CHANNELS FOR DELIVERY OF SPECTRA SENSING RESULTS ON DUAL-STAGE COGNITIVE RADIO NETWORKS


Cite item

Full Text

Abstract

Spectrum sensing is the most important function for cognitive radio networks. Since the probabilities of detecting primary users by secondary users can deteriorate under the influence of noise, interference, Rayleigh fading, it is necessary to choose the most suitable network architecture to improve the characteristics in both the delivery channels and in the sounding channels. This article discusses the task of sensing a licensed frequency band in order to detect the primary user of a cognitive radio network with a two-tier network architecture, on the first, lowest tier, secondary users are concentrated in separate small parts of the network coverage area (clusters) located at considerable distances from the center of the fusion of local sounding results individual secondary users. These local results are relayed by the base stations of the clusters to the merger center.

Full Text

Введение Рассматриваемая архитектура сети - это целе- сообразный вариант построения радиодоступа в сетях когнитивной технологии, характерны- ми особенностями которых служат: а) большая территориальная зона радиопокрытия; б) диа- пазон сравнительно длинных волн и, соответ- ственно, габаритных антенн; в) значительный процент среди вторичных пользователей (ВП) сети составляют устройства D2D, работающие в пределах кластеров - локальных зон, каждая из которых занимает лишь малую часть территории общей зоны покрытия сети. Общий принцип сети двухъярусной архитектуры иллюстрирует рису- нок 1, на котором лицензированный первичный пользователь обозначен как ПП. Показаны кана- лы зондирования и доставки [1]. Принцип сети двухъярусной архитектуры На нижнем ярусе базовая станция (БС) каж- дого собирает результаты зондирования спектра (ЗС) отдельными ВП, зарегистрированными в нем и после приема и демодуляции сообщений, ретранслирует их на центр слияния (ЦС), цен- тральную станцию всей сети, управляющую ее работой, выполняющую объединение всех ло- кальных результатов ЗС и выносящую решение о допуске и прекращении работы ВП в сети. Сово- купность радиоканалов БС-ЦС образует второй, верхний ярус сети. Результаты ЗС i-м ВП пере- даются по каналу доставки в формате 2-битовых сообщений - аi bi. Если старший бит ai = 1, это означает: ПП обнаружен, если ai = 0, то ПП в сети отсутствует. Значения младшего бита bi указыва- ет на достоверность решения: если bi = 1, то по- казатель «правдоподобия» бита аj выше установ- ленного порогового значения, если bi = 0, то ниже. Рисунок 1. Архитектура двухъярусной сети «Infokommunikacionnye tehnologii» 2020, Vol. 18, No. 4, pp. 473-477 Рисунок 2. Модуляция 4-FSK Определим характеристики обнаружения состав- ных каналов доставки сети кооперативного ЗС [4]. Модель канала доставки В качестве модели канала доставки предлага- Вероятность ошибки приема символа в со- ставной двухпролетной линии с демодуляцией на ретрансляторе, как хорошо известно, достаточно точно может быть выражена как ется следующая модель: P  Pe1  Pe2 , (1) замирания в обоих частях составного канала полагаем релеевскими; ввиду наиболее вероятного применения тех- нологии когнитивного радио в лицензированных диапазонах телерадиовещания, в которых доми- нируют системы OFDM, предполагается в основе каналов доставки использовать OFDMA; в радиоканале между БС и ЦС сообщения передаются, используя QPSK-HM-модуляцию и когерентный метод демодуляции; в радиоканале ВП-БС на передаче модуляция ортогональная 4-FSK [2], на приеме исполь- зуется некогерентная демодуляция. где P - вероятность ошибки составной радиолинии; Pe1 - вероятность ошибки на первом про- лете ВП-БС; Pe2 - вероятность ошибки на втором пролете БС-ЦС. Так как битовые ошибки при передаче аj и bi при подсчете характеристик обнаружения имеют разный вес, рассмотрим полную диаграмму со- стояний сообщений (см. рисунок 3) в канале до- ставки от m-го ВП через i-ю БС на ЦС. Ниже введены обозначения для вероятностей сообщений, битовых ошибок и средних значений ОСШ в соответствии с моделью радиолинии из [5]: PÁ  PB (1 - 3P )  P (PB  PB  PB )  Выбор вида модуляции и демодуляции сделан 00 00 e e 11 10 01 B по следующим причинам: - на верхнем ярусе выбран более сложный и более помехоустойчивый вид модуляции, обла-  P00 (1 - 4Pe )  Pe , 01 01 e e 11 10 00 PÁ  PB (1 - 3P )  P (PB  PB  PB )   PB (1 - 4P )  P , дающий наряду с другими свойствами способно- 01 e e (2) стью не увеличивать трафик в канале доставки по сравнению с 1-битовой передачей [3]; 10 10 e e 11 01 00 PÁ  PB (1 - 3P )  P (PB  PB  PB )   PB (1 - 4P )  P , 10 e e - на нижнем ярусе со значительно большим числом ВП по сравнению с БС для снижения сложности устройств, а значит, уменьшения энер- гозатрат по опыту применения систем DMR [1] используется модуляция 4-FSK в ее ортогональij где PÂ 11 11 e e 01 10 00 PÁ  PB (1 - 3P )  P (PB  PB  PB )  11 e e  PB (1 - 4P )  P , - вероятность обнаружения сообщения ij в канале зондирования; PÁ - вероятность приема ном варианте (см. рисунок 2), идеально подхо- дящем для встраивания в OFDMA-сигналы, и не ij сообщения ij на базовой станции; ij PÖ - вероятувеличивает трафик в канале доставки. Предла- гается отображение дибитов передаваемых сообность приема сообщения ij на центральной станции; i, j  0,1 для i; 0,1 для j; щений, минимизирующее вероятность двойных Pe1  3 / (2  S1 ) - 3 / (3  4S1 )  1 / (3  4S1 ), (3) ошибок в демодуляторе по степени их влияния где S1 - среднее значение отношения «сигнал/ на достоверность обнаружения. шум» 4-FSK [3]; Stepanova N.V. 475 Рисунок 3. Диаграмма состояний сообщений Таблица. Параметры формулы (9) стей ошибок на отдельных пролетах линии ВП- ЦС в канале доставки [6; 8]. В случае двухъярусной сети КР должны со- блюдаться соотношения между пролетами, све- денные в таблицу для модели радиоканала, ис- пользованной в [7]: Пролет 1 (ВП-БС) Пролет 2 (БС-ЦС) Дистанция пролета d1m 2 d2m  d1m 8 Показатель затухания 1 2,5 2 2 Референтная дистанция d0 1 d0 1 Уровень «сигнал/шум» в т. d0 S0 40 S0 400 Smn ( )  S C d0  d 0n mn mn , (9) где S0n среднее значение ОСШ на расстоянии d0 от ПП, n = 1,2 - номера пролетов ВП-БС и БС- ЦС; Cmn среднее значение С/Ш для релеевских Pe2  1 / 2(1 - S2 / (S2  1)  1 / 4S2 , (4) замираний и белого гауссовского шума. По условиям технической целесообразности соотношения параметров для «сигнал/шум» свегде S2 - среднее значение отношения «сигнал/ дены в таблицу. шум» BPSK [2]; K1 , K2 - коэффициенты иерар- Для пролета 2 возьмем  = 4, а  = 25°. хичности битов в QPSK-HM, равные По формуле (8), полагая для Cmn  1, имеем K1  1 / sin , (5) из (2) Pe1  0,13, а из (3) Pe2  0, 037. K2  1 / cos, (6) Заключение K12 - коэффициент поправки для одновременной ошибки в обоих битах. При непосредственной передаче от ВП на ЦС для обеспечения величины Pe1  0,13 даже при K12  K1  K2 1 / 4S2 . (7) переходе на передачу более помехоустойчивой Рассматривая выражения для вероятности событий ai bj на ЦС, которые при отбрасывании сла- гаемых второго порядка малости, содержащих модуляцией QPSK потребуется увеличение мощ- ности на передаче от ВП не менее чем на поря- док. При умеренном числе ВП в одном кластере произведения к виду [9]: Pe1Pe2 , могут быть преобразованы это приведет к 100-кратному расходу энергии в расчете на один кластер [10]. Таким образом, для Ö Â Pij   Pij (1 - 4Pe1 )  Pe1 - Pe2  - - -  (8) пользователей сети когнитивного радио с критически важными показателями энергоэффектив-  K1 (1 - P )  K2 (1 - P )  K12 (1 - P ). ности должна быть рекомендована двухъярусная  j i ji  архитектура сети. P ij Можно видеть, что вероятность Ö по срав- Литература нению с ij PÂ-вероятностью обнаружения этого события в канале ЗС уменьшается на величину, пропорциональную взвешенной сумме вероятно-
×

About the authors

N. V Stepanova

Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics

Email: puhleniw@mail.ru
Samara, Russian Federation

References

  1. Letaief K.B., Zhang W. Cooperative communications for cognitive radio networks // Pro «Infokommunikacionnye tehnologii» 2020, vol. 18, no. 4, pp. 473-477 ceedings of the IEEE. 2009. Vol. 97, no. 5. P. 878-895. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2009.2015716
  2. Sun C., Zhang W., Letaief K.B. Cooperative spectrum sensing for cognitive radios undo bandwidth constraints // 2007 IEEE Wireless Communications and Networking Conference. 2007. P. 1-5. DOI: https://doi.org/10.1109/WCNC.2007.6
  3. Cooperative spectrum sensing with double threshold and censoring in Rayleigh faded cognitive radio network / A. Bhowmick [et al.] // Wireless Personal Communications. 2015. Vol. 2, no. 2. P. 1-24
  4. Eliseev S.N., Trifonova L.N., Stepanova N.V. Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks with Rayleigh fadings // 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF 2020). 2020. P. 9131156. DOI: https://doi.org/10.1109/WECONF48837.2020.9131156
  5. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сигналов. М.: Сов. радио, 1970. С. 240-245
  6. Елисев С.Н., Трифонова Л.Н., Степанова Н.В. Кооперативное зондирование спектра в когнитивных радиосетях с регенеративной ретрансляцией сигналов в канале доставки // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2020. Т. 23, № 2. С. 43-48. DOI: https://doi.org/10.18469/1810-3189.2020.23.2.43-48
  7. Елисеев С.Н. Трансляция мультимедиа контента в зоне вещания с многонациональным населением // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Т. 9, № 7. С. 11-15
  8. Ganesan G., Li Y. Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks // Proceedings First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks. 2005. P. 137-143. DOI: https://doi.org/10.1109/DYSPAN.2005.1542628
  9. Geirhofer S., Tong L., Sadler B. Dynamic spectrum access in the time domain: Modeling and exploiting white space // Proceedings of the IEEE. 2007. Vol. 45, no. 5. P. 66-72
  10. Marcus M. Unlicensed cognitive sharing of TV spectrum: the controversy at the federal communications commission // Proceedings of the IEEE. 2005. Vol. 43, no. 5. P. 24-25

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Stepanova N.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies