[論文レビュー] Cooperative Prediction-and-Sensing Based Spectrum Sharing in Cognitive Radio Networks

Van‐Dinh Nguyen, Oh‐Soon Shin|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2017

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 32被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、認知無線ネットワークにおける協調的予測・センシングベースのスペクトラム共有（PSBSS）フレームワークを提案する。このフレームワークは、スペクトラム予測とセンシングを統合した時間構造を持つリソースブロックに統合する。送信ビームフォーミングとセンシング時間の共同最適化を、送信パワー制約および干渉制約のもとで行い、二次ユーザーの和レートを最大化するとともに、公平性とチャネル不確実性へのロバスト性を確保する。従来のモデルと比較して顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

This paper proposes prediction-and-sensing based spectrum sharing, a new spectrum-sharing model for cognitive radio networks, with a time structure for each resource block divided into a spectrum prediction-and-sensing phase and a data transmission phase. Cooperative spectrum prediction is incorporated as a sub-phase of spectrum sensing in the first phase. We investigate a joint design of transmit beamforming at the secondary base station (BS) and sensing time. The primary design goal is to maximize the sum rate of all secondary users (SUs) subject to the minimum rate requirement for all SUs, the transmit power constraint at the secondary BS, and the interference power constraints at all primary users. The original problem is difficult to solve since it is highly nonconvex. We first convert the problem into a more tractable form, then arrive at a convex program based on an inner approximation framework, and finally propose a new algorithm to successively solve this convex program. We prove that the proposed algorithm iteratively improves the objective while guaranteeing convergence at least to local optima. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm reaches a stationary point after only a few iterations with a substantial performance improvement over existing approaches.

研究の動機と目的

• 静的スペクトラム割り当ての非効率性に対処し、認知無線ネットワークにおける動的で機会的スペクトラムアクセスを可能にする。
• fading やパスロスによる従来のスペクトラムセンシングの不安定性と信頼性の欠如を克服するため、スペクトラム予測をセンシングプロセスに統合する。
• 最小レート制約、送信パワー制限、プライマリユーザーの干渉保護を満たす条件下で、二次ユーザーの和レートを最大化する。
• 二次ユーザーおよびプライマリユーザーのリンクにおけるチャネル推定誤差を考慮したロバストなビームフォーミングおよびセンシング時間戦略を設計する。
• 非常に非凸な最適化問題に起因する共同ビームフォーミングとセンシング時間設計を解く低複雑度かつ収束性を有するアルゴリズムを開発する。

提案手法

• リソースブロックごとに二段階の時間構造を導入：スペクトラム予測・センシングフェーズとデータ送信フェーズ。
• 二次ユーザーと二次基地局（BS）間の協調的スペクトラム予測を組み込み、センシング精度を向上させ、検出誤りを低減する。
• 内挿近似フレームワークを用いて、元の非凸和レート最大化問題を扱いやすい形に再定式化する。
• 反復的に問題の凸近似を解く反復的アルゴリズムを提案し、少なくとも局所最適解への収束を保証する。
• チャネル状態情報（CSI）の不確実性を考慮したロバストビームフォーミング設計を適用し、二次ユーザー（SU）およびプライマリユーザー（PU）チャネルの両方の推定誤差を正規化された不確実性レベルでモデル化する。
• 不完全なCSI下でのビームフォーミング設計を扱うために、半定値計画（SDP）緩和手法とランク1回復技術を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 認知無線ネットワークにおける検出信頼性の向上と誤検出の低減を実現するため、スペクトラム予測をどのように効果的にスレーブセンシングプロセスに統合できるか？
• RQ2 公平性および干渉制約を満たす条件下で、二次ユーザーの和レートを最大化する最適な共同ビームフォーミングとセンシング時間設計は何か？
• RQ3 二次ユーザーおよびプライマリユーザーのリンクにおけるチャネル推定誤差は、スペクトラムアンダーレイ認知無線システムにおける達成可能な和レートにどのように影響を与えるか？
• RQ4 非常に非凸なスペクトラム共有最適化問題において、低複雑度の反復的アルゴリズムが高速収束性と近最適性能を達成できるか？
• RQ5 提案されたPSBSSモデルは、従来のスペクトラムアンダーレイ、機会的アクセス、ゼロフォーカスビームフォーミング方式と比較して、和レート性能でどのように優れるか？

主な発見

• 12本の送信アンテナを有する場合、本稿で提案するPSBSSアルゴリズムは、機会的スペクトラムアクセス方式に対して4.68 bps/Hzの和レート向上を達成する。
• 12本の送信アンテナを有する場合、PSBSSモデルはゼロフォーカスビームフォーミング（ZFBF）を用いたスペクトラムアンダーレイ方式に対して1.64 bps/Hzの利得を示すが、これは9本未満のアンテナでは実現不可能である。
• 和レートは、特に高い不確実性レベルにおいて、二次ユーザー（SU）チャネル状態情報（CSI）の推定誤差に対して、プライマリユーザー（PU）CSIの誤差よりもより敏感に反応する。
• 高い干渉がプライマリシステムからもたらされても、機会的アクセスモデルは低送信確率のため安定した和レートを維持するが、PSBSSは常にすべてのベンチマークを上回る性能を示す。
• 提案されたアルゴリズムは迅速に収束し、数回の反復で定常点に到達し、さまざまなレベルのチャネル不確実性においてもロバストな性能を示す。
• PSBSSの和レート性能は、現実的なチャネル不確実性および公平性制約下でも、従来のモデルと比べて顕著に優れている。