The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

An Effective Selection of white Gaussian Noise Sub-band using Singular Value Decomposition

특이값 분해를 이용한 효율적인 백색가우시안 잡음대역 선정 방법

  • 신승민 (경희대학교 전자.전파공학과 무선통신시스템 연구실) ;
  • 김영수 (경희대학교 전자.전파공학과 무선통신시스템 연구실) ;
  • 김상태 (한국전자통신연구원 전파신호처리 연구실) ;
  • 석미경 (한국전자통신연구원 전파신호처리 연구실)
  • Published : 2009.03.31
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Abstract

Measurement of the background radio noise is very important process being used in survey of radio noise environment, calculating the threshold level for the frequency occupancy measurement and so forth. First step of background radio noise measurement is to select the sample sub-band which is mostly dominated by the background white Gaussian noise (WGN) within the target band. The second step is to carry out the main measurement of radio noise on this selected sample sub-band for the representative value of the noise power. In this paper, a method for selection of sample sub-band for the effective background radio noise measurement using SVD is proposed under the assumption that background radio noise is WGN. The performance of the proposed method is compared with that of the APD method which is widely used for the same purpose. Simulation results are shown to demonstrate the high performance of the proposed method in comparison with the existing APD method.

배경잡음 측정은 전파환경 조사 및 주파수 점유율의 비교기준인 임계레벨을 산출하는데 반드시 수행되어야 하는 매우 중요한 과정이다. 배경잡음 측정은 측정대상 대역에서 가급적 잡음만으로 구성된 부대역을 선정하고, 선정된 표본 부대역에 대하여 잡음전력을 측정하여 대상대역에 대한 대표값으로 사용하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 배경잡음으로 백색가우시안 잡음을 가정하고, 잡음 측정의 첫 번째 단계에서 신호가 적고 대부분 잡음으로만 구성된 대역을 선별하는데 적용될 수 있는 특이값 분해 (singular value decomposition, SVD)를 이용한 잡음대역 선정 방법을 제안한다. 기존에 널리 쓰여지는 방법인 신호강도확률분포 (amplitude probability distribution, APD) 방법과의 성능비교를 통하여 우수성을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Report ITU-R P.2089, 'The analysis of radio noise data'
  2. Recommendation ITU-R SM.1753, 'Method for measurements of radio noise'
  3. Recommendation ITU-R P.372-9, 'Radio noise'
  4. Richard J.Vaccaro, 'SVD and Siganl ProcessingII - Algorithms, Analysis and Applications,' Elsevier Science Publishers B.V., 1991
  5. G.H.Golub, C.F.Van Loan, 'Matrix computations,' Johns Hopkins University press., Baltimore,1983
  6. S.Lawrence Marple Jr., 'Digital Spectral Analysis with Applications,' Prentice- Hall, 1987
  7. Gilbert Strang, 'Linear Algebra And It's Applications,' Harcourt Brace Jovanovich, Inc. 1988
  8. Richard Everson, Stephen Roberts, 'Infering the Eigenvalues of Covariance Matrices from Limited, Noisy Data', IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 48, No.7, July, 2000 https://doi.org/10.1109/78.847792
  9. A.D.Spaulding, G.H.Hagn, 'On the definition and estimation of spectrum occupancy,' IEEE Trans. on EMC, vol. EMC-19, no.3, pp269-280, Aug. 1977
  10. RAPA최종연구보고서, '주파수 이용동향 조사 분석에 관한 연구,' Dec. 2003
  11. A.J.Gibson, L.Arnett, 'Statistical modeling of spectrum occupancy', Elec- tronics letters, vol.29, no.259th Dec. 1993
  12. M.Wax, T.Kailath, 'Detection of Signals by Information Theoretic Criteria,' IEEE Trans. on ASSP, ASSP-33(2), pp.387-392, Apr. 1989 https://doi.org/10.1109/TASSP.1985.1164557