[論文レビュー] Optimal Power Control over Fading Cognitive Radio Channels by Exploiting Primary User CSI

Rui Zhang|ArXiv.org|Apr 10, 2008

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 21被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、主ユーザ（PU）リンクの完全なチャネル状態情報（CSI）を活用して、 fading 異常認知無線チャネルにおける最適な電力制御のための新しい主容量損失制約（PCLC）を提案する。PU の CSI を活用することで、SU は電力を動的に調整し、PU の容量劣化を最小限に抑える。これにより、従来の干渉温度ベースの電力制御と比較して、SU の平均的容量が最大 50% 高くなる。

ABSTRACT

This paper is concerned with spectrum sharing cognitive radio networks, where a secondary user (SU) or cognitive radio link communicates simultaneously over the same frequency band with an existing primary user (PU) link. It is assumed that the SU transmitter has the perfect channel state information (CSI) on the fading channels from SU transmitter to both PU and SU receivers (as usually assumed in the literature), as well as the fading channel from PU transmitter to PU receiver (a new assumption). With the additional PU CSI, we study the optimal power control for the SU over different fading states to maximize the SU ergodic capacity subject to a new proposed constraint to protect the PU transmission, which limits the maximum ergodic capacity loss of the PU resulted from the SU transmission. It is shown that the proposed SU power-control policy is superior over the conventional policy under the constraint on the maximum tolerable interference power/interperferecne temperature at the PU receiver, in terms of the achievable ergodic capacities of both PU and SU.

研究の動機と目的

• 従来の干渉温度（IT）制約が主ユーザ（PU）の伝送を保護する上で性能が最適でない問題に対処すること。
• SU からの干渉を制限するのではなく、PU の干渉を直接制御する新しい電力制御ポリシーを設計すること。
• PU の最大平均的容量損失を直接制限する新しい電力制御ポリシーを設計すること。
• PU および SU の平均的容量の観点から、提案された PCLC ベースの電力制御が従来の平均干渉電力制約（AIPC）を上回ることを示すこと。

提案手法

• SU 伝送による PU の平均的容量損失の最大許容値を制限する新しい主容量損失制約（PCLC）を導入する。
• PCLC に基づく最適な SU 電力制御ポリシーを導出する。このポリシーは、SU から PU へのチャネルのフェージング状態と、PU から PU へのチャネルのフェージング状態に基づいて送信電力を適応的に変更する。
• PU の平均的容量を性能指標として用い、PU の実現可能レートがしきい値（例：最大容量の 95%）を下回らないように制約を課す。
• 提案された PCLC ベースのポリシーと従来の AIPC ベースの電力制御（SU の電力は PU リセプタクルでの平均干渉電力で制限）を比較する。
• 性能向上の妥当性を検証するため、フェージング ガウス型複数アクセスチャネル（MAC）を容量上限として用いる。
• 定常電力（CP）およびウォーター・フィリング（WF）PU 電力制御ポリシーを用いて、PU の電力適応戦略が SU の性能向上に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PU から SU へのチャネル利得に加え、PU から PU へのチャネル状態を含む完全な PU の CSI を活用することで、従来の干渉温度制約と比較して、認知無線ネットワークにおける性能が向上するか？
• RQ2 提案された PCLC ベースの電力制御ポリシーは、従来の AIPC ベースのポリシーと比較して、PU および SU の実現可能平均的容量において、どのように異なるか？
• RQ3 PU 自身の電力制御戦略（例：CP 対 WF）が、提案された SU 電力制御ポリシーの性能向上に与える影響は何か？
• RQ4 PU の送信電力がチャネル状態に応じて変動する状況では、提案された PCLC ポリシーがより効果的であるか？
• RQ5 この認知無線構成における理論的容量上限は何か？ また、提案された手法はその上限にどの程度近いか？

主な発見

• PU の容量損失を 5% に制限した場合、提案された PCLC ベースの電力制御は、従来の AIPC ベースの制御と比較して、SU の平均的容量を最大 28% 高く達成する。
• WF ポリシーを用いた場合、同じ 5% の PU 容量損失制約下で、SU の容量向上は最大 50% に達する。
• 提案されたポリシー下では、PU が最大の平均的容量を達成した場合（すなわち、容量損失なし）にのみ、SU の容量がゼロになる。これは、リソースの最適配分を示している。
• 対照的に、WF ポリシー下では、PU がピーク容量で動作している場合でも、SU は非ゼロの平均的容量を維持しており、より高いスペクトル効率を示している。
• 本手法は、PU の CSI を活用して、PU チャネルの深刻なフェージング状態（干渉の影響が最小限の状態）に合わせてより高い電力を送信できるため、AIPC ベースの手法を上回る。
• 補助複数アクセスチャネル（MAC）から導出された容量上限は、特に WF ポリシー下で、提案手法が理論的合計容量上限に非常に近いことを確認している。