보고서 정보
주관연구기관 |
울산대학교 산학협력단 University of Ulsan |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2013-04 |
과제시작연도 |
2012 |
주관부처 |
교육과학기술부 Ministry of Education and Science Technology(MEST) |
등록번호 |
TRKO201300034352 |
과제고유번호 |
1345168539 |
사업명 |
중견연구자지원 |
DB 구축일자 |
2013-12-21
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키워드 |
무선인지센서네트워크.무선인지.무선센서네트워크.스펙트럼 센싱.스펙트럼 결정.스펙트럼 핸드오프.에너지 효율적 스펙트럼 관리 기술.인공지능알고리즘.최적화 .cognitive radio sensor network.cognitive radio.wireless sensor network.spectrum sensing.spectrum decision.spectrum handoff.energy-efficient spectrum management.artificial intelligent algorithm.optimization.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201300034352 |
초록
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연구의 목적 및 내용
o 연구 목표 : 차세대 무선센서네트워크(WSN: Wireless Sensor network)인 인지무선센서네트워크(Cognitive Radio Sensor Network : CRSN)는 기존 WSN이 갖는 고유 제한 조건하에서, CR 기능을 수행하여야 한다. 이에 본 연구에서는 WSN이 갖는 고유 특성(제한된 전력 및 H/W 자원)을 고려하여, 기 사용자에게 간섭을 주지 않은 범위에서 무선 인지 센서 노드들의 성능을 향상시키고, WSN 고유의 기능을 수행할 수 있는 무선인지센서네트워크 구현을 위한 에너지
연구의 목적 및 내용
o 연구 목표 : 차세대 무선센서네트워크(WSN: Wireless Sensor network)인 인지무선센서네트워크(Cognitive Radio Sensor Network : CRSN)는 기존 WSN이 갖는 고유 제한 조건하에서, CR 기능을 수행하여야 한다. 이에 본 연구에서는 WSN이 갖는 고유 특성(제한된 전력 및 H/W 자원)을 고려하여, 기 사용자에게 간섭을 주지 않은 범위에서 무선 인지 센서 노드들의 성능을 향상시키고, WSN 고유의 기능을 수행할 수 있는 무선인지센서네트워크 구현을 위한 에너지 효율적인 동적 스펙트럼 관리 기술(dynamic spectrum management)에 관한 연구를 수행한다.
o 연구 내용: 본 과제의 연구 목표가 WSN의 고유 특성이 고려된 무선인지센서네트워크를 위한 동적 스펙트럼 관리 기술 개발인 바, 본 연구에서 스펙트럼 관리 기술을 크게 1. CRSN을 위한 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 연구, 2. CRSN을 위한 스펙트럼 결정 및 할당 기법 연구로 나누어 진행하였다.
연구결과
o 먼저, CRSN을 위한 에너지 효율적 협력스펙트럼 검출 기법 연구에 있어서는, 센싱 성능을 일정 레벨로 유지하면서 센서 노드들의 센싱보고 (reporting)시간을 줄이고 제어 패킷의 교환에 따른 오버헤드(overhead)를 감소시키기 위하여 순차적(sequential) 검출 기법, 센싱 노드 선택 기법, 감지 채널 스케줄링 기법 및 효율적 양자화 기법 등을 적용하여 에너지 효율적 협력스펙트럼 검출 알고리즘을 도출하였으며, 수행된 주요 연구내용을 크게 다음과 같이 정리할 수 있다. 1. 제어채널 대역폭 감소를 위한 양자화 기법을 도출함 2. 검열(censoring)이론 및 Fuzzy 이론 기반의 센서 노드 선택 알고리즘을 도출함 3. 빠른 스펙트럼 센싱을 위한 전송 순서 결정 메커니즘을 도출함 4. 강화학습(reinforcement learning)알고리즘 및 adaptive fuzzy와 같은 인공지능 알고리즘을 이용한 센싱 변수추정 기법을 도출하고 그 결과를 기 도출된 스펙트럼 센싱 기법들과 결합함.
o CRSN을 위한 스펙트럼 결정 기법 연구에 있어서는 먼저 CRSN를 위한 협력 스펙트럼 결정 기법 연구를 위해, 클러스터 내의 센서 노드들이 보내온 채널 센싱 정보 및 채널의 과거 사용 통계를 기반으로 클러스터의 이득을 최대화할 수 있는 인공지능 알고리즘, 최적화 이론 및 협력 게임이론을 적용하였다. 반면, CRSN를 위한 비협력 스펙트럼 결정 기법 연구에서는 각 센서 노드들이 자신의 이득을 최대화하는 방향으로 스펙트럼 결정을 수행하기 위해 비협력 게임이론 및 Q-learning 알고리즘을 적용하여 연구하였으며, 크게 다음과 같은 주요 연구 내용들을 도출하였다. 1. 퍼지 및 러닝오토메타 기반의 채널 선택 기법을 도출함 2. 무선 인지 센서 네트워크를 위한 Q-learning 기반 채널접근기법을 도출함 3. 무선 인지 센서 네트워크를 위한 휴지 노드를 활용하는 다중 채널 선택 알고리즘을 도출함 4. CRSN에서 클러스터 기반의 제어 채널 구성 및 채널 선택 알고리즘을 도출함.
5. 무선인지환경에서 QoS인지 기반의 채널 할당 기법을 도출함.
o 정량적인 연구결과로, 3년 동안 수행한 연구내용을 기반으로하여 SCI급 논문 14편, 국내 학진등재지 논문 10편, 비SCI급 4편, 특허 출원 2건, 특허 등록 2건 인력양성 7건(박사2명, 석사5명 배출)등의 연구성과를 달성하여 당초 정량적 연구목표를 초과 달성하였음.
연구결과의 활용계획
o Opportunistic spectrum access(OSA)-기반 WLAN, cognitive wireless cloud network, Cognition-based Femto cell 시스템 등 인지기반 차세대 통신망에 기 도출된 스펙트럼 관리 기술을 적용하여, 스펙트럼의 효율적 운영 및 관련 표준화에 기여한다.
o 최적의 동적 자원 할당 및 자원 관리 기능을 제공하는 기 개발된 에너지 효율적인 동적 스펙트럼 관리 기술을 차세대 통신 시스템 운용에 활용한다.
Abstract
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Purpose& contents
o Research objective: Cognitive Radio Sensor Network(CRSN), which is regarded as a next-generation wireless sensor network, should perform CR functions under unique constraints that WSN has inherently.
In this research, subsequently we did research on energy-efficient dynamic
Purpose& contents
o Research objective: Cognitive Radio Sensor Network(CRSN), which is regarded as a next-generation wireless sensor network, should perform CR functions under unique constraints that WSN has inherently.
In this research, subsequently we did research on energy-efficient dynamic spectrum management techniques, by taking into account the unique characteristics of WSN such as limited power and H/W resource so as to improve the performance of cognitive wireless sensor nodes without causing any interference to primary users,
o Research contents: The research on energy-efficient dynamic spectrum management techniques in CRSN, which was conducted in this project, can be summarized into following two contents:
1. research on energy-efficient spectrum sensing methods for CRSN and 2. research on spectrum decision for CRSN.
Result
o In the research on energy-efficient spectrum sensing methods for CRSN, at first we have developed energy-efficient cooperative spectrum sensing algorithms by appling the sequential detection technique, the sensing node selection scheme, the sensing channel scheduling technique and efficient quantization technique into spectrum sensing process with propose of reducing the overhead while maintaining a certain level sensing performance. The developed research contents can be summarized in more details as following: 1. Quantization techniques for reducing the control channel bandwidth requirement was developed. 2. Censoring and fuzzy theory-based sensor node selection algorithms were developed. 3.
Ordering-based transfer mechanism for fast spectrum sensing was derived. 4. spectrum sensing scheme that utilizes sensing parameter estimation was developed, based on artificial intelligence algorithms such as reinforcement learning and adaptive fuzzy techniques.
o In the research on spectrum decision for CRSN, at first we have developed cooperative spectrum decision algorithms by appling artificial intelligence algorithms, optimization theory and cooperative game theory into decision process so as to maximize the benefits of the cluster based on channel sensing data from sensor nodes within a cluster and past usage statistics of channel sensing. For developing non-cooperative spectrum decision algorithms, on the other hand, we have adopted the Q-learning algorithm, and non-cooperative game theory in the direction that each sensor node tries to maximize the its own benefits and make a spectrum decision. The developed research contents can be summarized in more details as following: 1 Fuzzy and learning auto-meta based channel selection scheme was developed. 2 Q-learning-based channel access scheme was developed for cognitive radio sensor networks.
3. Multi-channel selection algorithm was developed for cognitive radio sensor network by taking in to account of idle nodes. 4. Cluster-based control channel establishment and channel selection algorithm was derived. 5 QoS-based channel allocation scheme was developed.
o As quantitative results, we have obtained 10 SCI papers, 4 non-SCI journal, 10 KRF-level Korean journal papers, 4patents, and 2 Ph.D and 5 Master Degree graduation students, which exceeds quantitative goal that was set in the proposal.
Expected Contribution
o By applying the developed spectrum management technologies to cognitive-based next-generation networks such as opportunistic spectrum access (OSA)-based WLAN, cognitive wireless cloud network and Cognition-based Femto cell systems, we can contribute to standardization and efficient spectrum operation of these systems.
o Optimal dynamic resource allocation, and resource management schemes, developed through this research, can be utilized in the operation of the next generation of wireless communication systems.
목차 Contents
- 중견연구자지원사업(핵심연구) 최종보고서 ... 1
- 목차 ... 3
- 연구계획 요약문 ... 4
- 연구결과 요약문 ... 5
- 한글요약문 ... 5
- SUMMARY ... 6
- 연구내용 및 결과 ... 7
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 9
- 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 16
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 17
- 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 18
- 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 18
- 8. 참고문헌 ... 18
- 9. 연구성과 ... 21
- 10. 기타사항 ... 29
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