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In-Band Spectrum Sensing in IEEE 802.22 WRANs for Incumbent Protection

In-Band Spectrum Sensing in IEEE 802.22 WRANs for Incumbent Protection. Hyoil Kim, Student Member, IEEE, and Kang G. Shin, Fellow, IEEE IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING, VOL. 9, NO. 12, DECEMBER 2010. 指導 老師 : 郭文興 學生 : 林 祺富. Abstract. 本文提出有效的 IN-BAND 感知的方法 使用聚集的網路

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In-Band Spectrum Sensing in IEEE 802.22 WRANs for Incumbent Protection

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Presentation Transcript

  1. In-Band Spectrum Sensing in IEEE 802.22 WRANs for Incumbent Protection Hyoil Kim, Student Member, IEEE, and Kang G. Shin, Fellow, IEEE IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING, VOL. 9, NO. 12, DECEMBER 2010 指導老師:郭文興 學生:林祺富

  2. Abstract • 本文提出有效的IN-BAND感知的方法 • 使用聚集的網路 • 提出一個感知演算法找出最佳化的感知時間和感知階段 • 最小化感知的負擔 • 透過取得的aRSSthreshold證明能量感知比特徵感知還好 • 一般的aRSSthreshold是114.6 dBm受到0.5dB雜訊干擾和109.9 dBm到2dB的雜訊干擾 • 112.9dBm和110.5dBm受到1和6個cell所造成的內在干擾 • 我們也解決了在嚴格的環境中所引起的錯誤感知

  3. 目錄(1) • Abstract • INTRODUCTION • Sensor Clustering • Scheduling of In-Band Sensing • False Detection versus Efficient Channel-Reuse • Related Work • Organization • PRELIMINARIES • IEEE 802.22 • Channel and Sensing Model • Signal Detection Methods • Energy Detection • Feature Detection

  4. 目錄(2) • SPECTRUM SENSOR CLUSTERING • Cluster Size • Sensor Density • Discussion • Sensor Locations • Subclusters • Sensor Clustering for Low-Power Incumbents • SCHEDULING OF IN-BAND SENSING • Sensing Requirements in IEEE 802.22 • TSS Mechanism in IEEE 802.22 • In-Band Sensing Scheduling Algorithm • Analysis of In-Band Sensing Scheduling • The Proposed Sensing Scheduling Algorithm • Discussion

  5. 目錄(3) • FEASIBILITY OF ENERGY DETECTION • Two Important Factors in In-Band Sensing • Noise Uncertainty • Inter-CRN Cochannel Interference • Optimal Sensing Time and Frequency • Energy Detection • Feature (Pilot) Detection • Energy Detection versus Feature Detection • Other Feature Detectors • Minimum Number of Sensors for FeasibleEnergy Detection at aRSS ?IDT • EFFECTIVE CHANNEL-REUSE TIME • CONCLUSION

  6. 目錄(4) • ACKNOWLEDGMENTS • REFERENCES

  7. INTRODUCTION(1) • 感知分成兩種OUT-OF-BAND和IN-BAND • OUT-OF-BANDRU:就是要感知外在頻道是否有PU的信號用來判斷能不能使用該頻道 • IN-BAND:就是要偵測回來的PU,讓SU可以快速的空出頻道 • FCC規定了PU必須在2秒內被偵測出來並且它的(PMDPFA)不能超過0.1 • 因為感知的階段是在QT裡,所以造成SU的QOS問題也需要被解決

  8. INTRODUCTION(2) • 本文提出了一些新的技術用來有效的執行IN-BAND感知 • 我們首先使用了聚集的網路,並且解決一些聚集網路的問題 • 接著提出了IN-BAND感知的排程可以同時提升感知的效能和QOS • 最後避免了在嚴苛的環境下產生的錯誤感知的機率

  9. Sensor Clustering(1) • 多個感知一起合作可以有效的降低錯誤 • PMD(就是指沒有感知到PU回來的機率) • PFA(沒有PU存在可是感知成有PU存在的機率) • N就是有多少感知一起合作感知 • 因為涵蓋的範圍太大所以會造成收到的RSS差太多 (received signalstrength)如下圖 • 解決的辦法就是使用聚集的感知網路每個聚集的決定都由CH決定(cluster head)

  10. RSS分布不均的問題

  11. Sensor Clustering(2) • 聚集網路還是會有兩個問題: • 聚集網路的大小要如何決定 • 感知的密度 • 第3章會介紹如何解決這2個問題

  12. Scheduling of In-Band Sensing • 802.22有兩種感知方式: • 能量感知:需要的時間較短可是容易受到雜訊的干擾 • 特徵感知:需要的時間較長可是不容易受到雜訊的干擾 • 第4章會介紹我們提出的感知排程: • 如何透過最佳化TP和TI得到最小的感知負擔 • 如何再給定的環境中選擇要使用能量感知還是特徵感知 • 第5章介紹雜訊的干擾和內部cell的干擾還有SNRwall • 受到兩個主要影響感知的干擾,我們也會找出什麼時候能量感知可以使用並且比特徵感知來的好

  13. False Detection versus Efficient Channel-Reuse • PFA的問題比較沒受到注意,如果沒有PU的頻道被感知成有PU存在,會造成該頻道至少10分鐘內無法使用 • 造成很多空閒的頻道在感知網路中無法被使用,所以PFA必須被設定夠小,才不會造成QOS降低 • 在第6章我們證實了PFA因該小於等於0.001

  14. Related Work(1) • [8]裡面介紹了子聚集的概念和方法 • [9]裡面提出了如何增加子聚集感知能力的方法 • [10]裡面提出如何減少子聚集傳播的延遲時間 • [3]裡面提到了fast的概念可是沒有最佳化感知時間 • [18]裡面的方法沒有在IN BAND裡面偵測回來的PU • [19]裡面找出了最佳的傳輸效率可是沒有考慮到PU

  15. Organization • 第2章會完整的介紹802.22的頻道模型和感知 • 第3章介紹了聚集的網路還有如何找出最大的子聚集半徑和他的感知分配密度 • 第4章提出了IN-BAND感知的演算法是如何運用在聚集網路中 • 第5章指出能量感知可以用在SNR非常小的環境中,並且在某些干擾情況效果比特徵感知還好 • 第6章如何在嚴格的環境中有效的使用空閒的頻道避免不必要的頻道切換 • 第7章對本文做出了總結

  16. PRELIMINARIES • IEEE 802.22: • 802.22的覆蓋面積從33公里到100公里 • 主要的PU有3個ATV,DTV和WM,本文主要是考慮DTV再延伸到WM • 頻道和感知的模型: • 頻道的模型ON代表PU正在使用 • 頻譜的感知時間表示為TI • 不同的感知方法會有不同的時間 • 感知是被執行在一個全部都是靜止的階段(QT) • 透過共存的信標協定(CBP)來達到同步感知 • 感知的方法: • 能量感知和特徵感知

  17. 頻道的模型

  18. Energy Detection • 能量感知是比較常用的感知方法,因為他的時間很短

  19. Feature Detection • 特徵感知就是加入一個特殊的標記做為感知的依據例如pilot,field sync,segment sync和 cyclostationarity • 本文我們使用特偵感知和能量感知的混合(pilot 感知)

  20. SPECTRUM SENSOR CLUSTERING(1)

  21. SPECTRUM SENSOR CLUSTERING(2) • Cluster Size: • 平均的RSS設為1dB • R是PU到CH的距離 • RC是子聚集的半徑

  22. SPECTRUM SENSOR CLUSTERING(3) • Sensor Density: • 越多感知在有限的面積並不會提升感知效能 • d是感知之間的距離(不能比602m小) • 如下圖

  23. SPECTRUM SENSOR CLUSTERING(4) • Sensor Density: • (按照上面的圖計算出來的) • (代入d=602) • (根據模型設計的 ) • (算出總共的數量)

  24. Discussion • Sensor Locations: • CHS要在密度很高的地區按照感知的密度去挑選CPES • 在密度較低的地區比需要部署額外的感知天線 • Subclusters: • 切割太多個子聚集可能會造成(SHADOW FADING)也不適合我們使用的模型 • 子集合的發展是我們日後要加強的地方 • Sensor Clustering for Low-Power Incumbents: • 一般的WM在VHF是50mW, 在UHF是250mW • 因為功率太低造成感知上的困難 • RU是子聚集到WM的距離

  25. Sensor Clustering for Low-Power Incumbents • 結果一個子聚集分到的感知是2.7和0.01 • 可是近來的研究已經可以使用一個感知偵測WM的特徵來解決這個問題 • 所以我們把重點放在DTV的偵測

  26. SCHEDULING OF IN-BAND SENSING(1) • Sensing Requirements in IEEE 802.22: • CDT不能大於2S • PMD和PMA都都不能大於0.1 • PMD目的是要最小化PU受到的干擾 • PFA是要避免錯誤的切換頻道 • PMD和PMA是執行1次的情況,(5)則是執行了很多次的情況,避免混搖把(5)設成

  27. SCHEDULING OF IN-BAND SENSING(2) • TSS Mechanism in IEEE 802.22: • 感知的排程不是使用fast sensing就是fine sensing • Fast使用的是能量感知,Fine使用的是特徵感知 • Fast的時間不超過1ms,Fine則是24.2ms超過一個(MACframe)的大小10ms • 每一個MAC frame 至少要安排一次fast sensing • In-Band Sensing Scheduling Algorithm: • 一個好的感知演算法,要能夠在fast和fine之間做出取捨 • fast的時間短可是fine的效果比較好,所以我們大多使用fast來進行感知,再用它的結果來安排fine的感知 • 最終目的就是要最小化感知時間和感知的負擔

  28. Analysis of In-Band Sensing Scheduling(1) • FS是(framesize)大小 • (M又分為兩種情況)

  29. Analysis of In-Band Sensing Scheduling(2)

  30. In-band感知的演算法 • TI/TP=感知的負擔

  31. Discussion • 感知效能要提高就是要找到最佳的(TI,TP) • 感知傳播的延遲不在本文考慮的範圍裡面,可是我們的方法也可以延伸到把延遲考慮進去 • 第5章我們會比較能量感知和特徵感知的不同,和如何在他們之間做出取捨

  32. FEASIBILITY OF ENERGY DETECTION • 本章討論了能量感知的最低可行環境和在什麼環境中能量感知會比特徵感知來的好 • 當RSS=IDT我們可以得到最小的感知數量

  33. Two Important Factors in In-Band Sensing(1) • Noise Uncertainty: • 在AWGN頻道進行能量感知在SNRWALL之前完全沒有偵測能力,在shadow fading頻道則不會 • x=受到的不確定干擾 • 不確定的干擾: • 錯誤的較準 • 熱變化的影響 • lna的增加 • 內部的干擾 • 能量感知不適合用來偵測太小的信號,例如比DTV-116還小的信號

  34. 比較SHADOW 和AWGN的差異比較越多個協調者的差異

  35. Two Important Factors in In-Band Sensing(2) • Inter-CRN CochannelInterference: • 超過one hop的鄰居還是有可能會使用相同的頻道 • 802.22也有可能和電視頻道共存,所以會造成干擾 • 計算干擾的公式: • 圖8a的dBm是-95.2,圖8b的dBm是-103(因為8b的值太小所以我們考慮8a就好) • 圖9a是6個twohop彼此互相干擾(( 到-88.7dBm)

  36. Twohop和threehop的情況

  37. 最大的干擾情況

  38. Optimal Sensing Time and Frequency • 我們評估了能量感知和PILOT感知找出最理想的TI和TP用來最小化感知的負擔 • 因為DTV的IDT是-116dBm,RSS則是-96.48dBm所以我們範圍設為-120dBm~-90dBm • 不確定的干擾設為0,(0.5),1和2dB • 當內在干擾有1,2,4,6個CELL固定干擾為1dB • 共同合作的感知N=10

  39. Energy Detection(1)

  40. Energy Detection(2)

  41. Feature (Pilot) Detection(1)

  42. Feature (Pilot) Detection(2)

  43. Energy Detection versus Feature Detection(1)

  44. Energy Detection versus Feature Detection(2)

  45. RSS在受到不同干擾的門檻值和

  46. Other Feature Detectors • 從12a和12b可以發現能量感知會在aRSSthreshold最多引起0.385%的感知負擔 • 和其他3種特徵感知的方法比較因為感知的時間較長所以造成的負擔大約是1.5,1.2和0.95 • 所以能量感知在aRSSthreshold裡面的情況下效果比PILOT 感知和另外3種特徵感知都來的好

  47. Minimum Number of Sensors for FeasibleEnergy Detection at aRSS =IDT • 當能量感知的協調者N增加了, 會慢慢變小,代表說當aRSS =IDT我們可以找出 • 為了找出 和感知的負擔之間的關係,所以我們把感知的負擔調整到最大TI=770us和TP=10ms

  48. EFFECTIVE CHANNEL-REUSE TIME(1) • 把(1)帶入(7)中得到的簡化版 • 計算Treuse的方法

  49. EFFECTIVE CHANNEL-REUSE TIME(2) • 是規定在802.22草案裡面中,我們將會證明PFA的設定因該是設在0.001 • TREUSE是指使用某個空閒頻道直到他發生錯誤的偵測導致頻道必須被切換的使用時間(20S) • 當某頻道是空閒的因為以為偵測到有PU存在,SU會有10分鐘無法使用該頻道(需要30個頻道) • 新的 設定會造成Nmin增加(只會增加3個),感知的負擔也只會在0.069和0.077之間

  50. 調整新的pfa對於treuse,nmin和感知負擔的影響

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