TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.1, Jan uary 20 14 , pp. 653 ~   660   DOI: http://dx.doi.org/10.11591/telkomni ka.v12i1.3573            653     Re cei v ed  Jun e  19, 2013; Revi sed  Jul y  1 4 , 2013; Acce pted Augu st 13, 2013   A Novel Spectrum Handoff Method Ba sed On Spectrum  Reservation      Peng Yi*, Zheng Yong   Kunmi ng Un ive r sit y  of Scie nce  and T e chnol o g y , F a cu lt y  of Informatio n  Eng i ne erin g an d Automatio n . No.  727 So uth Jin g m ing R d ., Che ngg on g District, 65050 0, Kun m ing, Ch ina.    T e l: + 86-187 88 476 09 0   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : 5834 25 06@ q q .com      A b st r a ct   In this pap er, we app ly fu zz a nalytic h i erarc h process (F AHP) met hod i n   the decis io n pr ocess of   Cognitive Radio Networks  (CRN) spectrum handoff. Based on the  pre-deter m i ned target spectrum   list   mo de l, consi d erin g the  mult iple  ind i cators  w h ic h influ e n c e the ha nd off performanc e, w e  design e d   a   spectru m  h a n doff metho d  b a sed  on s pect r um r e serv atio n strategy. Si mu lati on  res u lt s show  that th e   alg o rith m pr op osed  in th is p aper  exce eds  the ran d o m   h and off alg o rith m w i tho u t cha nne l ord e r, it  can   signific antly r e duce th e h and off freque ncy a nd ti me  ov erh e ad of co gn itive  users,  red u ce  the syste m  de l a y   and i m prove th e system thro u ghp ut.    Ke y w ords F A HP; chann el or der; spectru m  r e servat i on; mul t i-attribute dec i s ion- mak i n g         Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Along with th e rapi d devel opment of  wi rele ss  co mm unication technolo g ies, th e limited  licen se d sp ectrum ca n not  meet the gro w ing d e ma n d  for wirel e ss  comm uni cati ons a ppli c ati ons.  Cognitive Radio (CR) is a new wa y to improve the  efficiency of  utilizing the li mited spectrum   resou r ce. In  rece nt years,  a lots of  re se arch  h a ve b e en d one  [1]-[ 3 ]. In CRN,  when th e p r im ary  use r s (P U)  appe ar,  or t he  cha nnel   quality de cli ne  so  that t he tran smission  can  not  be  compl e ted, t he cognitive  use r s will  look fo r a  suitabl e targ et cha nnel t o  co mplete  the  comm uni cati on.This p r o c e ss i s  call ed spectrum ha nd off [4], [5].  Whe n  switch ing the  spe c trum, previo us m e thod s have n o t take n the  pa ramete rs  differen c e s  o f  each target  cha nnel  int o  acco un t. T herefo r e,  system re sou r ce s a r not ful l utilized. In this pap er, we a pply FAHP method in  the d e ci sion p r o c e ss of CRN sp ectru m  han do ff.  Based  on  the  pre - dete r min ed target  spe c trum  list m o del [6],  c o n si derin g the  qu ality indicato rs,  QoS dem an d indicators  and indi cato rs of the con t inuing validit y, we desi g n ed a spe c tru m   hand off method ba sed  on  FAHP algo rit h m. Simulation re sult s in dicate th at, this a pproa ch  can  signifi cantly redu ce th e cognitive u s e r 's  sw it chin freque ncy  an d sy stem lat ency, imp r ov system throu ghput.       2. Rese arch  Metho d   In the process of spectrum handoff, we take  multiple channel indi cators into  account.  Therefore, th e chan nel sel e ction p r obl e m  is act ually a multi-attribu t e decisi on m a kin g  pro b le ms   [7]. FAHP is  a co mbinatio n of fuzzy co mpre hen sive  evaluation  (FCE)  and A n alytic Hie r a r chy  Process (AHP), it is a qu alit ative and quantitative analysi s  mode l.  Generally, it uses AHP to   determi ne fa ctor  set first, and the n  u s e the FCE t o  analy z e th e influen ce o f  the factors.  By  mergi ng them , FAHP has g ood reli ability to the analysi s  re sult [8].   Acco rdi ng to the hiera r chical  stru cture of the model given  in Figure  1, suppo se  we have  the follo wing   five cha nnel s. Base d o n  t he  com par i s o n  criteri a   given ab ove,  we  get the  ra nki n g   comp ared wit h  each other.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        ISSN: 2302-4046           TELKOM NIKA  Vol. 12, No . 1, Janua ry 2014:  653 – 6 6 0   654     Figure 1. The  hiera r chy of cha nnel o r de r analysi s       Table 1. The  ran k ing of the  5 chan nel s u nder va riou para m eters  1st lay e r () A   Candidate chann el selection   2nd la y e r () B   Channel qualit y   Continuous Availability   Q o S Dema nd   3rd la y e r () Packet  loss  Noise  Channel  Band w i dth   Available  time  SU  probabilit y   Handoff  frequenc y Dela Handoff  failure rate   4th la y e r () 3 5  2 2  1 3  4 4  5 1      Based  on th e  factors’ im po tence i n  the l o we leve r to  the upp er l e ver, we can  co nstru c the p r iority relation m a trix . The val ue i n  the  ma trix  is exp r e s sed  by 0.1 - 0.9  scale  [9]. It can  accurately de scribe a n y two factors on t he re lative im portan c e of certain criteri a        Table 2. 0.1-0.9 scale   Scale Definition  Explanation   0.5  Equally  impo rtan T w o elements a r e equall y  importa nt  0.6  Little important  An element is li ttle more import ant  than anothe r ele m ent  0.7  Obviously  impo rt ant  An element is obvi ously  more imp o rtant than  anoth e r element   0.8  Much more impo rtant   An element is much more import ant than anot her  element  0.9  Extremel y import ant  An element is ext r emel y  mo re imp o rtant than  anoth e r element   0.1 0.2  Anti-comparison  If compare ai an d aj w e   get r ij, th en compare aj a nd ai we get rji=1 -rij  0.3 0.4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       A Novel Sp ectrum  Handoff Method Ba se On Spe c tru m  Reservatio n (PENG Yi)  655 The m a trix b e twee n the  first laye and  the  se con d  l a yer A-B, th e  matrix b e tween th se con d  laye and the  third   layer B1 -C, B 2 -C an d B3-C, the m a trix betwe en th e  third laye r a nd  the fourth lay e r C1-D, C2-D, …, C8-D,  totally 12  matrixes. In view of sp ace limitations, we  do   not list them  all. A-B and B-C matrixe s  are obt ain ed by se rvice deman d fo r indicators, C-D  matrixes a r cal c ulate d  according to tab l e 1 and table  2.        Table 3. A-B prio rity relatio n  matrix  B1 B2 B3  B1  0.5 0.7 0.6  B2  0.3 0.5 0.7  B3  0.4 0.3 0.5      Table 4. B1-C prio rity rela tion matrix  B1  C1 C2 C3  C1  0.5 0.6 0.7  C2  0.4 0.5 0.6  C3  0.3 0.4 0.5      Table 5. C1 -D prio rity rela tion matrix  C1  D1  D2 D3 D4 D5  D1 0.5  0.4 0.2 0.6 0.7  D2 0.6  0.5 0.4 0.7 0.8  D3 0.8  0.6 0.5 0.7 0.8  D4 0.4  0.3 0.3 0.5 0.6  D5 0.3  0.2 0.2 0.4 0.5      Sum the p r iority relation m a trixes  by ro w,  n j ij i f r 1 . ,... 2 , 1 n i  Execute  the followi ng   mathemati c al  tran sform a tion  5 . 0 2 / ) ( n r r r j i ij , the tra n sformation   result a r e f u zzy  con s i s tent m a trixes. Be ca use fu zzy consi s tent  m a trixes a r e transfo rmatio n  by the pri o rity  relation m a tri x es, so the r are 12 al so.        Table 6. A-B fuzzy con s i s te nt matrix  A B1  B2  B3  B1 0.5  0.55  0.6  B2 0.45  0.5  0.55  B3 0.4  0.45  0.5      Table 7. B1-C fuzzy con s i s tent matrix   C1 C2 C3  C1 0.5 0.55 0.6  C2  0.45 0.5 0.55  C3 0.4 0.45 0.5    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        ISSN: 2302-4046           TELKOM NIKA  Vol. 12, No . 1, Janua ry 2014:  653 – 6 6 0   656 Table 8. C1 -D fuzzy con s i s tent matrix   C1  D1 D2  D3 D4  D5  D1  0.5 0.44  0.4 0.53  0.58  D2 0.56  0.5  0.46  0.59  0.64  D3  0.6 0.54  0.5 0.63  0.68  D4 0.47  0.41  0.37  0.5  0.55  D5  0.42 0.36  0.32 0.45  0.5      Acco rdi ng to  the fuzzy consi s tent ma trix, we  can  cal c ulate the  priority of the lower  factors und er  an analytical stand ard to th e uppe r level.   n i na r a n b n j ij i ,... 2 , 1 , 2 1 1 1 , ( 2 1 n a ). n i b b b w ,..., , 2 1   i b  sh ows  ea ch  factor’ s  im po rtance  o r de r u nder  a  certai n an alysi s   sta ndard in  the   uppe lever.   Level B relati ve to lever A,  weig ht of each factor i s     T b b b w 2833 . 0 , 03333 , 3833 . 0 , , 3 2 1 1   Level C rel a tive to B1, B2,  B3, each  sub - indi cato r’s  weight is   T b b b w 2833 . 0 , 03333 , 3833 . 0 , , 13 12 11 21    T b b w 45 . 0 , 55 . 0 , 22 21 22    T b b b w 25 . 0 , 35 . 0 , 4 . 0 , , 33 32 31 23   Level D rel a tive to C1, C2 …C8, weight s of the 8 han doff sch eme s  are    T w 155 . 0 , 180 . 0 , 245 . 0 , 225 . 0 , 195 . 0 31    T w 190 . 0 , 205 . 0 , 240 . 0 , 225 . 0 , 150 . 0 32    T w 165 . 0 , 160 . 0 , 225 . 0 , 200 . 0 , 250 . 0 33    T w 175 . 0 , 200 . 0 , 150 . 0 , 250 . 0 , 225 . 0 34    T w 170 . 0 , 235 . 0 , 145 . 0 , 225 . 0 , 225 . 0 35    T w 150 . 0 , 205 . 0 , 225 . 0 , 200 . 0 , 250 . 0 36    T w 150 . 0 , 175 . 0 , 200 . 0 , 250 . 0 , 225 . 0 37    T w 175 . 0 , 250 . 0 , 150 . 0 , 200 . 0 , 225 . 0 38     Since the r are multipl e  levels of evaluat ion  crite r ia, we n eed  comp reh e n s ive the  hiera r chi c al relation ship s, conve r p a rti a imp o rt an ce weight  into  co mprehe nsive wei ght to  the  overall obj ective. Then the sub - indi cat o rs’  comp re h ensive weigh t  in lever C to the overall  obje c tive are    T b b b b b b b b b b b b b b b b w , * , * , * , * , * , * , * , * 33 3 32 3 31 3 22 2 21 2 13 1 12 1 11 1 0   T 25 . 0 * 2833 . 0 , 35 . 0 * 2833 . 0 , 4 . 0 * 2833 . 0 , 45 . 0 * 3333 . 0 , 55 . 0 * 3333 . 0 , 2833 . 0 * 3833 . 0 , 3333 . 0 * 3833 . 0 , 3833 . 0 * 3833 . 0  T 0708 . 0 , 0991 . 0 , 1133 . 0 , 1500 . 0 , 1833 . 0 , 1086 . 0 , 1278 . 0 , 1469 . 0     On the  ba si s of hie r a r chy  singl e o r de and A H co mpre hen sive,  we  can  cal c ulate the  prio rity degre e  of each h a n doff sch eme i T . By s o rting i T , we can g e t the best sch e me.     0 38 37 36 35 34 33 32 31 5 4 3 2 1 * , , , , w w w w w w w w w T T T T T T   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       A Novel Sp ectrum  Handoff Method Ba se On Spe c tru m  Reservatio n (PENG Yi)  657 175 . 0 150 . 0 150 . 0 170 . 0 175 . 0 165 . 0 190 . 0 155 . 0 250 . 0 175 . 0 205 . 0 235 . 0 200 . 0 160 . 0 205 . 0 180 . 0 150 . 0 200 . 0 225 . 0 145 . 0 150 . 0 225 . 0 240 . 0 245 . 0 200 . 0 250 . 0 200 . 0 225 . 0 250 . 0 200 . 0 225 . 0 225 . 0 225 . 0 225 . 0 225 . 0 225 . 0 225 . 0 250 . 0 150 . 0 195 . 0 * 0708 . 0 0991 . 0 1133 . 0 1500 . 0 1833 . 0 1086 . 0 1278 . 0 1469 . 0  T 1668 . 0 , 2002 . 0 , 1963 . 0 , 2247 . 0 , 2137 . 0     From all  abo ve we  can  know, the  5 candid a te cha nnel s’ sorting  result in a c corda n ce   with the overall evaluation  crite r ia is:    Cha nnel 2 >   Cha nnel 1 >   Cha nnel 4 >   Cha nnel 3 >   Cha nnel 5.      When cogniti ve radio  net work faces spectr um handoff, the channel chosen can be  based on the  sort results a bove.      3. Result a n d Discus s io Thro ugh  sim u lation expe riments, we  eval uated th e perfo rman ce of the propo se hand off sch eme. Assum e  cog n itive use r  nee d to transfe r a  length of 60s d a ta in a   comm uni cati on process,  the access  probability of   cognitive users i s  20% [ 10]. In order to   improve the  accuracy of the re sults, we cond uct 10 0 experime n ts. Assu me there a r e 5 i d le  spe c tru m  re source s in the simulatio n  scene, par t of the paramete r s as  sho w n in  Table 9.       Table 9. Para meters of idle  spe c trum   Channel   Dela y ( ms)   Available time(m s)  Packet loss rate (%)   Band w i dth(Kbps)   A 40  2700   5000   B 30  3000   4000   C 50  1800   4500   D 60  2400   3000   E 70  2000   3500       From 10 0 group s of com parative data  from  the si mulation resu lts in Figure 2 we can  see, un de r ra ndom h andof f method with out cha nnel  orde r, the switching frequ e n cy is u p  to 60  times, the  a v erage  switching frequ en cy is  43 tim e s. After  ch annel  order  based o n  F A HP  algorith m , th e switching  freque ncy i s   4 0  time s,  the  averag swit chin g freque ncy i s  2 9  tim e s. It  mean s that, the metho d  p r opo sed i n  this pa per  ca n significa ntly re duce the  swit chin g freq uen cy  comp ared to the previo us  schem e.   Simulation re sults i n  Figu re 3 re pre s e n t that,  for different nu mbe r   of cog n itive users, the  comp ari s o n  o f  total system  delay. From  the ch art we can se e clea rly,  the  hand off  method based   on FAHP  ha s g r eatly imp r oved  on d e l a y perfo rm a n c e tha n  the  random  ha nd off method.  And   along  with the increa se of the use r   num ber, the adva n tage is mo re  obvious.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        ISSN: 2302-4046           TELKOM NIKA  Vol. 12, No . 1, Janua ry 2014:  653 – 6 6 0   658     Figure 2. Han doff frequen cy under different method          Figure 3. Total delay und e r  different me thod         0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 T h e  num ber   of  s i m u l a t i on s T h e num ber of   hando f f s han dof f  ba s ed o n  F A H P han dof f  ba s ed o n  r a n dom  s t at egy 0 5 10 15 20 25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 t h e n u m b er of  S U s  to ta l  s y s te m   d e l a y / s h a n dof f  ba s e on  F A H P h a n dof f  ba s e on  r a nd om   s t a t e g y Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       A Novel Sp ectrum  Handoff Method Ba se On Spe c tru m  Reservatio n (PENG Yi)  659     Figure 4. Through put und e r  different me thod       Figure 4  sho w s the  thro ug hput  com pari s on  un der dif f erent m e tho d . Fro m  the  fi gure   we  can  se e that, sin c e the m e thod p r op osed in the  p a per  con s id ered the multip le indicators  of  can d idate  ch annel s, it ma ke cog n itive users ten d   to ch oo se th e ha ndoff target with  larg er  band width, hi gher d a ta tra n smi ssi on eff i cien cy, so  th at the throug hput of the system ha s be en   greatly impro v ed.       4. Conclusio n   This pap er propo sed a spe c trum   han doff  method   ba se on ch ann el orde rin g   with  FAHP  algorith m ov erall co nsi d e r ed many  i n dicato rs  such a s  the  ch annel  qu ality, the continu ous  effectivene ss and the Q o S deman d, etc. Then  throug h the  simulatio n  e x perime n t, from  swit chin g fre quen cy, total system  dela y  and  system  throu ghp ut, the 3  aspe cts, to validate the   effectivene ss of method.  Simula tion  re sults  sh ow th at, comp are d  with the t r a d itional  rand om  hand off method, the me thod pro p o s ed in this  p aper  can eff e ctively redu ce the ha nd off  freque ncy, re duce the syst em latency  a nd improve the system thro ughp ut.       Referen ces   [1]  Yang SR, Kao CC,  Kan WC, Sh ih  T C . H a nd o ff mi ni mi za ti on  th rou g h  a re lay  sta t i o n g r ou pi ng  alg o rithm  w i th  efficient rad i o-r e sourc e  sche d u lin g p o lici e s for IEEE 802.1 6  j multih op re l a y   net w o rks .   Vehic u lar Technology, IEEE Transactions on . 2010; 5 9 (5): 2 185- 219 7.   [2]  Ma RT , Hu YP, F eng KT A POMDP-ba sed sp ectrum  han doff prot o c ol for p a rtia ll observ abl e   cogn itive rad i o  net w o rks. W i reless C o mmu nicati ons a nd  Net w orki ng C o nferenc e 200 9. Buda pest.   200 9: 1-6.  [3]  Z heng S L , Ya ng,  XN, Ch en,  SC. T a rget chann el se qu enc e sel e ction sc h e me for pr oact i ve-d ecisi o n   spectrum handoff.  Comm unications Letters, IEEE . 2011; 15 (12): 133 2-1 3 3 4 .   [4]  W ang LC, W a ng C. Spectru m  Hand off for  Cog n itiv e R adi o Net w orks: R eactive-S ensi n g or Proactive- Sensing. IEEE International  Pe rformanc e Computing  and Communic a tions C onfer ence. Austin,   T e xas. 2008: 3 43-3 48.   [5]  W ang LC, And e rson C On the perform anc e of spectrum han doff for link  mainten anc e in cogn iti v e   radi o. W i reless  Pervasive C o mputin g,  200 8. Santorin i. 200 8: 670-6 74.    [6]  DONG C. R e searc h  o n   cogn itive  r adi o sp ectrum  han dov er tec hno log y Inf o r m ati on an d   Co mmun icati o n T e chno lo gy . 201 1; (04): 78- 82.   [7]  Jian g J, W ang  K, F u  X,  Xio n g  Z .  A Nove Spectrum H a n doff Scheme   Based  on T O PSIS Chan ne l   Order Algor ith m T e lecommu nicati ons En gin eeri n g . 20 12; 5 2 (5): 761- 76 5.  0 5 10 15 20 25 0 20 0 40 0 60 0 80 0 10 00 12 00 t h e n u m b er of  S U s s y s t e m  t h r o u ghp ut / K bp s h a n dof f  ba s e on  F A H P h a n dof f  ba s e on  r a nd om   s t a t e g y Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        ISSN: 2302-4046           TELKOM NIKA  Vol. 12, No . 1, Janua ry 2014:  653 – 6 6 0   660 [8]  Z H OU Y, LI  W .  Enhanced  F A HP and it s applic ation  to task sch eme eva l uati o n.  Comput e r   Engi neer in g an d Appl icatio ns . 200 8; 44(5): 21 2-21 4.  [9]  WANG L, YANG Z, BA I H, LI  J.  Research  o n  Scale S e l e cti on in A nalytic  Hierarc hy Proc ess. Radi o   Engi neer in g . 2010; 40( 8): 62- 64.   [10]  CHEN J, T E NG Y, WEI Y. A St ud y o n  a  Cl a ss of Improv ed  Metho d s o n  S pectrum H a n d off Based  o n   Spectrum Res e rvatio n.  Journ a l of Beij ing U n ion U n ivers i ty (Natura l  Scienc es).  2012; 2 6 (8 8): 6-14.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.