인지 무선 네트워크는 작동 조건, 토폴로지 또는 사용자 요구 사항의 변화에 적응하기 위해 모든 무선의 동작이 인지 제어 메커니즘에 의해 간단히 제어되는 네트워크 유형입니다. 이것들 네트워크 무선 주파수 재밍, 매체 액세스 제어 주소 스누핑, 스퓨리어스 MAC 프레임 전송, 도청, 고유한 보안 공격 및 부정 행위와 같은 일반적인 무선 네트워크 관련 공격에 취약합니다. 작동하는 인지 무선 네트워크는 주로 스펙트럼 결정, 스펙트럼 감지, 이동성 스펙트럼 및 스펙트럼 공유와 같은 네 가지 종류의 작업에 따라 달라집니다. 인지 무선 스펙트럼을 획득하고 사용하는 다양한 작업입니다. 이 문서는 다음 목록을 제공합니다. 인지 무선 네트워크 세미나 주제 공학 학생을 위해.

공학도를 위한 인지 무선 네트워크 세미나 주제

이러한 주제 중에서 선택하는 데 매우 유용한 공학도를 위한 인지 무선 네트워크 세미나 주제 목록입니다.

인지 무선 네트워크 세미나 주제

Cognitive Radio를 이용한 스펙트럼 감지 방법

Cognitive Radio는 주 사용자에게 할당된 무선 스펙트럼의 활용도가 낮고 스펙트럼 수요가 계속 증가하기 때문에 매우 유명한 동적 스펙트럼 활용 방법입니다. 인지 무선에서 스펙트럼 감지는 사용자가 RF 환경 내에서 회색 및 흰색 공간을 감지할 수 있도록 하는 기본 부분입니다.

CRN 내의 스펙트럼 추론

Spectrum inference는 Spectrum Predict라고도 불리며, 스펙트럼 점유 통계 사이에 내재된 상관관계를 효율적으로 이용하여 이전에 인식하거나 측정한 스펙트럼 점유 통계로부터 무선 스펙트럼의 자유 또는 점유 상태를 추론하는 유망한 방법입니다. 스펙트럼 추론은 예측 스펙트럼 이동성 및 적응형 스펙트럼 감지에서 스마트 토폴로지 제어 및 동적 스펙트럼 액세스에 이르기까지 CRN 내의 광범위한 응용 분야에서 주목을 받고 있습니다.

5G에서의 인지 무선 역할

5G 무선 통신을 통한 인지 무선은 데이터 집약적 기반 애플리케이션에 사용됩니다. 5G 네트워크는 더 빠른 데이터 전송, 유비쿼터스 연결, 종단간 대기 시간 감소, 에너지 효율성 개선, 매우 높은 시스템 용량 등을 제공합니다. 인지 무선 네트워크는 필요에 따라 더 높은 스펙트럼 효율성을 얻기 위해 동적 스펙트럼 공유를 제공합니다. 5G 아키텍처. Cognitive Radio는 작동 환경에 따라 기능 및 작동 매개변수를 적응 및 학습할 수 있습니다. 5G 네트워크 개념을 현실화하고 5G 과제를 극복하기 위해 Cognitive Radio 적응성 및 유연성이 사용됩니다.

의료 분야의 인지 무선

무선 통신은 주로 환자 및 의료 데이터를 전송하기 위한 다양한 전자 건강 기반 애플리케이션을 지원하는 데 사용됩니다. 인지 무선 시스템은 EMI 제약 조건을 기반으로 무선 장치의 전송 전력을 조정하여 안전하지 않은 간섭으로부터 의료 장치를 보호하기 위해 병원 환경 내의 e-health 기반 애플리케이션에 주로 사용됩니다. 따라서 e-헬스 기반 애플리케이션을 위한 인지 무선 시스템 성능은 시뮬레이션을 통해 추정됩니다.

CRN을 위한 압축 스펙트럼 감지

압축 스펙트럼 감지는 심하게 과소 샘플링된 측정에서 압축 가능하고 희소한 신호를 개선하는 유망한 기술입니다. 이 기술은 단순히 무선 통신 그 능력을 향상시키기 위해. 압축 감지 기술은 작은 no로 신호를 설명합니다. 측정 후 이러한 측정에서 신호를 복구합니다.

“무선 센서 네트워크 적용 ”

압축스펙트럼 과정에서 압축된 데이터로부터 복원된 원래의 신호는 매우 중요한 역할을 한다. 필요한 샘플의 수가 엄청나고 감지 작업을 만드는 것이 어렵고 비용이 많이 듭니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 압축 감지 기술이 5G CRN에 적용됩니다.

인지 무선 네트워크

인지 무선 네트워크는 인지 엔진을 통해 네트워크 노드가 포함된 네트워크의 지능형 동작을 시연하는 데 사용되는 차세대 무선 네트워크입니다. 인지 무선 네트워크 개념은 주로 올바른 간섭 완화 방법을 통해 유휴 면허 스펙트럼을 활용하여 무선 자원의 활용을 개발하는 것을 목표로 합니다.

인지 컴퓨팅 및 응용

인지 과학과 컴퓨터 과학의 결합은 인지 컴퓨팅으로 알려져 있습니다. 여기서 인지 과학은 인간의 뇌와 그 기능을 연구하는 반면 컴퓨터 과학의 주요 목표는 컴퓨터 모델 내에서 인간의 사고 과정을 재현하는 것입니다. 인지 컴퓨팅은 인지 과학 이론으로 알고리즘을 구축합니다. 따라서 이러한 결과는 의료, 개인 생활, 에너지 및 유틸리티, 소매 산업, 은행 및 금융, 기업 관리, 운송 및 물류, 교육, 보안 등에 영향을 미칩니다.

인지 컴퓨팅은 데이터 마이닝, 기계 학습 알고리즘, 시각적 인식 및 신경망을 사용하여 인간과 유사한 다양한 작업을 영리하게 수행합니다. 인지 컴퓨팅은 주로 어려운 문제를 해결하기 위해 인간의 행동과 추론을 모방하는 데 중점을 둡니다. 인지 컴퓨팅 기술은 종종 딥 러닝 기술 및 신경망에 의존합니다.

인지 로봇 프로세스 자동화

인지 로봇 프로세스 오토메이션 또는 인지 RPA는 인력 및 고객 경험을 향상시키기 위해 텍스트 분석, 기계 학습 및 광학 문자 인식과 같은 인공 지능 기술을 제어하는 로보틱 프로세스 자동화 도구 및 솔루션에 사용되는 용어입니다. 이 고급 형태의 RPA는 사람이 프로세스 내에서 다양한 작업을 실행하는 동안 사람의 행동을 모방하는 방법에서 그 이름을 얻었습니다. 이러한 프로세스에는 학습(정보를 사용하기 위한 정보 및 컨텍스트 규칙 획득), 추론(결론에 도달하기 위해 컨텍스트 및 규칙 사용) 및 자기 수정(성공 및 실패로부터 학습)이 포함됩니다.

일반적인 무인 로봇 프로세스 자동화와 달리 인지 RPA는 사람의 개입 없이 예외를 처리하는 전문가입니다. 예를 들어, 거의 모든 RPA 솔루션은 잘못된 형식으로 표시된 날짜, 양식 내 정보 누락 또는 인터넷이나 네트워크에서 매우 느린 응답 시간과 같은 문제를 해결할 수 없습니다.

인지 레이더

인지 레이더는 주변 환경을 감지하고 목표 및 배경에 대한 관련 정보를 학습한 후 이를 적응시키는 지각-행동 인지 주기에 의존하는 시스템입니다. 레이더 센서 선호하는 목표를 기반으로 임무에 대한 요구 사항을 최적으로 충족합니다. 인지 레이더 개념은 원래 능동 레이더에만 도입되었습니다.

인지 사이버 보안

인지 사이버 보안은 불법 액세스, 사용, 공개, 중단, 파괴 또는 수정으로부터 컴퓨터 시스템을 보호하는 절차를 설명하는 데 사용됩니다. 인지 사이버 보안에는 인적 요소 보안 또는 행동 보안과 같은 여러 이름이 있습니다. 내부 및 외부 위협으로부터 컴퓨터 시스템을 보호합니다.

내부 위협은 다음과 같습니다. 외부 위협은 악의적인 내부자 또는 부주의한 직원입니다. 도둑이나 해커와 같은 악의적인 행위자. 인지 사이버 보안은 다양한 사람들이 장치 및 소프트웨어와 상호 작용하는 방식, 보안 경고 또는 경고에 반응하는 방식, 보안 자격 증명 및 암호를 관리하는 방식과 같은 인간 행동에 대한 연구입니다. 인간의 행동을 기반으로 조직은 보다 안전한 시스템을 설계할 수 있습니다.

CRN의 보안 과제

인지 무선 네트워크는 기회주의적 네트워크 사용을 위해 액세스 가능한 스펙트럼을 보다 효율적으로 활용하는 것을 목표로 하는 진화하는 개념입니다. CRN(Cognitive Radio Networks) 배포는 수많은 보안 문제 및 공개 문제를 증가시킵니다. 인지 무선 네트워크는 내장 기능과 관련된 일반적인 무선 네트워크의 책임 및 위협을 모두 경험합니다.

IoT용 인지 무선 네트워크

Cognitive Radio Network는 스펙트럼 부족 문제를 해결하기 위한 스마트하고 새로운 기술입니다. 이 네트워크는 자격을 갖춘 사용자가 사용하지 않으면 비어 있는 스펙트럼 대역을 활용하는 것을 목표로 합니다. 이 기술이 시작된 이래 스펙트럼 감지, CR 네트워크 적용 가능성 및 인지 무선 사용자 간의 협력과 같은 다양한 문제가 광범위하게 탐구된 곳마다 광범위한 조사가 수행되었습니다. 새로운 CR 기술 적용 사물 인터넷 이 기술의 실제 과제에 대한 적절한 솔루션을 제안하고 제안하면 사물 인터넷을 보다 합리적이고 적용 가능하게 만들 것입니다.

전파 천문학에 대한 인지 전파의 영향

새로운 통신 기술의 도입은 스펙트럼 사용의 효율성 증가를 요구합니다. Cognitive Radio는 비어 있는 주파수 스펙트럼을 통신에 사용하여 스펙트럼 효율성을 촉진하는 새로운 기술 중 하나입니다. 그러나 인지 무선은 전송 전력 밀도를 증가시키고 무선 주파수 간섭(RFI) 수준을 증가시켜 다른 서비스 및 특히 수동적인 스펙트럼 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다. 본 논문에서는 인지 전파의 원리를 제시하고 전파천문학에 미치는 영향에 대한 모델을 소개한다.

“운모 커패시터 색상 코드 계산기 ”

STRS(Space Telecommunications Radio System) 인지 무선

SDR 또는 소프트웨어 정의 라디오는 자율적 의사 결정 기능을 통합할 수 있는 최고의 기능을 제공하고 인지 라디오로 점진적인 진화를 허용합니다. 따라서 이 인지 무선 기술은 광범위한 작동 조건에서 상호 운용성, 스펙트럼 활용, 무선 자원 관리 및 네트워크 작동과 같은 다양한 영역에서 NASA 우주 통신에 영향을 미칩니다.

NASA의 인지 라디오는 STRS(Space Telecommunication Radio System) SDR 기술로 개발 중인 인프라를 기반으로 합니다. STRS의 아키텍처는 인지 엔진이 무선 작동 특성을 적응시키고 성능을 향상시키기 위해 경험으로부터 별도로 학습하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 인지 엔진에 무선 주변 환경에 대해 알릴 수 있는 기술을 설명합니다.

에너지 인식 인지 무선 시스템

에너지 인식 통신의 개념은 다양한 경제적 및 환경적 이유 때문에 가장 최근 몇 년 동안 연구 커뮤니티의 관심을 불러일으켰습니다. 무선 통신 시스템의 경우 대기 시간 및 처리량과 같은 고정 메트릭 최적화에서 리소스 할당 문제를 이동하는 것이 필수적입니다. 이러한 시스템은 스펙트럼 효율적인 활용 방법을 도입하고 특히 오버헤드 및 피드백 비용을 보상하기 위해 추가 에너지를 사용하는 스펙트럼 감지 및 공유를 위해 새로운 복잡한 기술을 사용합니다.

인지 무선 시스템에 대한 에너지 효율 기반의 현재 리소스 할당 방법에 대한 문헌 연구가 제시됩니다. 따라서 이러한 방법의 에너지 효율 성능은 전력 예산, 인접 채널 및 동일 채널 간섭, 서비스 품질, 채널 추정 오류 등에서 분석 및 평가됩니다.

듣고 말하는 전이중 CRN

인지 무선 네트워크 내에서 전이중 무선을 사용하면 2차 사용자가 빈 스펙트럼을 동시에 감지하고 액세스할 수 있는 새로운 스펙트럼 공유 프로토콜을 제공합니다. LAT(listen & talk)와 같은 프로토콜은 LAT(listen & talk) 프로토콜과 같은 다른 액세스 프로토콜과 비교하여 수학적 분석 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가됩니다. LAT 기반 신호 처리 및 자원 할당 외에도 스펙트럼 감지 및 동적 스펙트럼 액세스와 같은 방법에 대해 설명합니다. 우선 순위가 높은 응용 프로그램의 서비스 품질 요구 사항을 지원하기 위해 CRN에 대한 적절한 액세스 시스템으로 LAT 프로토콜을 제안합니다.

하이브리드 인지 엔진을 사용한 무선 시스템 적응

네트워크 효율성과 자원의 적절한 활용은 무선 네트워크를 최적으로 운영하기 위한 중요한 요구 사항입니다. 인지 무선 표적은 인공 지능(AI) 방법을 개발하여 엔티티를 인지 엔진으로 알려줌으로써 이러한 요구 사항을 수행합니다.

인지 엔진은 주변 무선 환경에 대한 인식을 개발하여 무선 리소스 활용을 최적화하고 관련 전송 매개변수를 조정합니다. 여기서는 다중 반송파 무선 n/s 내에서 무선 적응을 실행하기 위해 CBR(Case-Based Reasoning) 및 DT(Decision Trees)를 사용하는 하이브리드 인지 엔진을 제안합니다. 엔진의 복잡성은 CBR 사례 검색에 활용되는 인덱싱 방법을 향상시키기 위해 결정 트리를 사용함으로써 감소됩니다.

차량 Ad Hoc 네트워크를 위한 인지 무선 애플리케이션

차량 애드혹 네트워크 내의 인지 무선 기술 애플리케이션은 주로 차량 자체, 차량 및 도로변 인프라 간의 통신 향상을 목표로 합니다. 동적 스펙트럼 액세스 방식 덕분에 인지 무선 기술을 통해 RF 스펙트럼을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 차량 네트워크에서 인지 무선 애플리케이션에 대한 연구는 여전히 발전하고 있으며 복잡한 배열로 인해 여러 실험 플랫폼이 없습니다.

Meraka Cognitive Radio(CR) 플랫폼으로 VHF 스펙트럼 모니터링

무선 주파수 스펙트럼과 같은 천연 자원은 무선 전송 시스템 또는 통신을 제공하기 위해 무선 네트워크 운영자에 의해 광범위하게 사용됩니다. RF 스펙트럼 부족으로 인해 RF 스펙트럼을 더 잘 사용하기 위한 새로운 방법이 개선되었습니다. 따라서 MCRP(Meraka Cognitive Radio Platform)는 USRP2(Universal Serial Radio Peripheral) 하드웨어의 두 번째 버전과 GNU Radio 소프트웨어로 개발되었습니다.

CRN에서 분산 기회 스펙트럼 공유

인가된 무선 스펙트럼이 충분히 활용되지 않을 때마다 인지 무선 기술은 인지 장치가 단순히 감지하고 그 후에 이 희소한 리소스에 동적으로 액세스할 수 있도록 합니다. 여기서 단순하고 본능적이며 효율적이면서도 강력한 방법은 인지 무선 시스템 내에서 기회주의적 채널을 분산 방식으로 허용합니다.

이 제안된 기술은 매우 높은 스펙트럼 활용 및 처리량 값을 얻습니다. 또한 인지 기지국과 주 라이선스 사용자 간의 간섭을 줄여 스펙트럼을 활용합니다. 이 알고리즘은 네트워크 매개변수 내의 차이에 빠르고 효율적으로 반응하고 인지 기지국 간에 높은 공정성을 달성합니다.

인지 무선 Ad Hoc 네트워크 내에서 스펙트럼 감지 데이터 위조 공격을 완화하기 위한 방어 메커니즘 설계

인지 무선 네트워크는 2차 사용자라고 하는 단순히 허가되지 않은 사용자가 1차 사용자에게 침입을 일으키지 않고 1차 사용자라고 하는 면허 사용자의 미사용 스펙트럼 대역을 사용할 수 있도록 하여 스펙트럼 부족 문제를 해결합니다. 그러나 이로 인해 악의적인 2차 사용자가 SSDF(스펙트럼 감지 데이터 위조) 공격으로 알려진 잘못된 스펙트럼 관찰을 보고하는 일부 안전 문제가 발생합니다. 여기에서는인지 무선 애드혹 네트워크 내에서 SSDF 공격을 연구합니다. 따라서 평판 및 q-out-of-m 규칙 체계가 통합되어 SSDF 공격 효과를 줄입니다.

CRN을 위한 적응형 의사결정 시스템

현재 무선 네트워크에서 무선 자원 관리는 스펙트럼 부족과 애플리케이션 이질성으로 인해 중요한 기능이 되었습니다. 자원 관리의 경우 인지 무선(CR)은 증가하는 무선 수요를 충족하고 네트워크 효율성을 개발할 수 있는 능력으로 인해 매우 잠재적인 후보입니다. 무선 자원 관리 프로세스의 주요 기능은 이러한 자원의 활용을 관리하는 무선 매개변수를 결정하기 때문에 의사 결정입니다.

비상, 전력 소비, 스펙트럼 공유 및 멀티미디어와 같은 다양한 유형의 네트워크 응용 프로그램의 무선 자원 관리를 위해 ADMS 또는 적응형 의사 결정 체계가 제안됩니다. 이 체계는 특히 의사 결정을 위해 최적화 도구와 같은 유전 알고리즘을 사용합니다. 여기에는 전력 소비, 패킷 오류율, 간섭 및 지연 감소와 같은 의사 결정 프로세스를 위한 다양한 목적 함수가 포함됩니다. 반면 스펙트럼 효율과 처리량은 최대화됩니다.