중앙 제어형 수중 인지 음파 네트워크를 위한 공평도 최적화 기반 채널 할당 방법

Abstract

간섭원들과의 충돌을 회피하여 협대역의 수중 음파 대역을 효율적으로 활용하기 위해 수중 인지 음파 네트워크 기술이 개발되고 있다. 수중 음파 대역은 오픈 스펙트럼으로 다양한 자연적, 인위적 간섭원들이 무작위로 발생하여, 인지 사용자들(cognitive users; CUs)이 경험하는 채널의 가용성이 서로 비대칭적이다. 본 논문에서는 가용 채널의 비대칭성을 고려하여 인지 사용자들의 채널 할당 공평도를 최적화시키는 Fairness Optimized Channel Allocation (FOCA) 방법을 제안한다. FOCA에서 인지 사용자들의 채널 할당은 Integer Linear Programming (ILP)로 포뮬레이션된다. 모의시험을 통해, 수중 인지 음파 네트워크를 위해 제안되었던 기존의 경험적인 채널 할당 방식들과 FOCA의 성능을 공평도, 할당 채널의 수, 충돌율, 드롭율 측면에서 서로 비교 분석한다. 모의시험 결과, FOCA가 공평도 뿐만 아니라 채널 할당 수, 드롭율 측면에서도 경험 기반의 채널 할당 방식들에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.

Underwater cognitive acoustic network (UCAN) technologies are developing in order to efficiently utilize narrow underwater acoustic frequency band while avoiding collisions with several interferers. The underwater acoustic frequency band is an open spectrum where a variety of natural and artificial interferers occur randomly, resulting in asymmetric availability of channels experienced by cognitive users. In this paper, Fairness Optimized Channel Allocation (FOCA) is proposed to optimize the fairness of channel allocation among cognitive users, taking into account the asymmetry of available channels. In FOCA, the way to assign channels into cognitive users is formulated as an Integer Linear Programming (ILP). Via simulations, the performance of FOCA is analyzed and compared with existing heuristic channel allocation methods proposed for UCANs in terms of fairness, the number of allocated channels, collision rate, and drop rate. The simulation results confirm that FOCA is not only fair, but also outperforms heuristic channel allocation methods in terms of the number of allocated channels and drop rate.