DOI QR코드

DOI QR Code

The Signal Detection Algorithms for Reducing False Alarms of CR System in Real Environment

실환경 CR 시스템에서 오경보 감소를 위한 신호 검출 알고리즘

  • 임선민 (한국전자통신연구원 방송통신융합부문 인지무선연구팀) ;
  • 정회윤 (한국전자통신연구원 방송통신융합부문 인지무선연구팀) ;
  • 김상원 (한국전자통신연구원 방송통신융합부문 인지무선연구팀) ;
  • 정병장 (한국전자통신연구원 방송통신융합부문 인지무선연구팀)
  • Received : 2011.03.03
  • Accepted : 2011.08.11
  • Published : 2011.08.31

Abstract

After permission for utilization of TV white space by FCC, a lot of attentions are focused on spectrum sensing, and various spectrum sensing methods have been proposed. However, they do not consider real environment, thus they are hard to achieve the required performance. In this paper, we propose resolutions for the problem which could be occurred in implementation of spectrum sensing module and verify performance of the proposed methods with computer simulation. The first proposed method utilizes channel status information to separate received signal and spurious for reducing false alarm probability caused by system internal spurious. The another proposed scheme is subband normalization method to prevent miss detection caused by multiple narrow band signals with different received signal strength. The simulation results verify that we can prevent false alarm cause by spurious components with the proposed system internal spurious cognition. Moreover, the proposed subband normalization method shows that it could overcome performance degradation caused by received signal strength difference.

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.

Keywords

References

  1. FCC, ET Docket No. 08-260, "Second Report and Order and Memorandum Opinion and Order," Nov., 2008.
  2. FCC, ET Docket No.10-174, "Second Memorandum Opinion and Order," Sep., 2010.
  3. Hou-Shin Chen, Wen Gao, "Spectrum Sensing for FM Wireless Microphone Signals," DYSPAN International Conference, 2010.
  4. William A. Gardner, Statistical Spectral Analysis: A Non-Probabilistic Theory, Prentice Hall, 1988
  5. K. Kim, I. Akbar, K. K. Bae, J. Um, C. Spooner, and J. H. Reed, "Cyclostationary approaches to signal detection and classification in cognitive radio," in Proc. IEEE DySPAN, Apr., 2007.
  6. H. Chen, W. Gao, and D. G. Daut, "Spectrum Sensing for Wireless Microphone Signals," IEEE SECON Workshop, pp.1-5, June 2008.
  7. Adoum, B.A. Jeoti, V., "Cyclostationary feature based multiresolution spectrum sensing approach for DVB-T and wireless microphone signals," ICCCE International Conference, 2010.
  8. Yousry, H., Elezabi, A., Newagy, F., ElRamly, S., "Improved Periodogram-Based spectrum sensing technique for FM wireless microphone signals," ICT International Conference, 2011.
  9. Yonghong Zeng, Ying-chang Liang, "Eigenvaluebased spectrum sensing algorithms for cognitive radio," Communications, IEEE Transactions on, Vol.57, 2009.
  10. Chris Clanton, Mark Kenkel and Yang Tang, "Wireless Microphone Signal Simulation Method," IEEE 802.22-07/0124r0, March 2007.