Channel Selection Algorithm For Software Defined Radio Based Cognitive Radios
Summary:
Radio spectrum is a finite resource and effective utilization of it in wireless networks is a key challenge as the number of users increase. Current wireless networks are expected to fail to satisfy increasing user demands due to inefficient spectrum management resulting from the fixed assignment policy in which each wireless network has its own running parameters. Current hardware-based technology does not allow dynamic usage and is very cumbersome. Dynamic spectrum allocation, which can be achieved by cognitive radio (CR) technology that is based on software defined radio (SDR) architecture is a promising solution for efficient spectrum utilization. CR is an intelligent device that automatically senses, recognizes, and makes wise use of idle parts of the spectrum dynamically. CR achieves dynamism by making handoffs to underutilized bands. Handoff is an expensive operation. Because, it requires suspending an ongoing communication, searching and selecting a new channel, and reconfiguring CR to switch that channel. Also, all of these operations should be performed in the shortest time to avoid communication problems. Decreasing number of handoffs is a key challenge for efficient operation of CR. Initial studies for handoff are based on sense-and-react approach where handoff is made solely based on current spectrum observations. This approach may lead to possible communication failures because users cannot foresee future channel status. Other handoff algorithms mostly focus on determining the handoff time, increasing bandwidth usage, achieving faster channel discovery, and minimizing disturbance to primary users but do not answer the question of ``how to minimize number of handoffs by considering user behavior?" In addition, existing channel selection algorithms provide only software simulation or hardware testbed results and neglect the software design and implementation details of their approach on a real SDR. In this thesis, two channel selection algorithms are proposed, and an infrastructure based SDR implementation is provided to answer these questions. Proposed channel selection algorithms aim to learn user behavior and use channel utilization histories for predicting the new candidate channel for handoff. In the implementation section of the thesis, software design challenges of a SDR based CR are discussed and several software design patterns are proposed, the layers of the software and components in each layer is explained, the results from a software engineering point of view are examined and finally, the lessons learned and troubles encountered during the implementation are presented.
Özet:
Radyo spektrumu sınırlı bir kaynaktır ve kablosuz ağlardaki artan kullanıcı sayısı ile birlikte radyo spektrumunun etkili bir şekilde kullanılması kilit bir problem olmuştur. Artan bant genişliği kullanımı göz önüne alındığında var olan kablosuz ağların yetersiz kalacağı sonucuna varılabilir. Bu durumun temel nedeni her kablosuz ağın kendi çalışma parametrelerine sahip olduğu sabit spektrum atama politikasından kaynaklanan spektrum yönetimindeki verimsizliktir. Günümüzde kullanılan donanım tabanlı teknoloji dinamik kullanıma izin vermez ve oldukça hantaldır. Dinamik spektrum tahsisi, verimli spektrum kullanımı için umut verici bir çözümdür ve gerçeklenmesi ancak yazılım tabanlı telsiz (YTT) mimarisine dayanan akıllı radyo (AR) teknolojisi ile mümkündür. Akıllı radyo, spektrumun boş kısımlarını otomatik olarak algılayan ve dinamik olarak kullanılmasına sağlayan akıllı bir cihazdır. Akıllı radyo bu dinamizmi çalışma esnasında kanal değişimleri yaparak sağlar. Ancak, kanal değiştirme pahalı bir operasyondur. Çünkü devam eden iletişimin bekletilmesini, yeni bir kanal seçilmesini ve AR'nun seçilen kanala göre yeniden ayarlanmasını gerektirir. Ayrıca, iletişim problemlerinin engellenmesi için bütün bu operasyonlar en kısa zamanda gerçekleştirilmelidir. AR'nun etkili bir biçimde çalışabilmesi için kanal değiştirme sayısının azaltılması çok önemlidir. Kanal değiştirmeye yönelik ilk çalışmalar hali hazırdaki spektrum gözlemlerine dayalı algıla-ve-tepki ver yaklaşımına dayanır. Bu yaklaşım kullanıcıların gelecekteki kanal durumu hakkında öngörüde bulunamamaları dolayısı ile iletişim problemlerine neden olabilir. Diğer kanal değiştirme algoritmaları ise genellikle kanal değiştirme zamanının belirlenmesi, bant genişliği kullanımının arttırılması, daha hızlı kanal keşfetme ve birincil kullanıcılara verilen zararın en aza indirilmesine odaklanmaktadır ancak "Kullanıcı davranışı göz önüne alarak kanal değiştirme sayısı nasıl azaltılabilir?" sorusuna cevap vermemektedir. Ayrıca, var olan kanal seçme algoritmaları sadece yazılım simülasyonu ya da donanım test ortamı sonuçları sunmaktadır ve sunulan yaklaşımların gerçek bir YTT üzerinde yazılımsal olarak nasıl gerçekleneceğine değinmemektedirler. Bu tezde, belirtilen eksikliklere cevap verebilmek için iki adet kanal seçme algoritması önerilmiş ve altyapı tabanlı bir YTT uygulaması gerçeklenmiştir. Önerilen kanal seçme algoritmaları kullanıcı davranışlarını ve kanal kullanım geçmişlerini öğrenmeyi ve bunlardan faydalanarak seçilecek yeni kanalı belirlemeyi hedeflemektedir. Tezin gerçekleme bölümünde ise, YTT temelli bir AR'nun yazılımsal tasarım problemleri irdelenmiş ve bazı yazılım tasarım desenleri önerilmiştir. Ayrıca, yazılım katmanları ve her katmandaki bileşenler açıklanmış, sonuçlar yazılım mühendisliği bakış açısı ile değerlendirilmiş ve son olarak öğrenilen dersler ve gerçekleme sırasında karşılaşılan sorunlar sunulmuştur.