| 초록 |
본 연구에서는 무선 인지 네트워크의 채널 접속 방식에 대하여 수리적 모델링 및 분석기술을 개발하여 무선 인지 네트워크의 최적화 기술을 개발하였다. 구체적으로는 무선 인지 네트워크의 다양한 물리계층 및 데이터 링크 계층의 특징들을 고려하여 확률과정론, Large Deviation Theory, Markov Chain 이론, Queueing Theory, Teletraffic Theory 등을 활용한 수리 모델을 정립하고, 이를 이용하여 성능을 최적화 할 수 있는 채널 접속 방식을 개발하였다. 특히 무선 인지 네트워크의 채널 접속 방식의 성능 향상을 위한 수리적 모델링 및 분석기술을 개발하였다. 기존 연구들과는 다르게 데이터 링크 계층의 성능을 고려할 수 있는 엄밀한 수리적 모델을 개발하고 이를 활용하여 최적화된 채널 접속 방식을 설계하였다. 구체적인 연구 성과는 아래와 같다. - 무선 인지 네트워크의 무선채널 접속기술 개발을 위한 수리 모델링 및 성능 최적화 - 무선 인지 네트워크의 무선 채널 모델링이 무선 채널 접속기술 성능에 주는 영향 분석 - 무선 채널 상태 정보 지식이 무선채널 접속 방식의 성능에 주는 영향 분석 - 이종 무선 채널 환경에서의 최적화된 채널 접속 방식 연구를 위한 수리모델링 및 분석 - 무선 채널 센싱 에러환경에서의 무선인지 네트워크의 수리 모델링 및 최적화 - 무선 인지 네트워크 물리계층의 특성을 고려한 무선 채널 접속 방식 연구 - 사용자 협력을 통한 무선 인지 네트워크 성능향상 방식의 수리 모델링 및 최적화 - 교차 계층 설계 기술 기반 무선 인지 네트워크 성능향상 방식의 최적화 본 연구에서 다루는 무선 인지 네트워크의 무선 채널 접속 기술 개발을 위한 성능 평가 및 최적화 설계를 위한 모델링 및 분석 기술은 이론적 측면에서 응용확률론 및 텔레트래픽 이론 개발과 수리적 모델링 기술 발전에 큰 역할을 할 수 있다. 또한, 응용적 측면에서는 실제 운용되고 있는 무선 인지 네트워크를 수리적으로 모델링하고 분석하여 최적화된 설계기술을 개발한다는 점에서 의미가 있다. 따라서, 본 연구는 무선 인지 네트워크 성능향상을 위한 이론적 및 응용적 연구를 수행하여 이 분야에 진일보한 결과를 도출할 수 있었다. |
