[논문 리뷰] Cooperation-based Routing in Cognitive Radio Networks

Arsany Guirguis, Mohammed Karmoose외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 08. 04.

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인지 무선 네트워크를 위한 크로스 레이어 협업 라우팅 프로토콜인 Undercover를 제안한다. 이 프로토콜은 물리계층에서의 협업 beamforming을 활용해 주요 사용자 수신기에서 간섭을 제거함으로써, 보조 사용자가 활성 주요 사용자와 동시에 전송할 수 있도록 한다. 위치 기반 협업 그룹과 간섭 인지 전송을 활용함으로써, 기존 프로토콜 대비 최대 250%까지 네트워크 굿풋을 향상시키며, 최소한의 오버헤드를 유발한다.

ABSTRACT

Primary user activity is a major bottleneck for existing routing protocols in cognitive radio networks. Typical routing protocols avoid areas that are highly congested with primary users, leaving only a small fragment of available links for secondary route construction. In addition, wireless links are prone to channel impairments such as multipath fading; which renders the quality of the available links highly fluctuating. In this paper, we investigate using cooperative communication mechanisms to reveal new routing opportunities, enhance route qualities, and enable true coexistence of primary and secondary networks. As a result, we propose Undercover: a cooperative routing protocol that utilizes the available location information to assist in the routing process. Specifically, our protocol revisits a fundamental assumption taken by the state of the art routing protocols designed for cognitive radio networks. Using Undercover, secondary users can transmit in the regions of primary users activity through utilizing cooperative communication techniques to null out transmission at primary receivers via beamforming. In addition, the secondary links qualities are enhanced using cooperative diversity. To account for the excessive levels of interference typically incurred due to cooperative transmissions, we allow our protocol to be interference-aware. Thus, cooperative transmissions are penalized in accordance to the amount of negatively affected secondary flows. We evaluate the performance of our proposed protocol via NS2 simulations which show that our protocol can enhance the network goodput by a ratio reaches up to 250% compared to other popular cognitive routing protocols with minimal added overhead.

연구 동기 및 목표

• 기존 인지 무선 라우팅 프로토콜이 모든 주요 사용자 활동 영역을 피하므로 스펙트럼이 미사용 상태로 남고 최적의 경로가 아닌 경로가 선택되는 등의 한계를 해결하기 위해.
• 물리계층에서의 협업 빔포밍을 활용해, 주요 사용자가 활성화된 상태에서도 해로운 간섭을 유발하지 않으면서 보조 사용자가 전송할 수 있도록 하기 위해.
• 협업 다이나믹스를 통해 경로 신뢰성과 대역폭을 향상시키면서도, 다른 보조 흐름에 대한 간섭을 최소화하기 위해.
• 간섭 인지 및 위치 인지 기능을 모두 갖춘 라우팅 프로토콜을 설계하여 효율적인 그룹 형성과 동적 스펙트럼 접근을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• Undercover는 보조 사용자들이 협업 그룹을 형성하기 위해 위치 정보를 활용하며, 이 그룹이 함께 빔포밍을 수행하여 주요 사용자 수신기에서 신호 누설을 제거한다.
• 프로토콜은 예측 편향(_precoding_)을 사용한 협업 빔포밍을 적용하여, 활성 주요 사용자 방향으로의 전송 에너지를 억제하면서도 목적지 보조 링크의 신호 품질은 유지한다.
• 간섭 인지 기능을 통합하여, 다른 보조 흐름에 유발하는 간섭 수준에 따라 협업 전송에 제재를 가함으로써 공정성과 효율성을 확보한다.
• 프로토콜은 크로스 레이어 설계로 구현되어 물리계층 협업과 네트워크계층 라우팅 결정을 융합하여 경로 선택과 스펙트럼 사용을 최적화한다.
• 그룹 형성은 노드 밀도와 PU 활동에 따라 동적으로 관리되며, PU 간섭이 낮을 경우 오버헤드와 간섭을 줄이기 위해 더 작은 그룹을 선호한다.
• NS2 시뮬레이션을 통해 굿풋, 엔드 투 엔드 지연, 라우팅 오버헤드 등의 메트릭을 평가하였으며, CAODV 및 LAUNCH와의 비교 분석을 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 협업 빔포밍을 활용하면, 활성 주요 사용자와 동일한 스펙트럼에서 보조 사용자가 해로운 간섭을 유발하지 않고 전송할 수 있는가?
• RQ2 협업 통신 기법은 주요 사용자 활동이 높은 인지 무선 네트워크에서 경로 품질과 가용성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 간섭 인지 협업 전송은 굿풋과 지연 측면에서 보조 네트워크 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 협업 그룹의 크기와 형성 방식은 동적인 인지 무선 환경에서 네트워크 성능과 오버헤드에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• Undercover는 높은 주요 사용자 활동 조건에서 CAODV 및 LAUNCH 대비 최대 250%까지 굿풋 향상을 달성한다.
• 라우팅 오버헤드가 매우 낮으며, Undercover는 그룹 형성에 거의 일정한 수준의 제어 패킷을 추가함으로써 CAODV의 전역 라우팅 접근 방식을 능가한다.
• 데이터 전송 속도가 높아지고 패킷 크기가 커질수록 엔드 투 엔드 지연이 증가하지만, Undercover는 모든 설정에서 일관되게 높은 굿풋을 확보한다.
• 굿풋은 중간 크기의 패킷에서 최고로 높아지며, 크기가 커질수록 주요 사용자에 의한 스펙트럼 선점으로 인한 패킷 손실 증가로 감소한다. 이 경향은 모든 프로토콜에서 관찰되지만, Undercover에서 가장 효과적으로 완화된다.
• Undercover의 평균 그룹 크기는 보조 사용자 수가 증가함에 따라 증가하지만, PU 밀도가 낮을 경우 간섭을 최소화하기 위해 우선적으로 작은 그룹을 형성한다.
• 모든 테스트된 데이터 전송 속도와 패킷 크기에서 Undercover는 CAODV 및 LAUNCH를 모두 능가하는 굿풋 성능을 보이며, 동적 스펙트럼 환경에서의 강건성과 확장성을 입증한다.