In this thesis, a cognitive radio (CR) network with multiple primary users (PUs) and one secondary user (SU) using automatic repeat request (ARQ) protocol, is considered. Because of sensing error, there exists a correlation between the queueing behaviors of PUs and the SU, which makes it difficult to analyze the queueing performances of users. We design a model of the channel occupancy by approximating this correlation, find a sufficient condition under which the proposed model matches our CR network, and analyze the queueing performances of users by adapting the proposed model. We validate the proposed model by comparing simulation results of the queueing performances with our analytic results of the queueing performances.
최근 무선 통신에 대한 수요가 급격히 증가하면서 주파수 자원이 고갈되기에 이르렀고, 이를 해결하기 위해 무선 인지망 개념이 등장하였다. 무선 인지망에서는 제 1 사용자의 큐잉 형태와 제 2 사용자의 큐잉 형태 간에 상관관계가 존재한다. 제 2 사용자는 제 1 사용자가 감지되지 않을 때 채널을 사용할 수 있고, 제 1 사용자는 센싱 오류로 인해 제 2 사용자로부터 간섭을 받아 패킷 전송이 실패할 수 있다. 이러한 상관관계 때문에 사용자들의 큐잉 형태가 서로 얽혀있어 사용자들의 큐잉 성능분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 상관관계를 수학적으로 근사하여 채널 점유를 독립적으로 모델링하였다. 이어서 이렇게 근사한 모델이 실제 네트워크상의 큐잉 형태를 잘 보여주는 지 확인했다. 각 사용자들의 대기 패킷의 개수를 큐잉 프로세스로 설정하면 근사 모델 상에서 각 사용자의 큐잉 프로세스가 마코프 체인을 형성한다. 채널 부하가 1보다 작을 때, 각 마코프 체인에서 대기 패킷의 개수에 대한 확률 분포를 구할 수 있었다. 근사 모델 상에서 계산한 대기 패킷의 개수에 대한 확률 분포를 Matlab을 이용한 시뮬레이션 결과와 비교하였고 두 결과가 일치함을 관찰하였다. 특히, 채널 부하가 작을수록 근사 모델 상에서 결과와 시뮬레이션 결과의 차이가 작아지는 경향이 있었다. 그러므로 근사한 채널 점유 모델이 무선 인지망 사용자들의 큐잉 형태를 분석하기에 적합하며, 채널 부하가 작을수록 근사한 채널 점유 모델에 대한 신뢰도가 높아짐을 알 수 있다.
