본 논문에서는 LTE 시스템을 위한 Cyclostationary 신호 검출 기법의 성능을 분석하였다. 스펙트럼 사용 효율을 높이고 주파수를 공유하는 인지무선(Cognitive radio, CR)기술에 Cyclostationary 신호검출 기법을 적용하여, Long term evolution(LTE) 환경의 주파수 대역 내에서 신호를 검출하였다. LTE 시스템은 3rd generation partnership project(3GPP)에서 최대 전송률을 높이고, 낮은 지연을 제공하기 위한 표준으로 지정되었다. 본 논문에서는 하향링크 직교 주파수 분할 다중 접속(Orthogonal frequency division multiple access, OFDMA) 신호를 기준으로 LTE 신호를 생성하였으며, 생성된 신호의 Segment 및 임계값에 따라 검출성능을 분석하였다. 모의실험에 적용된 채널은 가우시안 채널이고, 추후 LTE 시스템에 CR을 적용하기 위한 향후 연구 방향에 대하여 논의하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4372-4389
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2019
Spectrum sensing has attracted much attention due to its significant contribution to idle spectrum detection in Cognitive Radio Networks. However, specialized discussion is on complexity-based sensing strategy for spectrum sensing seldom considered. Motivated by this, this paper is devoted to complexity-based sensing strategy for spectrum sensing. Firstly, three efficiency functions are defined to estimate sensing efficiency of a spectrum scheme. Then a novel sensing strategy is proposed given sensing performance and computational complexity. After that, the proposed sensing strategy is extended to energy detector, Cyclostationary feature detector, covariance matrix detector and cooperative spectrum detector. The proposed sensing strategy provides a novel insight into sensing performance estimation for its consideration of both sensing capacity and sensing complexity. Simulations analyze three efficiency functions and optimal sensing strategy of energy detector, Cyclostationary feature detector and covariance matrix detector.
This paper addresses the issue of time-difference-of-arrival (TDOA) estimation for complex noncircular signals. First, under the wide-sense stationary assumption, we derive the maximum likelihood (ML) estimator and the Cramer-Rao lower bound for Gaussian noncircular signals in Gaussian circular noise. The ML estimator uses the second-order statistics information of a noncircular signal more comprehensively when compared with the cross-correlation (CC) and the conjugate CC estimators. Further, we present a scheme to modify the traditional signal-selective TDOA methods for noncircular signals on the basis of the cyclostationarity of man-made signals. This scheme simultaneously exploits the information contained in both the cyclic cross-correlation (CCC) and the conjugate CCC of a noncircular signal.
이 논문에서는 순환정상 프로세스의 고차 통계 특성을 바탕으로 2-FSK, 4-FSK, 8-FSK, MSK, BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 32-QAM, 64-QAM 등 10개의 기저대역 디지털 변조신호를 자동으로 인식하는 방법을 제안하였다. 변조신호의 고유한 성질을 나타내는 특징변수로는 1차 순환 모멘트와 고차 순환 큐뮬런트를 이용하였다. 제안한 변조인식기는 크게 두 단계로 구성되며, 첫 번째 단계에서는 1차 순환 모멘트가 나타내는 첨두치를 이용하여 M-FSK와 비FSK로 변조신호를 분류한다. 두 번째 단계에서는 비FSK를 분류하기 위해 고차 순환 큐뮬런트 값을 이용하는 Gaussian 혼합 모델 기반의 분류기를 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해서 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 제안한 분류기는 주파수와 위상 옵셋이 존재하는 환경에서도 우수한 분류확률을 나타내었다.
The fast and accurate spectrum sensing over an ultra-wide bandwidth is a big challenge for the radio environment cognition. Considering sparse signal feature, two novel compressed sensing schemes are proposed, which can reduce compressed sampling rate in contrast to the traditional scheme. One algorithm is dynamically adjusting compression ratio based on modulation recognition and identification of symbol rate, which can reduce compression ratio. Furthermore, without priori information of the modulation and symbol rate, another improved algorithm is proposed with the application potential in practice, which does not need to reconstruct the signals. The improved algorithm is divided into two stages, which are the approaching stage and the monitoring stage. The overall sampling rate can be dramatically reduced without the performance deterioration of the spectrum detection compared to the conventional static compressed sampling rate algorithm. Numerous results show that the proposed compressed sensing technique can reduce sampling rate by 35%, with an acceptable detection probability over 0.9.
Single-user spectrum sensing is susceptible to multipath effects, shadow effects, hidden terminals and other unfavorable factors, leading to misjudgment of perceived results. In order to increase the detection accuracy and reduce spectrum sensing cost, we propose an adaptive cooperative sensing strategy based on an estimated signal-to-noise ratio (SNR). Which can adaptive select different sensing strategy during the local sensing phase. When the estimated SNR is higher than the selection threshold, adaptive double threshold energy detector (ED) is implemented, otherwise cyclostationary feature detector is performed. Due to the fact that only a better sensing strategy is implemented in a period, the detection accuracy is improved under the condition of low SNR with low complexity. The local sensing node transmits the perceived results through the control channel to the fusion center (FC), and uses voting rule to make the hard decision. Thus the transmission bandwidth is effectively saved. Simulation results show that the proposed scheme can effectively improve the system detection probability, shorten the average sensing time, and has better robustness without largely increasing the costs of sensing system.
FCC의 TV white space 개방과 관련하여 스펙트럼 센싱에 대한 관심이 높아지면서 다양한 센싱 기법들이 제안되고는 있으나 대부분 실환경을 고려하지 않아 실제 모듈 적용시 원하는 성능을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 센싱 모듈의 실환경 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 제어할 수 있는 방법을 제안하고 전산 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 우선 시스템 내부 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보 가능성을 줄이기 위해 시스템 인식을 통한 채널 상태 정보를 이용하여 수산 신호와 구별할 수 있는 방법을 제안하였고, 다음으로 수신 신호에 여러 개의 협대역 신호가 공존하는 경우에 각 신호의 크기 차이로 발생할 수 있는 미검출 가능성을 줄일 수 있도록 서브밴드 정규화 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 시스템 인식 과정을 통해 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보는 발생하지 않았으며, 서브밴드 정규화를 통해 기존 채널 단위의 정규화 방식으로 인해 신호간의 크기차로 발생했던 검출 성능의 차이가 신호간의 크기 차이에 상관없이 신호 자체 크기에 따라 검출 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
미 연방통신위원회 FCC가 디지털 방송 전환으로 인해 발생되는 유휴 주파수 대해 비면허 시스템의 사용을 허가함에 따라 비면허 시스템은 사용에 앞서 데이터베이스 혹은 센싱 정보를 통해 면허 사용자로의 간섭을 방지하도록 하고 있다. 미국 디지털 TV 표준인 ATSC 신호는 특정 주파수에 강한 파일럿 신호를 포함하고 있어 센싱 알고리즘들은 이 파일럿 신호를 검출하는 메카니즘으로 연구되어 왔으나 페이딩 등의 영향으로 파일럿 주파수 감쇄가 심한 경우에는 검출이 어려운 특징을 나타냈다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방식으로 수신 신호의 에너지를 가중치로 가지는 싸이클로 스테이셔너리 특성을 이용한 새로운 검출 알고리즘 및 데이터 통합 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 약한 파일럿을 가진 신호의 경우 기존 싸이클로 스테이셔너리 특성 최대값만을 이용한 결과보다 제안된 검출 방식을 적용하였을 때 90% 검출 성능 기준으로 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타났으며, 제안 검출 방식을 이용한 데이터 통합 방식의 경우에도 기존 방식에 비해 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타남으로써 이 방식을 적용할 경우 전송 휴지 기간 감소 흑은 검출 성능 향상 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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