Abstract
In this paper, we consider a novel spectrum sensing system in which firstly, the fusion center (FC) senses and makes the own decision then if its sensing result is not useful for achieving the final decision, the local observations from the cognitive users (CUs) will be required. Moreover, in case that FC needs the results from CUs, we will choose only CU having the highest collected energy to send its local decision to FC. Based on this selecting method, the number of sensing bits can be reduced; hence, we can save the power and the bandwidth for reporting stage in the cognitive radio network (CRN). The mathematical analysis of the key metrics of the sensing schemes (probability of detection, false alarm, e.g.) will be investigated and confirmed by the Monte-Carlo simulation results to show the performance enhancement of the proposed schemes.
본 논문에서는 새로운 스펙트럼 검출 시스템을 제안한다. 먼저 융합 센터(Fusion Center : FC)에서 1차 사용자의 신호를 수신하고, 이를 이용하여 1차 사용자의 유무를 판단한다. 그러나 이 과정에서 최종 1차 사용자의 유무를 판단하지 못한다면, 각 2차 사용자들의 Local observation 결과를 필요로 한다. 이때 융합 센터(Fusion Center : FC)는 각 2차 사용자의 신호 중 에너지가 가장 큰 2차 사용자의 Local observation의 결과만을 수신하며, 수신한 FC는 최종 결정값을 각 2차 사용자에게 송신한다. 본 논문을 통해 제안하는 기법은 단 하나의 2차 사용자가 스펙트럼 검출에 참여하기 때문에 불필요한 스펙트럼 검출로 인한 비트수를 줄일 수 있다. 그러므로 1차 사용자의 유무를 판단하는 과정에서의 2차 사용자의 전력과 불필요한 Local observation전송으로 인한 대역폭의 소모를 줄일 수 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 검출 확률, 오 경보 확률 등을 구함으로서 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 증명한다.
