Utilization of idle time slot in spectrum sensing under noise uncertainty

Spectrum sensing in cognitive radio (CR) is a critical process as it directly influences the accuracy of detection. Noise uncertainty affects the reliability of detecting vacant holes in the spectrum, thus limiting the access of that spectrum by secondary users (SUs). In such uncertain environment; SUs sense the received power of a primary user (PU) independently with different measures of signal-to-noise ratio (SNR). Long sensing time serves in mitigating the effect of noise uncertainty, but on the cost of throughput performance of CR system. In this paper, the scheme of an asynchronous and crossed sensing-reporting is presented. The scheme reduces energy consumption during sensing process without affecting the detection accuracy. Exploiting the included idle time () in sensing time slot; each SU collects power samples with higher SNR directly performs the reporting process to a fusion center (FC) consecutively. The FC terminates the sensing and reporting processes at a specific sensing time that corresponds to the lowest SNR (). Furthermore, this integrated scheme aims at optimizing the total frame duration (). Mathematical expressions of the scheme are obtained. Analytical results show the efficiency of the scheme in terms of energy saving and throughput increment under noise uncerainty

Joint Cooperative Spectrum Sensing and MAC Protocol Design for Multi-channel Cognitive Radio Networks

In this paper, we propose a semi-distributed cooperative spectrum sen sing (SDCSS) and channel access framework for multi-channel cognitive radio networks (CRNs). In particular, we c onsider a SDCSS scheme where secondary users (SUs) perform sensing and exchange sensing outcomes with ea ch other to locate spectrum holes. In addition, we devise the p -persistent CSMA-based cognitive MAC protocol integrating the SDCSS to enable efficient spectrum sharing among SUs. We then perform throughput analysis and develop an algorithm to determine the spectrum sensing and access parameters to maximize the throughput for a given allocation of channel sensing sets. Moreover, we consider the spectrum sensing set optimization problem for SUs to maxim ize the overall system throughput. We present both exhaustive search and low-complexity greedy algorithms to determine the sensing sets for SUs and analyze their complexity. We also show how our design and analysis can be extended to consider reporting errors. Finally, extensive numerical results are presented to demonstrate the sig nificant performance gain of our optimized design framework with respect to non-optimized designs as well as the imp acts of different protocol parameters on the throughput performance.Comment: accepted for publication EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 201

Combined Soft Hard Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

Providing some techniques to enhance the performance of spectrum sensing in cognitive radio systems while accounting for the cost and bandwidth limitations in practical scenarios is the main objective of this thesis. We focus on an essential element of cooperative spectrum sensing (CSS) which is the data fusion that combines the sensing results to make the final decision. Exploiting the advantage of the superior performance of the soft schemes and the low bandwidth of the hard schemes by incorporating them in cluster based CSS networks is achieved in two different ways. First, a soft-hard combination is employed to propose a hierarchical cluster based spectrum sensing algorithm. The proposed algorithm maximizes the detection performances while satisfying the probability of false alarm constraint. Simulation results of the proposed algorithm are presented and compared with existing algorithms over the Nakagami fading channel. Moreover, the results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms. In the second part, a low complexity soft-hard combination scheme is suggested by utilizing both one-bit and two-bit schemes to balance between the required bandwidth and the detection performance by taking into account that different clusters undergo different conditions. The scheme allocates a reliability factor proportional to the detection rate to each cluster to combine the results at the Fusion center (FC) by extracting the results of the reliable clusters. Numerical results obtained have shown that a superior detection performance and a minimum overhead can be achieved simultaneously by combining one bit and two schemes at the intra-cluster level while assigning a reliability factor at the inter-cluster level

Optimization of hard fusion based spectrum sensing for energy-constrained cognitive radio networks

The detection reliability of a cognitive radio network improves by employing a cooperative spectrum sensing scheme. However, increasing the number of cognitive radios entails a growth in the cooperation overhead of the system. Such an overhead leads to a throughput degradation of the cognitive radio network. Since current cognitive radio networks consist of low-power radios, the energy consumption is another critical issue. In this paper, throughput optimization of the hard fusion based sensing using the k-out-of-N rule is considered. We maximize the throughput of the cognitive radio network subject to a constraint on the probability of detection and energy consumption per cognitive radio in order to derive the optimal number of users, the optimal k and the best probability of false alarm. The simulation results based on the IEEE 802.15.4/ZigBee standard, show that the majority rule is either optimal or almost optimal in terms of the network throughput

Energy-efficient spectrum sensing approaches for cognitive radio systems

Designing an energy efficient cooperative spectrum sensing for cognitive radio network is our main research objective in this dissertation. Two different approaches are employed to achieve the goal, clustering and minimizing the number of participating cognitive radio users in the cooperative process. First, using clustering technique, a multilevel hierarchical cluster-based structure spectrum sensing algorithm has been proposed to tackle the balance between cooperation gain and cost by combining two different fusion rules and exploiting the tree structure of the cluster. The algorithm considerably minimizes the reporting overhead while satisfying the detection requirements. Second, based on reducing the number of participating cognitive radio users, primary user protection is considered to develop an energy efficient algorithm for cluster-based cooperative spectrum sensing system. An iterative algorithm with low complexity has been proposed to design energy efficient spectrum sensing for cluster-based cooperative systems. Simulation results show that the proposed algorithm can significantly minimize the number of contributing of cognitive radio users in the collaboration process and can compromise the performance gain and the incurred overhead. Moreover, a variable sensing window size is also considered to propose three novel strategies for energy efficient centralized cooperative spectrum sensing system using the three hard decision fusion rules. The results show that strategies remarkably increase the energy efficiency of the cooperative system; furthermore, it is shown optimality of k out of N rule over other two hard decision fusion rules. Finally, joint optimization of transmission power and sensing time for a single cognitive radio is considered. An iterative algorithm with low computational requirements has been proposed to jointly optimize power and sensing time to maximize the energy efficiency metric. Computer results have shown that the proposed algorithm outperforms those existing works in the literature

Técnicas para melhorar a eficiência do sensoriamento colaborativo em redes 5G para áreas remotas

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020.A revolução dos smartphones em 2007 iniciou a um processo de crescimento exponencial da demanda por serviços de telefonia móvel. O aumento da demanda sem contrapartida da oferta, dependente do espectro disponível provoca uma queda na qualidade dos serviços prestados. As técnicas que usam Rádios cognitivos e acesso dinâmico ao espectro são con- sideradas fundamentais para otimizar a utilização do espectro e aumentar a quantidade de banda disponível para as redes 5G, ao permitir acesso oportunístico ao espectro licenciado ocioso. Diversos estudos apontam a subutilização de bandas, especialmente longe das grandes cidades, em que há menor demanda e menor incentivo econômico para a instalação de infraestrutura por parte das operadoras. Esse comportamento é incentivado devido ao processo de licenciamento de bandas em blocos e alocação estática do espectro, em que uma operadora licencia uma banda e junto a ela fica encarregada por dar cobertura a uma área atrelada à licença, enquanto pequenas operadoras locais ficam completamente de fora dos leilões e são impedidas de competir neste mercado. O acesso dinâmico ao espectro depende de informações que garantam a identificação de transmissões no canal candidato, afim de se reduzir interferência ao detentor da licença do canal. Algumas das técnicas mais comuns para se detectar a ocupação do canal via senso- riamento do espectro são carrier-sense e detecção de energia, dependendo da largura do canal. O sensoriamento colaborativo melhora a capacidade de detecção de uso do canal quando comparado com o sensoriamento individual, visto que diversifica geograficamente a informação disponível para análise. A qualidade do sensoriamento colaborativo depende não só dos sensoriamentos individuais recebidos, mais também da técnica que consolida ou executa a fusão desses resultados. Existem diversos algoritmos de fusão, cada um com vantagens e desvantagens. Algumas das técnicas de fusão clássicas são baseadas em votação k-em-n, em que k sensoriamentos indicando ocupação do canal resultam em uma fusão indicando ocupação do canal. A fusão 1-em-N, OU lógico, resulta em um número alto de falsos positivos, detectando ocupação do canal mesmo quando está desocupado, enquanto minimiza falsos negativos e a não detecção do canal de fato ocupado. Por fim, é parte do ciclo de sensoriamento colaborativo filtrar sensoriamentos de usuários maliciosos que desejam perturbar não só o resultado do sensoriamento colab- orativo como o funcionamento da rede. No caso de uma fusão simples como OU lógico, um único nó malicioso é capaz de inviabilizar por completo o uso oportunístico do es- pectro ao transmitir resultados falsos indicando que o canal está ocupado quando de fato está livre. Diante essa problemática, neste trabalho são propostas duas técnicas para melhorar os resultados do sensoriamento colaborativo, a saber : (1) uma técnica baseada em cadeias de Markov que aplicada aos resultados de sensoriamentos individuais, reduz falsos positivos e falsos negativos, além de reduzir o envio de mensagens de controle ; (2) uma técnica baseada na média harmônica para filtragem de resultados de sensoriamentos individuais recebidos, descartando sensoriamentos de nós mais distantes das fontes de interferência, protegendo de ataques Bizantinos. Ambas as técnicas são avaliadas em cenários de 5G na área rural, em que encontra-se a maior porção de bandas do espectro subutilizadas, candidatas ao acesso oportunístico. A fim de permitir a avaliação das técnicas propostas, foram realizadas diversas alter- ações para o modelo de pilha de rede LTE implementado no simulador de redes a nível de sistemas ns-3. As alterações incluem os procedimentos de sensoriamento do espectro individual feito pelos dispositivos de usuários (UEs), a transmissão dos resultados para o ponto de acesso (eNodeB), a fusão dos resultados recebidos e utilização do resultado de fusão no escalonamento de recursos para os dispositivos. Os sensoriamentos individu- ais são obtidos a partir de curvas de probabilidade de detecção e probabilidade de falsos positivos feitos através de medições em experimentos ou através de simulações a nível de camada física-enlace. As curvas são carregadas durante a configuração inicial da simu- lação, sendo interpoladas conforme necessário. As curvas podem ser tanto baseadas em distância euclidiana quanto em relação sinal ruído e interferência (SINR). O sensoria- mento individual consiste em utilizar a probabilidade de detecção relacionada a um dado valor de SNR ou de distância euclidiana é utilizada para gerar uma amostra aleatória a partir de um gerador com distribuição de Bernoulli. O procedimento se repete a cada 1 milissegundo no ciclo padrão de indicação do subquadro LTE. A técnica baseada em cadeias de Markov se baseia em um Teorema Central do Limite, em que a média de um certo número de amostras uniformemente distribuídas tende a se aproximar ou ao valor real da distribuição de probabilidade fonte ou ao valor central da distribuição. Em outras palavras, ao amostrar uniformemente uma distribuição de- sconhecida com número suficiente de amostras, encontra-se uma boa aproximação para o valor real que é procurado. Este princípio é aplicado para o sensoriamento individual do espectro, em que o valor do último sensoriamento é comparado com o resultado atual, e quando idêntico aumenta o grau de certeza de que este resultado é de fato o real. Quando os resultados diferem, o grau de certeza é perdido. Quando um dado limiar de certeza é ultrapassado, o resultado do sensoriamento que é de fato transmitido para o eNodeB é substituído pelo valor do último sensoriamento. A modelagem deste processo estocástico binomial é feita baseado no lançamento de N moedas, em que apenas o caso em que N resultados iguais consecutivos levam à troca do valor transmitido, sendo facilmente modelado como uma cadeia de Markov de N − 1 estados. Já a técnica baseada em média harmônica se baseia no fato de que as estações próx- imas das fontes de interferência são mais confiáveis que estações distantes, baseando-se nas curvas de probabilidade de detecção. Com isto, é necessário eliminar os resultados de sensoriamentos informados por usuários maliciosos com alguma informação adicional que sirva de prova que seu sensoriamento reportado é falso. Uma das maneiras de se mitigar informações falsas é utilizando a média harmônica dos CQIs reportados, permitindo iden- tificar UEs mais afetados pela fonte de interferência e descartar todos os resultados por UEs pouco afetadas, mais afastadas da fonte. Para poder se confiar no CQI reportado pelos UEs, é necessário medir a quantidade de retransmissões feitas para cada uma delas. Uma taxa de retransmissões próxima de 10% indica um CQI adequado, enquanto taxas próximas de 0% indicam CQI reportado abaixo do real e taxas acima de 10% indicam CQI reportado acima do real. O limiar de retransmissões é definido nos padrões 3GPP. A avaliação das propostas foi feita em duas partes: primeira parte com a validação do modelo proposto para o sensoriamento colaborativo no modelo do padrão LTE do simulador, e a segunda parte avaliando o desempenho das técnicas propostas. Durante a validação, foi confirmado o comportamento esperado do sensoriamento colaborativo (sensoriamentos individuais, transmissão dos resultados e fusões) em termos de taxas de falsos positivos e taxas de falsos negativos quando comparado com os modelos matemáticos. Na avaliação do desempenho das técnicas propostas foram avaliadas acurácia, taxas de falso positivos e taxas de falsos negativos. Em ambos os casos, foram utilizados cenários inspirados em zonas rurais, com: baixo número de nós (10, 20, 50, 100); uma célula com 50 quilômetros de raio; canal de 20 MHz na banda 5 com portadora em 870 MHz; eNodeB transmitindo à 53 dBm; UEs transmitindo à 23 dBm; eNodeB e UEs com antenas com 9 dBi de ganho; detentor da licença do canal (PU) transmitindo à 40 dBm ou 35 dBm; um PU por subcanal de 5 MHz; algoritmos de fusão simples. O cenário de validação foi pouco realístico, com UEs dispersas ao longo de um certo raio fixo de distância do PU, garantindo uma mesma probabilidade de detecção para todos os UEs. Os cenários de avaliação das técnicas foram separados em dois conjuntos, um menos realístico com dispersão aleatória pela célula, outro mais realístico com dispersão aleatória dos PUs pela célula e dispersão aleatória de grupos de UEs pela célula, formando clusters de UESs Os resultados mostram que as técnicas propostas aumentam a acurácia em relação à técnica clássica de fusão de resultados do sensoriamento colaborativo (fusão OU lógico, ou 1-em-N), reduzindo falsos positivos em até 790 vezes, de 63.23% para 0.08% no cenário com dispersão aleatória dos UEs e sem atacantes. Neste mesmo cenário houve um aumento de 0% para 0.47% do número de falsos negativos, sem impactar severamente o detentor da licença do canal. Nos cenários com atacantes, todas as fusões simples apresentam resultados ruins, com ou sem a técnica das cadeias de Markov, até 100% de falsos positivos, inviabilizando o acesso oportunístico. Já a técnica da média harmônica apresenta bom grau de proteção contra atacantes, em especial nos cenários com mais dispositivos. Sem a técnica baseada em Markov e no cenário com 100 UEs, dos quais 10 atacantes, conseguiu reduzir falsos positivos da fusão OU de 100% para 60%, sem aumentar significativamente o número de falsos negativos. Quando as duas técnicas são combinadas, o número de falsos positivos cai para 5% enquanto falsos negativos sobem para 18%. Nos cenários com menos UEs e com clusters, falsos negativos são consistentemente mais altos, porém superiores às fusões 2-em-N, 3-em-N e E utilizando a técnica de Markov no cenário sem atacantes. Em todos os cenários, a técnica baseada em cadeias de Markov também reduziu a taxa média de notificação dos quadros em 2 ordens de grandeza, economizando banda do canal de controle licenciado. Esses resultados permitem concluir que ambas as técnicas são efetivas para o cenário rural para a qual foram propostas. Também se depreende que o número de estados da cadeia de Markov e da técnica da média harmônica podem ser alterados para se trocar alcance da detecção por certeza da detecção e nível de proteção contra atacantes por falsos negativos, respectivamente. Como trabalhos futuros, cabem a adaptação da técnica para: incluir cenários urbanos, mais densos, utilizando técnicas de amostragem; utilização de técnicas de localização (e.g. Time-of-Arrival, Angle-of-Arrival) para segmentação da célula em setores; melhorar a técnica da média harmônica para reduzir falsos negativos mantendo o mesmo nível de proteção contra atacantes.The smartphone revolution of 2007 started an exponential demand growth of mobile con- nectivity. The ever increasing demand requires an increase in supply, which is depends in the amount of available spectrum. The amount of available spectrum however is limited, curving supply growth and reducing the quality of services perceived by the users. Cogni- tive radio and dynamic spectrum access are essential to increase the spectrum utilization and amount of available bandwidth in 5G networks, by opportunistically accessing unused licensed spectrum. The dynamic spectrum access depends on channel information that guarantees the detection of transmissions in the candidate channel, as a means of reducing interference to the channel licensee. The collaborative spectrum sensing increases the channel usage detection capacity when compared to individual spectrum sensing, as there is more geographically diverse information for analysis and decision-making. The quality of the collaborative sensing depends not only on the individual sensing that feeds information into it, but also on the technique that fuses those results into the final sensing result. Two techniques to improve the collaborative spectrum sensing results are proposed in this dissertation: (1) a technique based in Markov chains to smooth consecutive individual spectrum sensing results, reducing both false positives and false negatives, while enabling the reduction of sensing reports by skipping sensing reports with the same results; (2) a technique based in the harmonic mean of the channel quality indicator, used to filter the received individual spectrum sensing, discarding nodes far from the source of interference, mitigating against Byzantine attacks. Both techniques are evaluated in rural 5G scenarios, which are the best place to use opportunistic access due to the amount of unutilized and underused spectrum bands. In order to evaluate the proposed techniques, a set of modifications to the LTE net- work stack model of the ns-3 system-level simulator is proposed. The modifications include a complete collaborative sensing cycle, including: the individual spectrum sensing pro- cedure, performed by user equipment’s (UEs); the transmission of control messages to the access point (eNodeB), the fusion of the received results and utilization of the free spectrum for the UEs. The individual spectrum sensing is performed by interpolating probability of detection curves and false positive probability, which are produced either by experimental measurements or by link-layer simulations. The evaluation of the proposals was made in two parts: first part focusing on the validating the collaborative spectrum sensing cycle implementation and integration to the LTE model; second part focusing on the performance of the proposed techniques. The collaborative spectrum sensing cycle (individual sensing, sensing report and fusion) was validated and closely follows the mathematical model. The evaluation of the techniques included accuracy of the fused result, false positive and false negative rates. The results show the techniques are effective in increasing the accuracy of the collab- orative sensing when compared to the standalone classic fusion techniques (OR fusion, or 1-out-of-n). There were reductions in false positives rates of up to 790 times, from 63.23% to 0.08% in the scenario with randomized dispersion of UEs across the cell and without attackers. In the same scenario, the false negatives increased from 0% to 0.47%, which does not severely impact the licensee with interference. All classic fusions behave very poorly in scenarios with attackers, with and without the Markov chain technique. False positive rates soar to as high as 100%, making the opportunistic access impossible. The harmonic mean-based technique reduces the false positives, providing good protec- tion against attackers especially in scenarios with more UEs. The harmonic mean alone reduced false positives for the OR fusion from 100% to 60% without significantly impact- ing false negatives in the scenario with 100 UEs and 10 attackers. When both techniques are used together, the rate of false positives fall to 5% while false negatives increase to 18%. Scenarios with less UEs and distributed in clusters tend to have higher false negative rates when both techniques are used, but false positives are consistently lower than other classical fusions (e.g. 2-out-of-N, 3-out-of-N and AND). The Markov chain technique effectively reduced the sensing report rate by 2 orders of magnitude, saving up scarce control bandwidth. These results allow us to conclude that the both techniques are effective for the rural scenario they were proposed