KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.7
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pp.2212-2230
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2014
Cognitive radio (CR) users, known as secondary users (SUs), should avoid interference with primary users (PUs) who own the licensed band, while trying to access it; when the licensed band is unused by the PUs. To detect PUs, spectrum sensing should be performed over in-band channels that are currently in use by SUs. If PUs return to access the band, SUs need to vacate it, disrupting the SUs' communication unless a non-utilized band is discovered. Obtaining a non-utilized band in a short period facilitate seamless communication for SUs and avoid interference on PUs by vacating from the channel immediately. Searching for a non-utilized band can be done through proactive out-of-band (OB) sensing. In this paper, we suggest a proactive OB sensing scheme that minimizes the time required to discover a non-utilized spectrum in order to continue communication. Although, the duration spent on OB sensing reduces the throughput of the CR networks that can be achieved on band being utilized, the lost throughput can be compensated in the new discovered band. We demonstrate that, the effect of our proposed scheme on the throughput owing to OB sensing is insignificant, while exhibiting a very short channel discovery time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.3
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pp.564-571
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2009
In this paper, we propose out-of -band collaborative spectrum sensing scheme in the cognitive radio (CR) base station operated by the multiple frequency channels. Also this paper presents the signal detection results for ATSC digital TV signal as an incumbent signal and derives signal detection probability and false alarm probability for the out-of-band collaborative spectrum sensing scheme in frequency selective Rayleigh fading channel. Numerical results demonstrate that the sensing performance is improved by the out-of-band collaborative spectrum sensing in the case that the incumbent signal powers measured by the CR terminals of the multiple frequency channels are almost similar.
The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.1
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pp.140-142
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2013
Cognitive radio (CR) has been recently proposed to dynamically access unused-spectrum. Since the spectrum availability for opportunistic access is determined by spectrum sensing, sensing control is identified as one of the most crucial issues of cognitive radio networks. Out-of-band sensing to find an available channels to sense. Sensing is also required in case of spectrum hand-off. Sensing process needs to be done very fast in order to enhance the quality of service (QoS) of the CR nodes, and transmission not to be cut for longer time. During the sensing, the PU(primary user) detection probability condition should be satisfied. We adopt a channel prediction method to find target channels. Proposed prediction method combines chaotic global method and chaotic local method for channel idle probability prediction. Global method focus on channel history information length and order number of prediction model. Local method focus on local prediction trend. Through making simulation, Proposed method can find an available channel with very high probability, total sensing time is minimized, detection probability of PU's are satisfied.
Hassan, Walid A.;Jo, Han-Shin;Nekovee, Maziar;Leow, Chee Yen;Rahman, Tharek Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.8
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pp.1894-1912
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2012
This paper proposes a system called Wireless Link based on Global Communication Channel (WLGCC) to enhance the spectrum sharing between digital broadcasting (DB) services and the cognitive radio (CR) system in the licensed band of 470-790 MHz. The WLGCC aims to enhance the spectrum sensing and geolocation database (GLD) spectrum sharing methods in the CR system. Spectrum sensing can be enhanced by receiving the status of the used frequencies from the WLGCC, thereby eliminating the need for a low detection threshold (i.e., avoiding the hidden node problem). In addition, the GLD can be enhanced by providing a reliable communication link between the database and the CR device in the form of an unused TV white space that is reserved as the proposed Global Communication Channel (GCC). This paper analyzes the coexistence of the new WLGCC system and the DB service in terms of avoiding additional interference. Specifically, we mathematically determine the WLGCC parameters, such as the in-band and out-of-band power levels, and operation coverage, and verify them using Monte Carlo simulation. The results show that WLGCC does not degrade the existing DB service and reliably transmits information of the vacant (or used) frequency bands to the CR.
In this study, spectroradiometer data were coupled with fluorometer data to find out the best suited bands ratio to monitor the chlorophyll a concentration for inland water. Remote sensing reflectance measurements were used to evaluate the performance of several default ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS data. This study shows that the chlorophyll a concentration from fluorometer and reflectance from spectroradiometer lies in exploiting the signal provided by the chlorophyll a red absorption peak near 670nm. Two-band ratio based on a ratio of reflectance 670 and 700nm provided a good correlation for a linear model, compare with blue-green two band ratio.
Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.
Assessing health condition of crop in the field is one of core operation in precision fanning. A sensing system was proposed to remotely detect the crop health condition in terms of SP AD readings directly related to chlorophyll contents of crop using a multispectral camera equipped on ground-based platform. Since the image taken by a camera was sensitive to changes in ambient light intensity, it was needed to convert gray scale image data into reflectance, an index to indicate the reflection characteristics of target crop. A reference reflectance panel consisting of four pieces of sub-panels with different reflectance was developed for a dynamic calibration, by which a calibration equation was updated for every crop image captured by the camera. The system performance was evaluated in a field by investigating the relationship between com canopy reflectance and SP AD values. The validation tests revealed that the com canopy reflectance induced from Green band in the multispectral camera had the most significant correlation with SPAD values $(r^2=0.75)$ and NIR band could be used to filter out unwanted non-crop features such as soil background and empty space in a crop canopy. This research confirmed that it was technically feasible to develop a ground-based remote sensing system for assessing crop health condition.
A new digital correlator fur an airborne synthetic aperture radiometer was designed in order to replace the conventional analog correlator unit which will become very complicated while the number of channels is increasing. The digital correlator uses digital IQ demodulator instead of the intermediate frequency (IF) phase shifter to make the correlation processing performed digitally at base band instead of analogly at IF. This technique has been applied to the digital receiver in softradio. The down-converted IF signals from each pair of receiver channels become low rate base-band digital signals after under-sampled, Digitally Down-Converted (DDC), decimated and filtered by FIR filters. The digital signals are further processed by two digital multipliers (complex correlation), the products are integrated by the integrators and finally the outputs from the integrators compose of the real part and the imaginary part of a sample of the visibility function. This design is tested by comparing the results from digital correlators and that from analog correlators. They are agreed with each other very well. Due to the fact that the digital correlators are realized with the help of Analog-Digital Converter (ADC) chips and the FPGA technology, the realized volume, mass, power consumption and complexity turned out to be greatly reduced compared with that of the analog correlators. Simulations show that the resolution of ADC has an influence on the synthesized antenna patterns, but this can be neglected if more than 2bit is used.
The existence of noise bands may deform the typical shape of the spectrum, making the accuracy of clustering degraded. This paper proposes a statistical approach to remove noise bands in hyperspectral data using the correlation coefficient of bands as an indicator. Considering each band as a random variable, two adjacent signal bands in hyperspectral data are highly correlative. On the contrary, existence of a noise band will produce a low correlation. For clustering, the unsupervised ${\kappa}$-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID. Furthermore, this paper proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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