본 논문에서는 무선인지네트워크를 위한 효율적인 채널 선택 알고리즘을 제안하고 그 성능을 비교분석한다. 제안된 알고리즘에서는 다중의 가용한 채널들 중 최적 채널 선택을 위해 히스토리 윈도우 범위에서 각 채널의 기(primary) 사용자에 의한 채널 사용률 및 성능, 현 채널 품질 그리고 기 사용자의 통계적 트래픽 활동 특성을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 무선인지(secondary)사용자들이 제안된 알고리즘을 통하여 다중의 채널들중 데이터 전송을 위한 최적의 채널을 선택할 수 있음을 보였다.
An efficient stochastic channel selection algorithm for cognitive radio networks is proposed and analyzed in this paper. With the new algorithm utilizing quality of channels, the stationary level of the channels in idle state and history performance, we can find the best channel for secondary users to transmit data. Moreover, this method not only restricts channel switching of secondary users but also adapts to random resource environment of cognitive radio network. The advantages of the proposed algorithm are demonstrated clearly through computer simulation.
