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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,702 - 1,712 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.9.1702
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (8)
2021
2019
RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 2차 시스템의 전송 성능 향상 방안
오선애
,
김진영
,
김동인
외 1명
한국통신학회논문지
2019.09
학술저널
RF 충전 후방산란 CR 네트워크를 위한 LDQBD 기반 에너지 축적 모델
오선애
,
신요안
한국통신학회 학술대회논문집
2019.06
학술대회자료
RF 충전 후방산란 CR 네트워크에서 Secondary 시스템의 성능 향상 방안
오선애
,
신요안
한국통신학회 학술대회논문집
2019.01
학술대회자료
RF 충전 후방산란 인지 라디오 네트워크를 위한 QBD 기반 에너지 모델
오선애
,
김진영
,
김동인
외 1명
한국통신학회논문지
2019.01
학술저널
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본 논문에서는 RF 충전 인지 라디오 (Cognitive Radio; CR) 네트워크에서 2차 송신단말 (Secondary Transmitter; ST)의 전송 성능을 개선하기 위해 주변에 존재하는 RF 신호를 반사하여 정보를 전송하는 주변 후방산란 통신 (Ambient Backscatter Communications; AmBC) 기술의 활용방안을 고려하였다. ST는 에너지 수집과 마찬가지로 점유된 1차 (Primary) 채널에 접근하여 주변 후방산란을 수행하며, 수신 신호를 흡수해야 하는 에너지수집과 달리 안테나에서 수신한 에너지를 반사하는 방식으로 데이터 비트를 전달한다. 따라서 효율적으로 에너지를 충전하기 위해 본 논문에서는 점유된 채널을 검출하였을 때 ST가 확률 기반으로 에너지 수집과 주변 후방산란중에서 한 개의 모드를 선택하여 수행하는 방안을 고려한다. 추가적인 에너지 공급원을 고려하지 않기 때문에 1차 채널이 비어 있으면 ST는 수집한 에너지를 사용하여 데이터를 전송하게 된다. 이와 같이 동작하는 ST가 달성 가능한 전송 성능과 후방산란 성능을 도출하기 위해 각 동작 모드를 지원하는 에너지 상태가 발생할 확률이 필요하게 되며, 본 논문에서는 레벨독립 유사출생사멸 (Quasi-Birth-and-Death; QBD) 과정에 기반하여 에너지의 상태 변화를 제공할 수 있는 모델을 구축하였으며, 간략하여 에너지 축적 모델이라고 명명하였다. 또한 2차 시스템의 성능을 한층 더 향상시키기 위해 ST가 보유한 에너지의 레벨을 고려하여 모드 선택 확률을 유연하게 제어하는 방안을 제안하였으며, 레벨종속 QBD 기반 에너지 축적 모델을 구축하여 에너지 상태의 정상확률을 도출하였다. Monte-Carlo 모의실험을 통해 에너지 축적 모델로부터 산출한 에너지 상태의 정상확률을 검증 및 분석하였으며, 레벨독립 방안과 레벨종속 방안을 통해 ST가 달성 가능한 성능을 비교 및 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RF 충전 후방산란 CR 네트워크
Ⅲ. 제안하는 에너지 축적 모델
Ⅳ. 제안하는 에너지 레벨종속 방안
Ⅴ. 에너지 상태 정상확률
Ⅵ. 모의실험 결과
Ⅶ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Y. Bae and H. Baek, “Achievable throughput analysis of opportunistic spectrum access in cognitive radio networks with energy harvesting,” IEEE Trans. Commun., vol. 64, no. 4, pp. 1399-1410, Apr. 2016.
C. Xu, M. Zheng, W. Liang, H. Yu, and Y.-C. Liang, “Outage performance of underlay multihop cognitive relay networks with energy harvesting,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 6, pp. 1148-1151, Jun. 2016.
Z. Qin, Y. Liu, Y. Gao, M. Elkashlan, and A. Nallanathan, “Wireless powered cognitive radio networks with compressive sensing and matrix completion,” IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 4, pp. 1464-1476, Apr. 2017.
M. Ahmed, D. I. Kim, J. Y. Kim, and Y. Shin, “Energy-arrival-aware detection threshold in wireless-powered cognitive radio networks,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 66, no. 10, pp. 9201-9213, Oct. 2017.
D. Hoang, D. Niyato, P. Wang, D. I. Kim, and Z. Han, “Ambient backscatter: A new approach to improve network performance for RF-powered cognitive radio networks,” IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 9, pp. 3659- 3674, Sep. 2017.
C. Xu, M. Zheng, W. Liang, H. Yu, and Y.-C. Liang, “Outage performance of underlay multihop cognitive relay networks with energy harvesting,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 6, pp. 1148-1151, Jun. 2016.
Z. Qin, Y. Liu, Y. Gao, M. Elkashlan, and A. Nallanathan, “Wireless powered cognitive radio networks with compressive sensing and matrix completion,” IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 4, pp. 1464-1476, Apr. 2017.
M. Ahmed, D. I. Kim, J. Y. Kim, and Y. Shin, “Energy-arrival-aware detection threshold in wireless-powered cognitive radio networks,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 66, no. 10, pp. 9201-9213, Oct. 2017.
D. Hoang, D. Niyato, P. Wang, D. I. Kim, and Z. Han, “Ambient backscatter: A new approach to improve network performance for RF-powered cognitive radio networks,” IEEE Trans. Commun., vol. 65, no. 9, pp. 3659- 3674, Sep. 2017.
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