Exploring Randomized Improvements to the Enhanced Jump-Stay Algorithm

인지 라디오 네트워크(Cognitive Radio Networks, CRNs)는 보조 사용자(Secondary Users, SUs)가 주 사용자(Primary Users, PUs)와의 간섭을 피하면서 사용되지 않는 주파수 대역을 동적으로 접근할 수 있도록 하여 효율적인 스펙트럼 활용을 가능하게 한다. CRNs에서 중요한 도전 과제 중 하나는 비동기성, 동적 채널 가용성, 사전 조율 부족으로 인해 복잡해지는 동시 접속(rendezvous)을 달성하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 향상된 점프-스테이(Enhanced Jump-Stay, EJS) 알고리즘은 결정론적 채널 호핑 방식을 통해 유한 시간 내에 동시 접속을 보장하며 효과적인 방법으로 평가받아 왔다. 그러나 EJS는 동적이거나 예측 불가능한 환경에서는 한계를 보이기 때문에, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 무작위화된 향상 점프-스테이(Randomized Enhanced Jump-Stay, REJS) 알고리즘을 제안하여 확률론적 개선을 도입해 어려운 조건에서도 유연성과 강건성을 향상시키고자 하였다. 또한, 대칭 및 비대칭 시나리오에서 EJS와 REJS를 비교하고, 동시 접속 시간(Time to Rendezvous, TTR)과 같은 지표를 통해 성능을 분석하였으며, 시뮬레이션 결과를 통해 EJS는 다수의 공통 채널이 존재하는 안정적인 환경에서 우수한 성능을 보이는 반면, REJS는 제약이 많은 환경에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 CRN 환경에서 성능을 최적화하기 위해 EJS와 REJS를 적응적으로 결합하는 하이브리드 접근 방식의 가능성을 확인 할 수 있었다.