Spectral resource demand has greatly increased in the last two decades due to newly emerging wireless services and products and accordingly all usable spectrum resources have been already allocated. However, recent actual measurements have shown that most of the allocated spectrum resources are underutilized. This discrepancy between allocation and usage leads to the introduction of cognitive radio (CR) networks. The CR concept represents a significant paradigm change in wireless spectrum utilization and regulation, i.e., from exclusive use of spectrum by licensed users (,called primary users) to dynamic spectrum access for unlicensed users (,called secondary users). The high potential of CR has attracted considerable efforts for more efficient spectrum management policies and techniques.
In this dissertation, we consider random channel access policies in a CR networks under various environments. Secondary users in a CR network stochastically determine whether to access a channel at each slot by using the access probability and then active secondary users select the channel among primary channels consulting the information on the network. Main results of this dissertation can be categorized into two subjects. The first one is developing the analytical models for the performances of users in a CR network. We analyze the queueing performance and throughput of an arbitrary SU under a various scenarios. And we obtain the optimal APs that maximizing the performance of an SU and provide an insight on how to optimally design in a CR network when SUs adopt random channel access policy.
In Chapter 2, we consider a time slotted cognitive radio network under Rayleigh fading where multiple secondary users (SUs) contend for spectrum usage over available primary users’ channels. We analyze the performance of a channel access policy where each SU stochastically determines whether to access a wireless channel or not based on a given access probability. In the analysis, we focus on the queueing performance of an arbitrary SU with the channel access policy. To improve the queueing performance of SUs, the access probability in our channel access policy is adapted to the knowledge on the wireless channel information, e.g., the number of available channels and the nonfading probability of channels.
In Chapter 3, we focus on the throughput performance of an arbitrary SU with multiple channels and multiple SUs. We consider the L-fading model and the reference model regarding the acquisition of the knowledge on idle channels and the fading conditions of channels. From our analysis, we investigate how the acquisition of the knowledge on the channel status and the fading conditions affects throughput performance of an SU.
In Chapter 4, we consider random access policy in a cognitive radio network with a channel sensing scheme having sensing errors. Cognitive radio approves of the way for SUs to opportunistically access primary channels if PU activity is protected form interference. The sensing errors bring bad effects not only on SU’s performance but also on PU’s performance. We develop an expression for the throughput of an SU and the packet collision probability of a PU in the presence of channels sensing errors. By solving the optimization problem based on our analytical model, we obtain the optimal AP to maximize the throughput of an SU while guaranteeing a requirement on the packet collision probability of a PU.
무선 네트워크에서 무선 서비스에 대한 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 무선 통신에 대한 사용자의 요구를 만족시키기 위해서는 주파수 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 무선 네트워크에의 무선 자원은 한정적이고 제한적인 특성을 나타낸다. 하지만 최근의 연구 결과에 따르면 특정 무선 서비스에 할당된 주파수 자원의 효율성이 매우 낮은 것으로 조사되고 있다. 주파수 자원의 효율적인 사용을 위해 무선 인지 기술이 제안되어졌다. 무선 인지 기술은 지속적으로 변화하는 주파수 대역들의 사용 현황을 인지하고 빈 주파수 대역을 활용함으로써 주파수 자원의 사용률을 극대화하기 위해 제안되었다. 이러한 무선 인지 기술의 높은 잠재성으로 인해 좀 더 효율적인 주파수 자원 관리 정책과 기술들에 관한 연구과 활발히 진행되고 있다. 무선 인지 네트워크에서는 두가지 타입의 유저가 존재한다. 하나는 primary user (PU)로서 특정 주파수의 라이센스를 소유한 유저를 의미한다. 다른 하나의 유저는 secondary user (SU)로 PU가 주파수를 사용하고 있지 않을 때만 통신을 하는 유저를 의미한다.
본 논문에서는 다양한 무선 인지 네트워크 환경에서 임의 점속 방식 (random access policy)이란 MAC 프로토콜을 고려하고 있다. SU는 매 슬롯 추계적으로 채널에 접속여부를 접속 확률 (access probability)을 바탕으로 결정하게 되고 접속을 한 SU는 네트워크의 채널정보를 바탕으로 임의로 하나의 primary 채널을 선택하여 데이터를 전송하게 된다. 본 논무에서는, SU가 이러한 임의 접속 방식으로 데이터 통신이 이루어질 때 SU의 성능 분석을 위한 수리적 모델을 개발하고 이를 통해 무선 인지 네트워크상의 각 유저의 성능을 최적화 하는 임의 접속 방식에 제안하였다.
제 2장에서는 타임 슬롯으로 나누어진 무선 인지 네트워크를 고려하였다. 또한 무선 채널의 상태가 사용자 이동성 및 다중경로 전송 등으로 인하여 시간에 따라 변하기에 이를 반영하기 위하여 레일리 페이딩 채널을 고려하였다. 다수의 SU와 다수의 채널이 존재 할 때, SU가 채널 상태의 정보를 알고 있을 때와 모르고 있을 때를 구분하여 SU의 큐잉 성능을 분석하였다. SU의 큐잉 성능을 최대화 할 수 있는 접속 확률을 찾고 이를 바탕으로 최적화된 임의 접속 방식을 제안하였다.
제 3장에서는 SU의 수율 (throughput) 성능 분석에 관점을 맞추어 연구를 진행 하였다. 무선 채널의 PU 사용 여부의 정보와 페이딩 정보의 유무로 L-fading model과 reference model로 구분하여 각 모델에서의 SU의 성능을 분석하는 수리적 모델을 개발하였다. 이러한 수리적 모델을 바탕으로 하여 SU의 수율을 최적화하는 임의 접속 방식을 제안하고 이를 통해 무선 인지 네트워크 디자인의 통찰력을 제안 할 수 있었다.
제 4장에서는 PU의 통신이 SU의 통신에 의해서 방해를 받게 되는 상황이 발생하는 것을 고려하였다. SU는 PU의 채널 정보를 센싱을 통해서 얻게 되는데, 이러한 센싱은 잠재적으로 오류를 포함하고 있다. 이러한 센싱 오류로 인해서 PU가 데이터를 전송하고 있는데도, SU가 데이터 통신을 시작하여 PU와 SU의 데이터들 사이의 충돌이 발생하게 된다. PU는 자신의 서비스 품질을 보장하기 위하여 이러한 전송 충돌에 대한 최대 허용치 (requirement)를 가지고 있다. PU의 서비스 품질의 지표로 SU와의 충돌 확률을 고려하여 충돌 확률이 PU가 가지고 있는 requirement를 넘지 않게 디자인 하였다. 이를 위해 SU의 수율과 PU의 충돌 확률에 관한 수리적 모델을 개발하고 SU의 수율을 최대화하면서 PU의 충돌 확률이 최대 허용치를 넘지 않는 임의 접속 방식을 제안하였다.
