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인지 무선 시스템에서 강화학습 기반 협력 센싱 기법
Reinforce Learning Based Cooperative Sensing for Cognitive Radio Networks 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.5, 2018년, pp.1043 - 1050  

김도윤 (아주대학교 컴퓨터공학과) ,  최영준 (아주대학교 컴퓨터공학과) ,  (국방과학연구소) ,  최증원 (국방과학연구소)

초록
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본 논문은 인지 무선(CR, Cognitive Radio) 네트워크에서 우선 사용자(Primary User)의 존재 유무를 2차 사용자(Secondary User)가 결정하기 위하여 협력 센싱을 사용하는 환경에서 스펙트럼 센싱의 감지 성능을 높이기 위해 강화 학습(Reinforce learning) 기반으로 최적의 인지 무선 사용자 선택하는 협력 센싱 방안을 제안한다. 협력 센싱을 통해 파악한 전역 센싱 결과와 인지 무선 사용자의 센싱 결과 간의 유사도에 따라 정확도가 높은 사용자를 파악한다. 이 정확도를 강화학습의 보상으로 사용하여 협력 센싱을 수행할수록 전역 결정과 일치하는 센싱 정보를 전송하는 사용자를 선택할 수 있다. 실험 결과 제안한 기법이 기존 협력 센싱 대비 향상된 스펙트럼 감지 성능을 보임을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a reinforce learning based on cooperative sensing scheme to select optimal secondary users(SUs) to enhance the detection performance of spectrum sensing in Cognitive radio(CR) networks. The SU with high accuracy is identified based on the similarity between the global sensi...

주제어

#인지 무선   #스펙트럼 센싱   #협력 센싱   #강화 학습  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 인지 무선 네트워크 환경에서 스펙트럼의 성능을 높이기 위하여 강화 학습 기반으로 최적의인지 무선 사용자 선택하는 협력 센싱 방안을 제안한다. 본 연구가 가지는 독창성은 다음과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인지 무선 기술의 특징은 무엇인가? 또한 스펙트럼 사용 측정에 관한 연구에 따르면 일부 무선시스템은 할당된 스펙트럼을 매우 제한된 범위만 사용하고 다른 시스템에서는 과중하게 사용되는 불균형적인 현상이 발생하고 있다[1-2]. 인지 무선(CR,Cognitive Radio) 기술은 이러한 스펙트럼 자원의 한계를 극복하기 위해 제안된 기술로 스펙트럼의 사용 권한을 가진 우선 사용자(Primary User)가 존재하지 않는 유휴 대역을 라이선스가 없는 2차 사용자(Secondary User)가 탐색하여 우선 사용자가 사용하지 않는 동안 활용함으로써 스펙트럼 활용도를 높이는 기술이다[3].
스펙트럼 센싱이란 무엇인가? 2차 사용자가 이러한 유휴대역을 탐색할 때 인프라 구조를 활용할 수 없는 경우에는 스펙트럼 센싱 기술이 사용된다. 스펙트럼 센싱은 인지 무선 사용자가 대상 주파수 대역을 무선 신호를 탐지하여 우선 사용자의 존재 유무를 판단하는 방식이다. 서로 다른 두 인지 무선 사용자가 동일한 시점에 스펙트럼 센싱을 수행하더라도 인지 무선과 우선 사용자와의 거리, 신호잡음, 간섭 등과 같은 무선 환경에 따라 스펙트럼 센싱의 결과가 달라질 수 있다.
강성 결정 융합의 한계는 무엇인가? 강성 결정 융합은 협력 센싱에 필요한 오버헤드가 적어 스펙트럼 센싱을 위해 제한적인 대역폭만 사용 가능할 때 적합하다. 그러나 우선 사용자의 존재 유무에 대한 결정을 각 인지 무선 사용자가 일차적으로 수행하므로 지역적인 특성이 크게 반영되어 협력 센싱 성능은 떨어질 수 있다.
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참고문헌 (20)

  1. M. McHenry and D. McCloskeyk, "Spectrum occupancy measurements: Chicago, Illinois Nov. 16-18, 2005," Shared Spectrum Co. report, 2005. 

  2. T. Erpek, M. Lofquist, and K. Patton, "Spectrum Occupancy Measurements: Loring Commerce Centre, Limestone, Maine, September 18-20, 2007," Shared Spectrum Co. Report, 2007. 

  3. M. Gandetto and C. Regazzoni, "Spectrum sensing: a distributed approach for cognitive terminals," IEEE J. on selected areas in communications, vol. 25, no. 3, Apr. 2007, pp. 546-557. 

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  4. G. Ganesan and Y. Li. "Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," IEEE Trans. wireless communications, vol. 6, no. 6, June 2007, pp. 2214-2222. 

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  5. E. Peh and Y. C. Liang, "Optimization for Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks," In Proc. Wireless Communications and Networking Conf.(WCNC), Hong Kong, China, Mar. 2007. pp. 27-32. 

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  8. M. Kimon and M. Alouini, Digital communication over fading channels. New York: John Wiley & Sons, Inc. 2 ed. Dec. 2004. 

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  10. B. A. Bastami and E. Saberinia, "A Practical Multibit Data Combining Strategy for Cooperative Spectrum Sensing," IEEE Trans. Vehicular Technology, vol. 62, no. 1, Jan. 2013, pp. 384-389. 

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  12. D. Teguig, B. Scheers, and V. Le Nir, "Data fusion schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," In Proc. Military Communications and Information Systems Conf.(MCC), Gdansk, Poland, Oct. 2012, pp. 1-7. 

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  14. N. Do and B. An. "A soft-hard combination-based cooperative spectrum sensing scheme for cognitive radio networks," Sensors, vol. 15, no. 2, 2015, pp. 4388-4407. 

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  15. B. Lo and I. Akyildiz. "Reinforcement learning for cooperative sensing gain in cognitive radio ad hoc networks," Wireless Networks, vol. 19, no. 6, 2013, pp. 1237-1250. 

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  17. I. Mustapha, B. Ali, M. Rasid, A. Sali, and H. Mohamad, "An energy-efficient spectrum-aware reinforcement learning-based clustering algorithm for cognitive radio sensor networks," Sensors, vol. 15 no. 8, 2005. pp. 19783-19818. 

  18. W. Lee, M. Kim, and D. H. Cho, "Deep Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks," arXiv preprint, arXiv:1705.08164, 2017. 

  19. N. S. Shankar, C. Cordeiro, and K. Challapali, "Spectrum agile radios: utilization and sensing architectures," In Proc. IEEE Int. Symp. on Nev Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks(DySPAN) 2005, Baltimore, USA, 2005, pp. 160-169. 

  20. C. Watkins and P. Dayan, "Q-learning," Machine learning, vol. 8, no. 3-4, 1992, pp. 279-292. 

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