Modeling, Simulation and Call Performance Analysis of a TDMA- Based Cognitive Radio Network with Different Slot Allocation Strategies

Abstract

Since the wireless spectrum is limited, the use of licensed channels for secondary purposes is seen as an important solution to the spectrum scarcity problem. The objective of the work presented in this paper is to model, develop and analyze a cognitive radio network in which secondary users (SUs) utilize opportunistically available spectrum holes of the primary network. In the proposed network model, it is assumed that primary users (PUs) are licensed users and have a higher priority in access to the channel than secondary users and thereby are unaffected by the SUs’ channel utilization. PUs employ Time Division Multiple Access as a channel access mechanism and secondary users use the time slots unoccupied by the PUs. Three slot allocation strategies for Cognitive Radio (CR) networks: non-slot- handoff strategy, slot-handoff strategy, and slot-reservation strategy are developed, modeled, and simulated by using Riverbed Modeler simulation software. Moreover, channel access performances of these three strategies in terms of call block, call drop and call handoff probabilities are analyzed. According to the extensive simulation results, the non-slot-handoff strategy gives the lowest call block probability while the slot-reservation strategy provides the lowest call drop probability. When the SUs’ offered load is 0.05, the slot-reservation strategy gives 1.75 times better call drop probability results than those of the slot-handoff strategy. However, for the same offered load, the non-slot-handoff strategy gives 2.26 times better call block probability results compared to the slot-reservation strategy.

Keywords

• Cognitive radio
• medium access control
• TDMA
• channel allocation

TDMA Tabanlı Bilişsel Radyo Ağının Farklı Zaman Dilimi Tahsis Stratejileri için Modellenmesi, Simülasyonu ve Çağrı Performans Analizi

Abstract

Kablosuz spektrum sınırlı olduğundan lisanslı kanalların ikincil amaçlarla kullanılması spektrum kıtlığı sorununa önemli bir çözüm olarak görülmektedir. Bu makalede sunulan çalışmanın amacı, ikincil kullanıcıların birincil ağın mevcut spektrum boşluklarını fırsatçı olarak kullandığı bir bilişsel radyo ağını modellemek, geliştirmek ve analiz etmektir. Önerilen ağ modelinde, birincil kullanıcıların lisanslı kullanıcılar olduğu ve kanala erişimde ikincil kullanıcılara göre daha yüksek önceliğe sahip oldukları ve dolayısıyla ikincil kullanıcıların kanal kullanımından etkilenmedikleri varsayılmaktadır. Birincil kullanıcılar kanal erişim mekanizması olarak Zaman Bölmeli Çoklu Erişimi tekniğini, ikincil kullanıcılar ise birincil kullanıcılar tarafından kullanılmayan zaman aralıklarını kullanmaktadır. Bilişsel Radyo ağı için üç slot tahsis stratejisi: spektrum el-değiştirmesiz slot-tahsis stratejisi, spektrum el- değiştirmeli slot-tahsis stratejisi ve slot-rezervasyon stratejisi Riverbed Modeler benzetim yazılımı kullanılarak geliştirilmiş, modellenmiş ve benzetimi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu üç stratejinin çağrı bloke, çağrı düşme ve çağrı el-değiştirme olasılıkları açısından kanal erişim başarımları analiz edilmiştir. Kapsamlı benzetim sonuçlarına göre, spektrum el-değiştirmesiz slot-tahsis stratejisi en düşük çağrı bloke olasılığı, slot-rezervasyon stratejisi en düşük çağrı düşme olasılığı vermektedir. İkincil kullanıcı yükü 0,05 olduğunda, slot-rezervasyon stratejisi, spektrum el-değiştirmeli slot-tahsis stratejisine göre 1,75 kat daha iyi çağrı düşme olasılığı sonuçları vermiştir. Bununla birlikte, sunulan aynı yük için, spektrum el-değiştirmesiz slot-tahsis stratejisi, slot-rezervasyon stratejisi ile karşılaştırıldığında 2,26 kat daha iyi çağrı bloke olasılığı sonuçları vermektedir.

Keywords

• Bilişsel radyo
• orta erişim kontrolü
• TDMA
• kanal tahsisi

References

1. [1]. Mitola J., et al., “Cognitive radio: making software radios more personal”, IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13‒18, 1999.
2. [2]. Haykin S, “Cognitive radio: brain‒empowered wireless communications”, IEEE J. Selected Areas Communication, 23 (2), pp. 201–220, 2005.
3. [3]. Peha J. M., “Approaches to spectrum sharing”, IEEE Communications Magazine, Regulatory and Policy Issues, pp. 10‒12, 2005.
4. [4]. Zareei M, Islam AKMM, Baharun S, Vargas-Rosales C, Azpilicueta L, Mansoor N. “Medium Access Control Protocols for Cognitive Radio Ad Hoc Networks: A Survey”, Sensors (Basel), 2017 Sep 16;17(9):2136. doi: 10.3390/s17092136.
5. [5]. Sridhara K., Chandra A., Tripathi P.S.M, “Spectrum Challenges and Solutions by Cognitive Radio: An Overview,” Wireless Personal Communications, vol. 45, pp. 281-291, 2008.
6. [6]. Zhonggui M., Hongbo W., “Dynamic Spectrum Allocation with Maximum Efficiency and Fairness in Interactive Cognitive Radio Networks”, Wireless Personal Communications, vol. 64, pp. 439-455, 2012.
7. [7]. Zhao Q., and Sadler B., “A survey of dynamic spectrum access,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 24, no. 3, pp. 79–89, 2007.
8. [8]. Al Attal, A., Hussin, S. & Fouad, M. Performance Analysis of Different Channel Allocation Schemes of Random Access (RA) MAC Protocol with Back-Off Algorithm (BOA). Wireless Personal Communications, 112, 1981–1993, 2020.

9. [9]. Verdone R., Dardari D., Mazzini G., Conti A., “Wireless Sensor And Actuator Networks; Technologies Analysis And Design”, Elsevier, London, 2008.
10. [10]. T. -C. Chen, T. -S. Chen and P. -W. Wu, "On Data Collection Using Mobile Robot in Wireless Sensor Networks," in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, vol. 41, no. 6, pp. 1213-1224, Nov. 2011, doi: 10.1109/TSMCA.2011.2157132.
11. [11]. Akyildiz I., Lee W-Y. and Chowdhury K.R., CRAHNs: Cognitive Radio Ad Hoc Networks, Ad Hoc Networks, Elsevier, doi: 10.1016/j.adhoc.2009.01.001, 2009
12. [12]. P. K. Tang, Y. H. Chew, L. C. Ong and M. K. Haldar, "Performance of Secondary Radios in Spectrum Sharing with Prioritized Primary Access," MILCOM 2006 - 2006 IEEE Military Communications Conference, Washington, DC, USA, 2006, pp. 1-7, doi: 10.1109/MILCOM.2006.302214.
13. [13]. Y. Kondareddy, N. Andrews and P. Agrawal, "On the capacity of secondary users in a cognitive radio network", Proc. IEEE SARNOFF Symp., pp. 1-5, 2009.
14. [14]. Hassani, Mohammad Mehdi and Berangi, Reza, “Impact of the primary user on the secondary user blocking probability in cognitive radio sensor networks,” Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences: Vol. 27: No. 3, 2019.
15. [15]. Osama Salameh, Herwig Bruneel, Sabine Wittevrongel, “Performance Evaluation of Cognitive Radio Networks with Imperfect Spectrum Sensing and Bursty Primary User Traffic”, Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, Article ID 4102046, 11 pages, 2020.
16. [16]. Salameh, O., De Turck, K., Bruneel, H. et al. "Analysis of secondary user performance in cognitive radio networks with reactive spectrum handoff", Telecommunication Systems, 65, pp. 539–550, 2017.
17. [17]. Chu TMC, Phan H, Zepernick HJ, “Dynamic spectrum access for cognitive radio networks with prioritized traffics”. IEEE Communications Letters 18(7): pp. 1218–1221, 2014.
18. [18]. Park, JH., Chung, JM. “Prioritized channel allocation-based dynamic spectrum access in cognitive radio sensor networks without spectrum handoff.”, Journal on Wireless Communications and Networking, 266, 2016.
19. [19]. Jee, A., Hoque, S. & Arif, W., “Performance analysis of secondary users under heterogeneous licensed spectrum environment in cognitive radio ad hoc networks”, Annals of Telecommunications, 75, 407–419, 2020.
20. [20]. Sedat Atmaca, Alper Karahan, Celal Ceken, Ismail Erturk, “A New MAC Protocol for Broadband Wireless Communications and Its Performance Evaluation”, Telecommunication Systems, 57(1), 13-23, 2014.
21. [21]. A. Karahan, I. Erturk, S. Atmaca, S. Cakici, “Effects of Transmit−based and Receive−based Slot Allocation Strategies on Energy Efficiency in WSN MACs”, Ad Hoc Networks, 13 (Part B), 404-413, 2014.
22. [22]. Tijms, H. C. A First Course in Stochastic Models. Wiley, 2003.
23. [23]. El Azaly, N.M., Badran, E.F., “Performance Enhancement of Dynamic Spectrum Access via Channel Reservation for Cognitive Radio Networks”, Wireless Personal Communications, vol.118, pp.2867–2883, 2021, https://doi.org/10.1007/s11277-021-08159-y.
24. [24]. A. U. Khan, G. Abbas, Z. H. Abbas, W. U. Khan, and M. Waqas, “Spectrum utilization efficiency in CRNs with hybrid spectrum access and channel reservation: A comprehensive analysis under prioritized traffic,” Future Generation Computer Systems, vol.125, pp.726–742, 2021, https://doi.org/10.1016/j.future.2021.07.024.
25. [25]. Kumar, P.T.V., Naidu, K.V., Reddy, P.V. et al. “Performance Analysis of Pool-Based Spectrum Handoff in Cognitive Radio Networks”, Wireless Personal Communications, vol.131, pp.489–506, 2023, https://doi.org/10.1007/s11277-023-10441-0.