인지 라디오 시스템을 위한 Particle Swarm Optimization 기반의 협력 스펙트럼 센싱기법
Cooperative Spectrum Sensing Scheme Based on Particle Swarm Optimization for Cognitive Radio Systems
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초록
본 논문에서는 인지 라디오(CR: Cognitive Radio) 네트워크에서 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing) 성능을 효과적으로 향상시키기 위해 생태계 모방 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 기반으로 하는 협력 스펙트럼 센싱기법을 제안한다. 제안된 협력 스펙트럼 센싱기법은 기본적으로 인접한 CR 노드들간에 협력체계를구축하고 이들 CR 노드들의 협력체계를 관할하는 하나의 융합센터(Fusion Center)를 지정한다. 모든 CR 노드들은각각 단일 스펙트럼 센싱을 수행하고 자신의 해당하는 채널에 대한 신호대잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)을 측정한다. 이 때 융합센터는 모든 협력 CR 노드들의 채널 상태와 단일 센싱정보를 수집한다. 수집된 정보를 기반으로각각의 CR 노드들로 수집된 단일 센싱정보를 가지고 해당 CR 노드들에 대한 채널의 SNR에 따라 가중치를 적용하여효과적으로 협력 스펙트럼 센싱을 수행한다. 여기서 결정되는 가중치값들은 무선 채널 환경의 변화에 강한 적응성을갖는 PSO 알고리즘으로부터 산출된다. 따라서 제안된 기법은 CR 네트워크의 특성상 열악하고 가변적인 무선 채널환경에서 일반적인 협력 스펙트럼 센싱기법에 비해 주사용자(Primary User)의 주파수 사용 유무를 효과적으로 검출할 수 있다.
Abstract
We propose a cooperative spectrum sensing scheme to improve the performance of spectrum sensing in CR (Cognitive Radio) networks. The proposed scheme organizes CR cooperation and designates a fusion center to control the CR cooperation. In this scheme, each CR node performs a single spectrum sensing and measures the SNR (Signal-to-Noise Ratio) of corresponding channel. Then, the fusion center collects the channel state information as well as sensing information from all the CR nodes, and efficiently performs cooperative spectrum sensing with weighting factors according to the channel SNRs. Here, the weighting factors are robust to the variation of wireless channel environment and are calculated by PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. Hence, the proposed scheme can detect the frequency utilization of primary users more efficiently than the conventional cooperative sensing scheme in inherently adverse and time-varying wireless channels.
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