드들(201, 202, 203) 각각에 해당하는 채널 정보들을 취합 및 조정하는 프로세스를 통해, 채널 대역 내 주사용자의 출현여부를 판단할 수 있다.

예컨대, 채널 리스트 생성부(220)는 수집된 채널 정보에 기초하여 각 멤버 노드에서 사용 가능한 채널 중 주사용자의 신호가 감지된 채널이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 그리고, 채널 리스트 생성부(220)는 수집된 각 멤버 노드의 채널 중 주사용자의 신호가 감지되지 않은 채널을 대상으로 가장 효율적인 임의의 채널들을 선택하여 홉핑 채널 리스트(CHCL)를 생성할 수 있다. 예컨대, 채널 리스트 생성부(220)는 채널 정보에 기초하여 채널 이득이 높은 순서로 채널을 선택하고, 선택된 채널들을 홉핑 시 이용될 공통 채널로서 포함하는 홉핑 채널 리스트(CHCL)를 생성할 수 있다.

130 단계에서, 홉핑 패턴 결정부(230)는 홉핑 채널 리스트에 기초하여 데이터 전송을 위한 홉핑 패턴(CHP)을 결정할 수 있다.

이때, 홉핑 패턴 결정부(230)는 홉핑 채널 리스트(CHCL)와 가상 클러스터 헤드의 고유 식별자(VCHID)에 기초하여 가상 클러스터 헤드(VCH)가 클러스터의 통신을 수행하기 위한 클러스터 홉핑 패턴(CHP)을 결정할 수 있다. 여기서, 홉핑 패턴을 결정하는 동작은 시퀀스 기반(sequence based) 방식의 채널 홉핑 알고리즘에 기초하여 결정될 수 있다.

140 단계에서, 전송부(250)는 홉핑 패턴 및 홉핑 채널 리스트를 클러스터 내의 모든 멤버 노드들로 전송할 수 있다. 예컨대, 홉핑 패턴 및 홉핑 채널 리스트가 클러스터 내의 모든 멤버 노드들(mCN)로 브로드캐스트될 수 있다.

150 단계에서, 노드 결정부(240)는 각 노드의 트래픽 정보 및 유전자 알고리즘에 기초하여 클러스터를 구성하는 복수의 멤버 노드들 중에서 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 각각 결정할 수 있다. 이때, 센싱을 위한 멤버 노드는 반드시 하나 이상 결정될 수 있다.

예를 들어, 노드 결정부(240)는 정보 수집부(210)에서 초기 셋업 시간에 광대역 센싱을 통해 수집한 각 멤버 노드의 채널 이득과 트래픽 요구량 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 수행함으로써, 멤버 노드들 중에서 채널 이득과 트래픽 요구량을 모두 고려한 최적의 센싱 노드와 최적의 데이터 전송 노드를 결정할 수 있다. 유전자 알고리즘 수행 프로세스는 센싱 효율을 계산하는 프로세스 및 데이터 전송 효율을 계산하는 프로세스를 포함하며, 이에 더하여 센싱 효율 및 데이터 전송 효율을 기초로 전체 통신 효율을 계산하는 프로세스를 포함할 수 있다. 그러면, 계산된 전체 통신 효율, 즉, 유전자 알고리즘의 결과에 기초하여 센싱 노드와 데이터 전송 노드가 결정될 수 있으며, 결정된 센싱 노드는 현재 홉핑 시간 동안 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행할 수 있다. 예컨대, 현재 홉핑 시간동안 다음 홉핑 채널에 주사용자의 신호가 존재하는지 여부가 센싱될 수 있다. 그리고, 결정된 데이터 전송 노드는 현재 홉핑 시간동안 현재 홉핑 채널을 통해 데이터를 전송할 수 있다. 채널 홉핑 동작은 도 3을 참고하여 후술하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 센싱 노드와 데이터 전송 노드를 결정하는 구성은 도 4를 참고하여 후술하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채널 홉핑 시간 구조를 도시한 도면이다.

도 3을 참고하면, 클러스터 내의 멤버 노드들은 통신을 위해 클러스터 홉핑 패턴(CHP)에 따라 채널 홉핑 과정을 수행하기 위해 다음 채널 감지 알림(NCDN)을 확인할 수 있다. 예컨대, 각 멤버 노드는 현재 홉핑 시간 동안 데이터 전송 또는 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하기 위해, 매 홉핑 시간마다 지시자 슬롯(NCDN)을 확인할 수 있다. 이때, 지시자 슬롯(NCDN)의 펄스에 기초하여 센싱 유무 또는 데이터 전송 유무가 결정될 수 있다. 예를 들어, 지시자 슬롯(NCDN)의 펄스(pulse)의 높낮이 또는 지시자 슬롯에 설정된 플래그(flag)에 따라 센싱 유무 또는 데이터 전송 유무가 결정될 수 있다.

일례로, 지시자 슬롯(NCDN)의 펄스에 기초하여 감지된 주사용자의 신호가 없음이 확인된 경우, 데이터 전송 노드는 현재 홉핑 채널을 사용하여 현재 홉핑 시간 동안 데이터를 전송할 수 잇다. 이때, 센싱 노드는 다음 홉핑 채널에 대해 아웃오브밴드(out-of-band) 센싱을 수행할 수 있다. 아웃오브밴드 센싱 과정에서 다음 홉핑 채널에서 주사용자의 신호가 감지된 경우, 해당 센싱 노드는 다음 홉핑 채널 구간에 해당하는 지시 슬롯(즉, 다음 채널 감지 알림(NCDN)에 채널 사용이 불가함을 설정할 수 있다. 그러면, 데이터 노드는 상기 지시 슬롯을 확인하여 다음 홉핑 채널이 사용 불가함을 확인하고, 현재 사용 중인 홉핑 채널을 연장하여 사용할 수 있다. 예컨대, 현재 ch1로 데이터를 전송하고 있고, 다음 홉핑 채널 ch2에서 주사용자의 신호가 감지되어 채널 사용이 불가한 경우, 다음 홉핑 시간 구간에 ch2가 아닌 ch1을 계속 연장 사용되어, ch1을 통해 데이터가 전송될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘에서 이용되는 유전자 구조를 도시한 도면이다.

도 4에 따르면, 유전자 구조(400)는 센싱 유전자(410)와 데이터 전송 유전자(420)로 구분될 수 있다. 센싱 유전자(410)와 데이터 전송 유전자(420)는 각각 홉핑 채널의 수인 K개의 배열로 구성될 수 있다. 이때, K개의 홉핑 채널 중 특정 k번째 채널의 센싱 유전자(411)는 멤버 노드의 수인 N개의 배열(412)로 구성될 수 있다. 그리고, 특정 홉핑 채널 k에 대해 특정 멤버 노드 n이 다음 홉핑 채널 센싱 참여유무는

(413)으로 나타낼 수 있다.

마찬가지로, 데이터 전송 유전자(420)에서 특정 k번째 채널의 데이터 전송 유전자(421)는 멤버 노드의 수인 N개의 배열(422)로 구성될 수 있다. 이때, 특정 홉핑 채널 k에 대해 특정 멤버 노드 n의 데이터 전송 참여유무는 전송파워

(423)로 나타낼 수 있다.

이때, 특정 홉핑 채널 k에 대해 특정 멤버 노드 n이 다음 홉핑 채널에 대한 센싱에 참여하면, 상기 특정 멤버 노드 n은 특정 홉핑 채널 k를 사용하여 데이터 전송을 수행할 수 없다. 즉, 상기 멤버 노드 n이 센싱 노드로 결정되어 현재 홉핑 시간 동안 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하면, 현재 홉핑 시간 동안 홉핑 채널 k를 이용하여 데이터 전송을 수행할 수 있다. 그리고, 특정 채널 k에 대해 다음 홉핑 채널 센싱을 수행하기 위한 멤버 노드가 적어도 1개 이상 존재할 수 있다.

주사용자와 데이터 전송 노드 간이 거리가 각각 다르기 때문에 특정 채널 k에 대한 특정 멤버 노드 n의 데이터 전송 파워

역시 홉핑 채널과 멤버 노드에 따라 달라질 수 있다. 즉, 상기 거리가 다르기 때문에 각각의 채널에 대한 멤버 노드의 허가된 전송 파워가 다를 수 있다. 이때, 전송 파워는 최대 전송 파원인

보다 작아야 하고, 멤버 노드의 전송파워 합은 전력 한계값

보다 작아야 하는 제약 조건을 가질 수 있다. 그리고, 각 멤버 노드 n의 트래픽 요구량

은 최소 0부터 최대 1까지 노드에 따라 달라질 수 있다.

센싱 노드와 데이터 전송 노드를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 수행함에 있어서, 적합도 함수가 계산될 수 있다. 적합도 함수(Fitness Function)은 센싱 효율(sensing utility)와 데이터 전송 효율(data utility)로 구성될 수 있다. 센싱 효율은 아래의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.

수학식 1에서,

는 특정 채널 k에 대한 센싱 효율로서, 특정 k번째 채널에 해당하는 홉핑 채널 시간에 다음 홉핑 채널에 대한 센싱에 참여하는 노드들(즉, 센싱 노드들)이 성공적으로 주사용자를 검출할 확률을 나타내고, K는 홉핑 채널의 수를 나타낼 수 있다.

수학식 1에 따르면, 센싱 효율은 홉핑 채널의 수 K와 해당 채널의 홉핑 채널 시간에 센싱 노드들이 성공적으로 주사용자를 검출할 확률에 기초하여 계산될 수 있으며, 채널 k에 대한 센싱 효율

는 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

수학식 2에서, s(k)는 센싱에 참여하는 노드의 수(즉, 센싱 노드의 수)로서, 채널 k에 대해 아웃보드밴드(out-of-band) 센싱에 참여하는 멤버 노드의 수를 나타내고,

는 로컬 센싱 검출 확률로서, 단일 노드에서 로컬 센싱하여 주사용자를 검출하는 확률을 나타낼 수 있다.

위의 수학식 1 및 2에 따르면, 복수의 멤버 노드들 중 센싱에 참여하는 노드의 수, 홉핑 채널 리스트에 포함된 채널의 수, 및 로컬 센싱 검출 확률에 기초하여 센싱 효율이 계산될 수 있다.

적합도 함수 계산을 위해 이용되는 데이터 전송 효율은 아래의 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.

수학식 3에서,

은 채널 k에 대한 노드 n의 데이터 전송 효율을 나타내고, N은 클러스터를 구성하는 전체 멤버 노드의 수를 나타낼 수 있다. 상기

은 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

수학식 4에서,

은 노드 n의 트래픽 요구량 비율을 나타내고,

은 노드 n에 실제 할당된 데이터 비율을 나타낼 수 있다. 여기서,

은 아래의 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.

수학식 5에 따르면,

은 전체 클러스터 내 모든 멤버 노드들의 평균 트래픽 요구량

대비 노드 n의 트래픽 요구량의 비율

을 통해 계산될 수 있다.

위의 수학식 4에서,

은

로 정의될 수 있다. 즉,

은 전체 클러스터 내 모든 멤버 노드들에 할당된 평균 데이터량

대비 노드 n에 할당된 데이터량

간의 비율을 통해 계산될 수 있으며, 모든 멤버 노드들에 할당된 평균 데이터량

은 아래의 수학식 6과 같을 수 있다.

수학식 6에서 각 노드 n에 할당된 데이터 양

은 아래의 수학식 7에 기초하여 결정될 수 있다.

수학식 7에서, K는 전체 채널의 수를 나타내고,

는 멤버 노드 n이 k번째 홉핑 채널에서의 데이터 전송률을 나타낼 수 있다.

는 아래의 수학식 8과 같이 정의될 수 있다.

수학식 8에서,

는 노드 n의 채널 k에 대한 채널 이득을 나타내고,

는 잡음 전력,

는 채널 k를 사용하는 모든 노드들의 평균 채널 이득,

는 채널 k를 이용하는 노드들이 사용할 수 있는 최대 송신 전력,

는 홉핑 채널 k를 사용하는 클러스터의 노드 수를 나타낼 수 있다. 그리고,

는 유전자 알고리즘에 의해 결정되는 노드 n의 채널 k에서의 송신 전력을 나타낼 수 있다.

다시 도 3을 참고하면,

(423)를 표시하는 유전자 비트가 3비트(bit)인 경우를 가정하면, '000'=0, '001'=

, ..., '111'=

를 나타낼 수 있다. 즉,

(423)가 '000'를 포함하는 경우, 해당 노드 n이 채널 k에서 데이터 전송을 수행하지 않는다는 것을 의미할 수 있다. 그리고,

(423)가 '001'를 포함하는 경우, 해당 노드 n이 채널 k에서 미리 결정된 최소 전력으로 데이터를 전송함을 의미할 수 있다.

(423)가 '111'를 포함하는 경우, 해당 노드 n이 채널 k에서 미리 결정된 최대 전력으로 데이터를 전송함을 의미할 수 있다. 각 노드 n이 모든 홉핑 채널에서 사용하는 전력의 합은 미리 결정된 노드 n의 전력 한계값

이하일 수 있다

.

이에 따라 최종적인 적합도 함수는 센싱 효율

및 데이터 효율

의 가중합으로서 계산되고, 아래의 수학식 9과 같이 정의될 수 있다.

수학식 9에서,

는 가중치값을 나타낼 수 있다.

위의 수학식 1 내지 9에 기반하여 적합도 함수를 계산하기 위해 위의 비특허문헌 [1] Petridis. V., Kazarlis. S.and Bakirtzis. A, "Varying fitness functions in genetic algorithm constrained optimization: the cutting stock and unit commitment problems", IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 28, mo. 5, pp. 629-640, 1998.에서 설명하고 있는 유전자 알고리즘의 구현에 필요한 변수를 입력받을 수 있다. 예컨대, 채널 이득, 트래픽 요구량 정보 등이 유전자 알고리즘의 입력 파라미터로서 적용되어 첫 번째 세대가 생성되어, 적합도 함수가 계산될 수 있다. 이후, 유전자 선택, 교차, 돌연변이 프로세스를 수행하고, 세대수의 판별 결과, 현재 세대수가 입력된 마지막 세대수와 일치하는 경우 유전자 구조를 바탕으로 센싱 노드와 데이터 전송 노드가 결정될 수 있다. 이때, 세대수의 판별 결과 입력된 마지막 세대수와 생성된 세대수가 일치하지 않는 경우, 세대수가 1 증가되어 적합도 함수가 계산될 수 있다. 유전자 알고리즘의 구현에 필요한 변수는 노드 수, 채널 수, 세대 수, 교착 확률, 돌연변이 확률을 포함할 수 있다. 세대수가 증가할수록 전체 효율(즉, 수학식 9에 따른 최종 적합도 함수)이 증가할 수 있다. 그리고, 트래픽 요구량을 고려한 경우가 고려하지 않은 경우에

값이 1에 가까운 값을 가질 수 있다. 즉, 트래픽 요구량을 고려한 경우가 고려하지 않은 경우보다 효과적으로 채널을 할당함을 알 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

부사용자(Secondary User)에 해당하는 가상 클러스터 헤드와 복수의 멤버 노드들이 참여하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법에 있어서,
상기 인지 무선 네트워크에 참여하는 멤버 노드들을 대상으로 광대역 센싱을 수행하여 복수의 멤버 노드들 각각에 해당하는 채널 정보 및 트래픽 정보를 수집하는 단계;
상기 채널 정보에 기초하여 사용 가능한 공통 채널을 포함하는 홉핑 채널 리스트를 생성하는 단계;
상기 홉핑 채널 리스트를 상기 복수의 멤버 노드들에게 전송하는 단계; 및
상기 복수의 멤버 노드들을 대상으로, 상기 트래픽 정보 및 유전자 알고리즘에 기초하여 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 홉핑 시간마다 결정하는 단계를 포함하고,
현재 홉핑 시간동안 상기 결정된 센싱을 위한 멤버 노드를 통해 다음 홉핑 채널에 대한 센싱이 수행되고, 상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 통해 데이터 전송이 수행되고,
상기 유전자 알고리즘에 기초하여 센싱을 위한 멤버 노드와 데이터 전송을 위한 멤버 노드를 홉핑 시간마다 결정하는 단계는,
상기 복수의 멤버 노드들 중 센싱에 참여하는 노드의 수, 상기 홉핑 채널 리스트에 포함된 채널의 수, 로컬 센싱 검출 확률에 기초하여 특정 채널에서의 센싱 효율을 계산하는 단계;
상기 복수의 멤버 노드들 각각에 해당하는 트래픽 정보 및 클러스터 내에 포함되는 전체 멤버 노드의 수에 기초하여 특정 멤버 노드에 대한 데이터 전송 효율을 계산하는 단계; 및
상기 센싱 효율 및 데이터 전송 효율에 기초하여 유전자 알고리즘의 적합도 함수(Fitness Function)를 계산하는 단계
를 포함하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법.
제1항에 있어서,
상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드는,
상기 다음 홉핑 채널에 대한 센싱 결과를 나타내는 지시 슬롯의 펄스(pulse)에 기초하여 다음 홉핑 채널의 사용 여부를 결정하는 것
을 특징으로 하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법.
제1항에 있어서,
상기 데이터 전송을 위한 멤버 노드는,
상기 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 통해 다음 홉핑 채널에서 주사용자(Primary User)의 신호가 센싱됨에 따라, 상기 다음 홉핑 채널 대신 상기 데이터 전송에 이용되는 현재 홉핑 채널을 연장 사용하는 것
을 특징으로 하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 가상 클러스터 헤드가 속하는 클러스터를 구성하는 상기 복수의 멤버 노드들 중 상기 센싱을 위한 멤버 노드로 결정된 멤버 노드는, 상기 인지 무선 네트워크에서 데이터 전송에 참여하지 않는 것을 특징으로 하는 인지 무선 네트워크에서의 주파수 센싱 및 채널 할당 방법.