본 논문에서는 IEEE 802.22 WRAN 표준화 중심으로 진행되고 있는 스펙트럼 센싱 기술에 관련된 내용들을 살펴보고 현재 IEEE 802.22 WG에 제안된 스펙트럼 센싱 기술들을 간략하게 소개하고 있다. 그리고 본논문에서는 IEEE802.22 표준화에 제안된 각사의 센싱기술들 중에서 최종적으로 표준안의 부록을 채택하는 방법으로 활용되었던 센싱기술 성능평가 방법인 다섯 가지 시뮬레이션 시나리오들에 대하여 설명하고 있다. 그런데 현재 IEEE 802.22 표준화에 제안된 센싱기술들은 Working Group에서 제시한 12개로 이루어진 DTV 신호 파일에 의해 센싱기술의 성능 검증을 위한 시뮬레이션을 수행하고 있다. 이의 DTV 신호들은 와싱톤 도심지 및 뉴욕에서 수집되었는데, 도심지, 교외, 주거지역 및 시골지역, 그리고 옥내외 채널환경 등 다양한 채널환경에서 수집된 신호들이다. 그리고 본 논문에서는 스펙트럼센싱 시스템의 구성을 제시하고 있고, 제시된 스펙트럼 센싱 구조에서 스펙트럼관리기능모듈, 스펙트럼센싱 기능 모듈, 그리고 채널집합분류기능 모듈에 대한 CPE와 기지국의 역할을 설명하고 있다. 또한 coarse 센싱 방법과 fine 센싱 방법의 결합으로 제시될 수 있는 hybrid 센싱 방법으로 incumbent 신호세기 및 센싱 단계에 따라 고속의 스펙트럼 센싱 타임(sensing time)을 도모할 수 있는 스펙트럼 센싱 과정을 제시하고 있다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.39-46
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2013
Cooperative spectrum sensing can improve sensing reliability, compared with single node spectrum sensing. In addition, Eigenvalue-based spectrum sensing has also drawn a great attention due to its performance improvement over the energy detection method in which the more smoothing factor, the better performance is achieved. However, the more smoothing factor in Eignevalue-based spectrum sensing requires the more sensing time. Furthermore, more reporting time in cooperative sensing will be required as the number of nodes increases. Subsequently, we in this paper propose an Eigenvalue and superposition-based spectrum sensing where the reporting time is utilized so as to increase the number of smoothing factors for autocorrelation calculation. Simulation result demonstrates that the proposed scheme has better detection probability in both local as well as global detection while requiring less sensing time as compared with conventional Eigenvalue-based detection scheme.
Kim, Do-Yun;Choi, Young-June;Roh, Bong-Soo;Choi, Jeung-Won
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.1043-1050
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2018
In this paper, we propose a reinforce learning based on cooperative sensing scheme to select optimal secondary users(SUs) to enhance the detection performance of spectrum sensing in Cognitive radio(CR) networks. The SU with high accuracy is identified based on the similarity between the global sensing result obtained through cooperative sensing and the local sensing result of the SU. A fusion center(FC) uses similarity of SUs as reward value for Q-learning to determine SUs which participate in cooperative sensing with accurate sensing results. The experimental results show that the proposed method improves the detection performance compared to conventional cooperative sensing schemes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.3A
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pp.296-305
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2010
Secondary users should sense the licensed spectrum bands in order to protect the primary users from interference. However, periodic and frequent sensing for immediate detection of primary users usually gives rise to much sensing overhead, and thus will quickly drain the battery as well as deteriorate the performance of a secondary user. To overcome such problems, we focus on the method reducing sensing overhead of each secondary user and propose a distributed fair sensing scheme that the multiple users within a certain area, so-called sensing zone, sense the spectrum bands in a fairly distributed manner and share the results among the users within respective sensing zone. The design of the frame structure for the proposal is also demonstrated while considering the sensing requirements for protecting primary users. The performance results by numerical analyses and computer simulations show that our proposed sensing scheme significantly reduces the sensing overhead of each user compared to the conventional sensing scheme and also satisfies the given sensing requirements for primary user protection.
In this paper, we study an optimization which determines the optimal sensing time and the number of cooperative sensing cognitive users for cooperative spectrum sensing scheme in cognitive radio networks. In cooperative spectrum sensing, cognitive users originally in inactive status are activated and take part in spectrum sensing along with transmitting cognitive users resulting in a reduced sensing time. Tradeoff between transmission rate gain and energy consumption due to cooperative sensing is formulated as a mixed integer programming problem which is solved for the optimal values.
In cognitive radio sensor networks (CRSNs), secondary users (SUs) can occupy licensed bands opportunistically without causing interferences to primary users (PUs). SUs perform spectrum sensing to detect the presence of PUs. Sensing time is a critical parameter for spectrum sensing that can yield a tradeoff between sensing performance and secondary throughput. In this study, we investigate new approaches for spectrum sensing by exploring the tradeoff from a) spectrum sensing for PU detection (SSPD) and b) spectrum sensing for secondary throughput (SSST). In the proposed scheme, the first sensing result of the current frame determines the dynamic performance of the second spectrum sensing. Energy constraint in CRSNs leads to maximized network energy efficiency via optimization of sensing time. Simulation results show that the proposed scheme of SSPD and SSST improves network performance in terms of energy efficiency and secondary throughput, respectively.
Recently, many frequency sharing technology including CR (Cognitive Radio) technology have been studied actively because of frequency scarcity. For implementing CR systems, spectrum sensing technology plays key role. In IEEE 802.22 WRAN, the first standard aimed at Internet service in a TV channel with CR technology. This paper explained the various spectrum sensing schemes detecting narrowband ATSC signal in the IEEE 802.22 such as Energy detector, Spectral Correlation Sensing scheme, Covariance based Sensing algorithm and analyzed in terms of the probability of misdetection when the probability of false alarm is 10%. Based on simulation results, this paper proposed a duplex sensing scheme based on Energy detector and analyzed the capability of the proposed sensing scheme comparing with each sensing scheme.
In this paper, we propose an effective method for cooperative spectrum sensing in cognitive radios where cognitive user(CR) with the highest reliability sensing data is only selected and allowed to report its local decision to FC as only decision making node. The proposed scheme enables CR users to implicitly compare their sensing data reliabilities based on their likelihood ratio, without any collaboration among cognitive radio users. Due to the mechanism, the proposed cooperative scheme can achieves a high spectrum sensing performance while only requiring extremely low cooperation resources such as signaling overhead and cooperative time in comparison with other existing methods such as maximum ratio combination (MRC) based, equal gain combination (EGC) based and conventional hard combination based cooperative sensing methods.
센싱(Sensing)기술은 우주기기로부터 가정 전기제품에 이르기까지 넓은 분야에 적용되고 있다. 특히 최근의 센싱기술은 마이크로 일렉트로닉스의 발전으로 마이크로화, 인텔리전트화, 디지털화, 네트워크화라는 키워드로 표현될 만큼 진보하고 있다. 앞으로도 신기술은 폭넓은 분야에서 소비자 니즈에 대응하기 위하여 새로운 센서디바이스(Sensor Device)를 개발하고 또한 새로운 센싱시스템(Seneing System)을 구축하여 신기능을 실현시켜 가는 것이 필요할 것이다. 센싱기술의 발전경위를 종합해 보면 다음과 같은 것을 새각할 수 있다. (1) 아날로그에서 디지털 방식으로 (2) 전기, 기계에서 일렉트로닉스, 메커트로닉스로 (3) 스탠드얼론에서 시스템화, 네트워크화로 (4) 자동화, 최적화에서 인텔리전트화로 (5) 1차원 센싱에서 2차원, 나아가 3차원 센싱에로 이롸같은 기술의 배경으로는 다음과 같은 것을 들 수 있다. (1) 마이크로 일렉트로닉스의 발전에 의한 고성능$\cdot$저가격 마이크로 프로세서의 출현 (2) 센싱시트템을 실현하는 통신$\cdot$네트워크기술의 고도화 (3) 신소재, 미세가공 기술에 의한 센서의 고성능화 (4) 소프트웨어, 정보처리기술의 진보 특히 마이크로 프로세서의 진보는 테크놀로지 드라이버로서의 역할을 다하여 시스템의 소형화, 고속고정도화, 저가격화 등을 실현해 가고 있다.
다중채널 압축센싱(multi-channel compressive sensing) 문제는 0이 아닌 성분이 공통된 위치에 분포하는 벡터들을 복원하는 방법을 다루는 문제이며 레이다의 도착방향 추정 문제, 역산란 문제, 산란광 단층촬영과 같은 많은 실용적인 문제에 응용될 수 있다. 압축 센싱 문제는 성긴(sparse) 속성을 갖는 벡터를 상당히 높은 확률로 복원시킬 수 있음이 밝혀져 있다. 이로 인해 기존의 압축 센싱 방법이 다중채널 압축센싱에서도 많이 활용되어 왔으며, 측정 벡터의 개수가 적을 때에도 높은 확률로 입력 신호를 복원할 수 있다. 그러나, 측정 벡터의 개수가 많아질수록, 기존의 압축센싱 알고리즘을 이용했을 때의 성능은 복수신호분리 (MUSIC) 알고리즘과 같이 배열신호처리(array signal processing)에서 활용되는 방법을 적용했을 때보다 더 나쁜 특성을 보인다. 이러한 기존 방법의 문제점으로 인해 우리는 새로운 다중채널 압축센싱 알고리즘을 제시하고자 하며, 이는 기존의 압축센싱 이론과 배열 신호처리 알고리즘을 개별적으로 적용할 때 가지는 한계를 극복할 수 있게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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