최근 IEEE 802.22 WRAN 워킹 그룹에서는 부족해지는 주파수 부족의 해결을 위해 CR (Cognitive Radio)의 기술개발을 진행 중에 있다. 채널을 센싱하는 방법에 따라 기존의 시스템 (IS: Incumbent System)의 보호에 상당한 영향을 미치기 때문에 네트워크 상황에 따른 최적의 센싱 방법을 선택하는 것이 중요하다. 이에 IEEE 802.22에서 fine sensing을 제안하고 있지만 아직까지는 다양한 네트워크에 효율적으로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 환경에 따라 효율적인 센싱 방법을 선택하기 위한 무선인지 네트워크에서 정책기반 채널 센싱구조 및 알고리즘 (Policy-based Channel Sensing Architecture and Algorithms for Cognitive Radio Networks)을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 채널 센싱 방법 및 알고리즘의 효율성을 확인하기 위하여 제시한 모의실험 결과는 각 센싱 방법에 따라 차이점을 보였지만 제안하는 채널 센싱 방법이 전체적으로 기존의 시스템 검출 시간 및 QP(Quiet Period)를 줄일 수 있었다. 제안하는 방법 중에 클러스터를 이용한 센싱 방법(Channel division round robin sensing)의 경우 IEEE 802.22에서 제안하는 fine sensing에 비교하여 70%정도 평균 검출시간을 줄일 수 있었다.
Recently IEEE 802.22 WG has considered Cognitive Radio (CR) technology to overcome shortage of communication channels. For using CR technology, accurate and rapid sensing method selection is extremely important. According to the channel sensing method, it is of the utmost importance because it can affect the incumbent system protection. So, optimum selection of channel sensing method is very important. IEEE 802.22 gives the solution, name of fine sensing, but the solution can not adapt to various networks. So in this paper we propose Policy-based Channel Sensing Architecture and Algorithms for Cognitive Radio Networks. The proposed channel sensing architecture and algorithms can reduce both primary system detection time and quiet time in our simulation. Among the proposed sensing algorithm, channel division round robin sensing reduce average detection time up to 70% compare to fine sensing method in IEEE 802.22.
