Cooperative Spectrum Sensing based Distributed Power Control - - PowerPoint PPT Presentation

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Cooperative Spectrum Sensing based Distributed Power Control - - PowerPoint PPT Presentation

4th Workshop of COST Action IC0902 Cognitive Radio and Networking for Cooperative Coexistence of Heterogeneous Wireless Networks October 911, 2013


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“Cooperative ¡Spectrum ¡Sensing ¡based ¡ Distributed ¡Power ¡Control ¡Routing ¡ Protocol ¡in ¡Cognitive ¡Radio ¡Ad-­‑Hoc ¡ Networks” ¡

Shuyu ¡Ping, ¡Oliver ¡Holland ¡ King’s ¡College ¡London ¡ ¡ Giuseppe ¡Caso, ¡Luca ¡De ¡Nardis ¡ Sapienza ¡University ¡of ¡Rome ¡ ¡

4th ¡Workshop ¡of ¡COST ¡Action ¡IC0902 ¡ ¡ “Cognitive ¡Radio ¡and ¡Networking ¡for ¡Cooperative ¡Coexistence ¡of ¡Heterogeneous ¡Wireless ¡ Networks” ¡ ¡ October ¡9–11, ¡2013 ¡ Rome, ¡Italy ¡

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Outline ¡

  • Background ¡and ¡Proposed ¡Approach; ¡

¡

  • (Coopera5ve) ¡Spectrum ¡Sensing; ¡

¡

  • Spa5al-­‑Temporal ¡Correla5on-­‑based ¡CSS; ¡

¡

  • Model ¡for ¡Distributed ¡Power ¡Control; ¡

¡

  • Simula5on ¡SeDngs; ¡

¡

  • Proposal ¡of ¡Rou5ng ¡in ¡CR ¡Ad-­‑Hoc ¡Networks. ¡
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Background ¡and ¡Proposed ¡Approach ¡ ¡

  • Spectrum ¡ Sensing ¡ (Local ¡ or ¡ Coopera4ve) ¡ – ¡ Key ¡ func5onality ¡ in ¡

Cogni5ve ¡ Radio ¡ Networks ¡ (CRNs): ¡ Secondary ¡ Users ¡ (SUs) ¡ can ¡ recognize ¡ and ¡ exploit ¡ por5ons ¡ of ¡ the ¡ radio ¡ spectrum ¡ whenever ¡ they ¡are ¡vacated ¡by ¡Primary ¡Users ¡(PUs); ¡

¡

  • Rou4ng ¡in ¡CRNs ¡– ¡ ¡The ¡best ¡path ¡selec5on ¡for ¡data ¡transmission ¡

should ¡take ¡into ¡account ¡spectrum ¡sensing ¡decisions: ¡in ¡ ¡mul5-­‑hop ¡ paths, ¡ the ¡ SUs ¡ that ¡ are ¡ sensing ¡ the ¡ presence ¡ of ¡ PUs ¡ should ¡ be ¡ discarded ¡ from ¡ transmission ¡ paths ¡ because ¡ their ¡ forwarding ¡ processes ¡could ¡create ¡interference ¡to ¡the ¡PUs; ¡ ¡ ¡

  • Proposed ¡approach: ¡in ¡a ¡Ad-­‑Hoc ¡CRN ¡scenario, ¡Spectrum ¡Sensing ¡

decisions ¡is ¡taken ¡into ¡account ¡in ¡determining ¡the ¡costs ¡of ¡paths ¡

  • links. ¡ The ¡ idea ¡ is ¡ to ¡ improve ¡ simultaneously ¡ CRNs ¡ data ¡

throughput ¡and ¡PU ¡protec4on ¡by ¡using ¡SS ¡as ¡a ¡key ¡indicator ¡of ¡ the ¡reliability ¡of ¡direct ¡links ¡between ¡neighbors ¡SUs. ¡

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Cooperative ¡Spectrum ¡Sensing ¡ ¡

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SLIDE 5
  • Case ¡study: ¡Primary ¡Users ¡(PUs) ¡vs ¡Secondary ¡and ¡Cogni5ve ¡Users ¡(SUs) ¡Network; ¡
  • Coopera4ve ¡Sensing ¡ ¡improves ¡Local ¡Sensing ¡ ¡Performance. ¡ ¡

v Energy ¡Detec5on ¡LSS ¡with ¡same ¡threshold ¡λ; ¡ v Distributed ¡(between ¡Nb ¡SUs ¡neighbors) ¡CSS ¡with ¡generic ¡hard ¡fusion ¡rule ¡n-­‑out-­‑of-­‑Nb; ¡ v PU-­‑SUs ¡channels: ¡independent ¡and ¡iden5cally ¡distributed ¡fading/shadowing ¡with ¡same ¡ average ¡SNR ¡γ;

  • In ¡each ¡SU, ¡Coopera5ve ¡probabili5es ¡of ¡detec5on ¡(Qd) ¡and ¡false-­‑alarm ¡(Qfa): ¡
  • Pd ¡and ¡Pfa ¡are ¡the ¡local ¡probabili5es ¡of ¡detec5on ¡and ¡false ¡alarm ¡for ¡each ¡SU. ¡For ¡

large ¡values ¡of ¡the ¡Time-­‑Bandwidth ¡product ¡m, ¡the ¡Gaussian ¡Approxima4on ¡can ¡be ¡ applied: ¡

( )

= −

− ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ =

b

N n k k k b

P P k N Q

b

N d d d

1

( )

= −

− ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ =

b b

N N fa fa b fa

1 N

n k k k

P P k Q ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ = 2m 2 2m

  • λ

erfc 2 1

fa

P

⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ + = 2γ m 2 2 2γ

  • 2m
  • λ

erfc 2 1

d

P

Cooperative ¡Spectrum ¡Sensing ¡ ¡

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Spatial-­‑Temporal ¡correlation-­‑aware ¡model ¡for ¡CSS ¡

A ¡joint ¡Spa4al-­‑Temporal ¡correla4on ¡model ¡was ¡proposed ¡[1]: ¡

¡

[1] ¡Qihui ¡Wu; ¡Ding, ¡G.; ¡Jinlong ¡Wang; ¡Yu-­‑Dong ¡Yao, ¡"Spa5al-­‑Temporal ¡Opportunity ¡Detec5on ¡for ¡Spectrum-­‑Heterogeneous ¡ Cogni5ve ¡Radio ¡Networks: ¡Two-­‑Dimensional ¡Sensing," ¡Wireless ¡Communica/ons, ¡IEEE ¡Transac/ons ¡on ¡, ¡vol.12, ¡no.2, ¡pp.516,526, ¡ February ¡2013 ¡

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SLIDE 7

Model ¡for ¡Distributed ¡Power ¡Control ¡

If ¡the ¡PU ¡is ¡in ¡the ¡state ¡of ¡ON, ¡the ¡author ¡ classify ¡ the ¡ spa5al ¡ opportuni5es ¡ for ¡ the ¡ CRs ¡ into ¡ three ¡ groups: ¡ black ¡ spa5al ¡

  • pportunity ¡ (i.e., ¡ no ¡ transmission ¡ will ¡ be ¡

allowed ¡ if ¡ a ¡ CR ¡ is ¡ located ¡ inside ¡ the ¡ PU ¡ transmission ¡ region), ¡ grey ¡ spa5al ¡

  • pportunity ¡ (i.e., ¡ strict ¡ power ¡ control ¡ will ¡

be ¡needed ¡if ¡a ¡CR ¡is ¡located ¡in ¡the ¡Guard ¡ band ¡range) ¡and ¡white ¡spa5al ¡opportunity ¡ (i.e., ¡ peak ¡ transmission ¡ power ¡ could ¡ be ¡ used ¡ if ¡ a ¡ SU ¡ is ¡ located ¡ outside ¡ Dg). ¡ The ¡ maximum ¡ interference ¡ constrained ¡ transmission ¡power ¡for ¡a ¡given ¡CR ¡is: ¡ ¡

⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎧ ≤ + + ≤ < − ≤ =

1 1 1

, , , , , , ) ( , , H P H Ds d Dg Dp P H Dg Dp d Dp Dp d I H Dp d P

peak i peak i n i th i x

Following ¡the ¡model ¡proposed ¡ ¡in ¡[1]: ¡

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SLIDE 8
  • For ¡a ¡given ¡SU, ¡if ¡the ¡detec5on ¡results ¡is ¡H1, ¡no ¡transmission ¡

for ¡it ¡will ¡be ¡permibed; ¡else ¡if ¡its ¡detec5on ¡result ¡is ¡H0, ¡it ¡will ¡ further ¡check ¡its ¡neighbor’s ¡results. ¡When ¡the ¡detec5on ¡ results ¡of ¡all ¡its ¡neighbors ¡are ¡H0, ¡it ¡means ¡that ¡the ¡PU ¡is ¡ probably ¡in ¡the ¡state ¡of ¡OFF ¡or ¡the ¡SU ¡has ¡a ¡high ¡probability ¡to ¡ be ¡located ¡outside ¡of ¡the ¡Guard ¡band ¡range. ¡If ¡when ¡some ¡ neighbors ¡declare ¡H0 ¡and ¡the ¡other ¡declare ¡H1, ¡we ¡can ¡infer ¡ that ¡SU ¡is ¡probably ¡in ¡the ¡Guard ¡band ¡range. ¡

  • In ¡this ¡case, ¡we ¡define ¡an ¡aggressive ¡power ¡and ¡a ¡conserva5ve ¡

power ¡for ¡SU. ¡The ¡former ¡is ¡given ¡by: ¡

  • ​𝑄↓𝑏𝑕𝑕 =​𝐽↓𝑢ℎ ​(​𝑠↓𝑗,𝑛𝑗𝑜 ) ¡↑𝑜 ¡
  • Where ¡ ​ 𝑠↓𝑗,𝑛𝑗𝑜 ¡ denotes ¡ the ¡ distance ¡ between ¡ SU ¡ and ¡ its ¡

nearest ¡neighbor ¡that ¡declares ¡H1 ¡ Following ¡the ¡model ¡proposed ¡ ¡in ¡[1]: ¡

Model ¡for ¡Distributed ¡Power ¡Control ¡

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SLIDE 9
  • The ¡laber ¡is ¡expressed ¡as: ¡
  • ​𝑄↓𝑑𝑝𝑜 =​𝐽↓𝑢ℎ ​(​𝑠↓𝑗,𝑛𝑏𝑦 ) ¡↑𝑜 ¡
  • Where ¡​𝑠↓𝑗,𝑛𝑏𝑦 ¡denotes ¡the ¡distance ¡between ¡SU ¡and ¡its ¡

furthest ¡neighbors, ¡which ¡declares ¡H0 ¡and ¡has ¡a ¡smaller ¡ distance ¡than ¡​𝑠↓𝑗,𝑛𝑗𝑜 . ¡

  • In ¡prac5ce, ¡we ¡use ¡: ¡
  • ​𝑄↓𝑦 =​(𝑄↓𝑏𝑕𝑕 +​𝑄↓𝑑𝑝𝑜 )/2 ¡

Following ¡the ¡model ¡proposed ¡ ¡in ¡[1]: ¡

Model ¡for ¡Distributed ¡Power ¡Control ¡

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Proposal ¡of ¡CR ¡Routing ¡and ¡expected ¡results ¡

  • We ¡propose ¡to ¡evaluate ¡network ¡performance ¡in ¡terms ¡of ¡

1. SUs ¡Data ¡Throughput; ¡ 2. PU ¡receivers ¡protec5on ¡from ¡SUs ¡interference. ¡ ¡

Considered ¡Rou4ng ¡protocols: ¡

1. Shortest ¡Path ¡Selec5on ¡Protocol ¡based ¡on ¡Dijkstra ¡algorithm; ¡ 2. Shortest ¡Path ¡Selec4on ¡+ ¡Spectrum ¡Sensing ¡with ¡Power ¡Control. ¡ 3. Eventually ¡other ¡different ¡Rou5ng ¡algorithms… ¡ ¡

Performance ¡evalua4on ¡tool: ¡OMNeT++ ¡with ¡MiXiM ¡package. ¡ ¡ Expected ¡ Results: ¡ Improvement ¡ of ¡ Throughput ¡ and ¡ PU ¡ protec4on ¡by ¡using ¡the ¡second ¡rou4ng ¡algorithm! ¡

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  • PUs Network:

v PU transmitters and receivers randomly located within a square area [m2]; v Tx Power = 110 mW, within a 20 MHz channel in the ISM band.

  • SUs Network:

v Randomly located in the same area of PU network; v The SUs are equipped with a data interface used to sense the PU channels and eventually transmit data packets, and a control interface working on a common dedicated channel to exchange sensing and routing information; v Tx Power = 110 mW.

  • Simulation Run Settings:

v 1h of simulated time; each collaborating SU takes a local decision exploiting a sensing phase of T = 50µs and then transmits its decision to the neighbors during the subsequent exchange phase of 1s; v The SUs will adjust their own routing tables for each sensing phase with the information by the neighbors.

¡

Simulation ¡Settings ¡and ¡Parameters ¡

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Network ¡Scenario ¡for ¡performance ¡evaluation ¡1/2 ¡ ¡

Rou4ng ¡Protocol ¡1: ¡Shortest ¡Path ¡Selec4on ¡Protocol ¡based ¡on ¡Dijkstra ¡algorithm ¡ ¡

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Rou4ng ¡Protocol ¡2: ¡Shortest ¡Path ¡Selec4on ¡+ ¡Spectrum ¡Sensing ¡with ¡Power ¡Control. ¡ ¡

Network ¡Scenario ¡for ¡performance ¡evaluation ¡2/2 ¡ ¡

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Thank ¡you ¡for ¡your ¡ attention! ¡ Q ¡& ¡A ¡