[論文レビュー] Optimal Primary-Secondary user Cooperation Policies in Cognitive Radio Networks

Nestor D. Chatzidiamantis, E. Matskani+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 22, 2013

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、認知無線ネットワークにおける最適なプライマリユーザー（PU）-セカンダリユーザー（SU）協調ポリシーを提案し、PUのキュー安定性を保証しながら、SUのスループットを最大化する。PUトラフィックが非協調のための閾値を超えていても同様に有効である。この解決策は、確率的でセンシングに基づく送信ポリシーを用いた制約付きマルコフ意思決定過程（CMDP）であり、無限大のSUキューを仮定した場合に最適であることが証明され、不完全なセンシングおよび分散実装へと拡張されている。

ABSTRACT

In cognitive radio networks, secondary users (SUs) may cooperate with the primary user (PU), so that the success probability of PU transmissions are improved, while SUs obtain more transmission opportunities. Thus, SUs have to take intelligent decisions on whether to cooperate or not and with what power level, in order to maximize their throughput subject to average power constraints. Cooperation policies in this framework require the solution of a constrained Markov decision problem with infinite state space. In our work, we restrict attention to the class of stationary policies that take randomized decisions in every time slot based only on spectrum sensing. The proposed class of policies is shown to achieve the same set of SU rates as the more general policies, and enlarge the stability region of PU queue. Moreover, algorithms for the distributed calculation of the set of probabilities used by the proposed class of policies are presented.

研究の動機と目的

• 協調が有効であるための制限的である既存の研究の限界を解消する。具体的には、協調が有効であるためのPUトラフィックの低閾値に制限を設けること。
• SUのスループットを最大化するとともに、PUキューの安定性とPUの送信の遮断なしを保証する最適な協調ポリシーを設計する。
• 実用的展開を可能にするために、不完全なスペクトラムセンシングおよび分散実装を扱えるフレームワークに拡張する。
• 無限大のSUキューと有限のSUキューの両方の仮定下での最適ポリシー構造を同定する。
• 提案された協調ポリシーのリアルタイムかつスケーラブルな実装を可能にする軽量な分散プロトコルを提供する。

提案手法

• 状態がPUキューのサイズである無限大の状態空間を持つ制約付きマルコフ意思決定過程（CMDP）として問題を定式化する。
• SUの活性化と送信電力を、スペクトラムセンシングの結果にのみ依存する定常的かつ確率的なポリシーのクラスを提案する。
• パrameterization技法を用いて、元のCMDPを等価な凸最適化問題（OPT1）に変換し、解析的取り扱いを可能にする。
• PUがビジー状態とアイドル状態の間でSUの行動を表す新たなパrameterセット q(b,s,i) と q(e,s,i) を導入し、実行可能性と最適性を保証する。
• 変換された最適化問題の実行可能性を用いて、最適ポリシーの存在に関する必要十分条件を導出する。
• 局所的なセンシングとフィードバックに基づく自律的かつ局所的な意思決定を可能にする軽量な分散プロトコルを設計し、グローバルな調整や集中制御を不要とする。

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セカンダリユーザー（SU）は、自身のスループットを最大化すると同時に、PUキューの安定性を保証するために、どのように最適にスケジューリングされ、PUと協調すべきか？
• RQ2 PUトラフィックが非協調のための閾値を超えた場合、最適な協調ポリシーの構造はどのようなものか？ そして、そのポリシーはどのように効率的に計算できるか？
• RQ3 不完全なスペクトラムセンシングは、最適な協調ポリシーの設計と性能にどのように影響を与えるか？
• RQ4 最適なポリシーは、中央集権的制御なしに分散的に実装可能か？
• RQ5 無限大のバックログを持つSUキューという仮定を緩和した場合でも、ポリシー構造の最適性は維持されるか？

主な発見

• 提案された確率的でセンシングに基づく定常的ポリシーのクラスは、SUのスループットを最大限に高めるとともに、PUキューの安定領域を顕著に拡大する。
• 無限大のSUキューという仮定を緩和しても、最適ポリシー構造は不変のままであり、キュー状態の変動に対して高いロバストネスを示す。
• 不完全なセンシングの状況では、誤検出確率と見逃し確率を考慮したフレームワークが拡張され、現実のチャネル条件下でも最適性が維持される。
• グローバルな調整や集中制御を必要とせず、局所的なスペクトラムセンシングに基づく自律的SU意思決定を可能にする軽量な分散プロトコルが提案された。
• 最適ポリシーの存在が、凸最適化問題（OPT1）の実行可能性と同値であることが証明され、SU協調確率の明示的上限が特定された。
• 最適ポリシーは、従来の手法よりも厳密に優れたスループット領域を達成し、特に従来手法が失敗する高PUトラフィック領域で顕著な優位性を示す。