In cognitive radios, secondary users can use the spectrum exclusively allocated to a primary wireless system if the secondary users detect the spectrum in idle states. Because the secondary users can utilize the idle state of the spectrum, the utilization rate of the spectrum can be improved. The idle states can be detected by using secondary users' sensing schemes. However, the wireless channel environment where secondary users perform the spectrum sensing is not very friendly to secondary users because the signal-to-noise ratio of the received primary signal is very low. Hence, cooperative sensing scheme where more than one secondary user take part in the spectrum sensing is generally used in cognitive radios. In this paper, we investigate the cooperative sensing performance for machine-to-machine communication devices operated by batteries with limited energy. In general, the energy consumed for the spectrum sensing increases as the length of the sensing period and the number of cooperative sensing nodes. Accordingly, even though the total amount of the consumed energy is the same, an energy allocation methodology how to distribute the energy to the sensing period and sensing nodes can achieve the optimum sensing performance, which is numerically analyzed.
표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.
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.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
본 논문에서는 에너지 기반 영역 선택과 TDOA에 의해 3차원에서 음원의 방위와 높이를 계산하여 음원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목적은 음원 위치 추정에서 계산시간 감축으로, 수평면 3개 신호의 에너지 비교에 의한 영역 선택과 선택된 영역의 TDOA에 의해 방위각을 계산하고, 또 높이 계산을 위한 마이크로폰 신호와 가장 큰 에너지를 갖는 평면 신호와의 TDOA로 높이각을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 음원 추정실험 결과 수평 방위각 추정에서 평균 $0.778^{\circ}$, 높이각 추정에서 $1.296^{\circ}$의 오류를 보여 기존의 방법과 정확도에서 유사하고, 추정은 1회 신호 에너지 비교와 2회의 TDOA계산으로 가능하여 처리 시간이 단축된다.
무선 센서 네트워크에서 음향 표적의 식별은 환경 감시, 침입 감시, 다중 표적 분리 등에서 많이 연구된다. 무선 센서 네트워크의 센서 노드에서 사용하는 기존의 신호 처리기법은 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법과 수신 신호를 압축하여 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 전자의 경우 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않고 후자의 경우는 센서 노드에서의 신호처리 및 전송에 소모되는 에너지가 높아 센서의 생존시간이 줄어들게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 원신호 대비 28%로 줄이는 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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