1차 사용자(primary user)는 자신에게 할당된 대역을 사용하여 통신을 수행하는데, 이때 송신 신호의 전력은 대부분 해당 대역에 집중되어 있지만, 일부는 인접 대역으로 넘어간다. 이 때문에 인접 대역이 비어 있더라도 오경보율이 예상보다 크게 발생할 수가 있다. 이전 연구 중에 인접 대역 누설 현상이 스펙트럼 센싱에 미치는 영향을 분석한 것이 있지만, 이때 페이딩을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 인접 대역 누설이 에너지 기반 스펙트럼 센싱 성능에 미치는 영향을 검파 확률과 오경보 확률 측면에서 분석하고자 한다.
스펙트럼 센싱은 인지 라디오에서 가장 핵심이 되는 기술이다. 이미 여러 논문에서 에너지 검출기를 바탕으로 하는 스펙트럼 센싱 기법들에 대해 연구하였지만, 실제 시스템에서는 노이즈의 분산을 정확히 추정하는 것이 어려우므로 에너지 검출기를 쓰면 시스템이 요구하는 오경보 확률을 유지할 수 없는 문제가 생긴다. 이에 본 논문에서는, 인지 라디오가 예측 가능하지만 알지 못하는 주사용자의 신호를 검출해야 할 때 노이즈의 분산을 몰라도 스펙트럼을 검출할 수 있는 새로운 검출기를 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 검출기는 노이즈의 분산을 몰라도 스펙트럼을 검출할 수 있으며 노이즈 분산의 변화에 강인한 특성을 지닌다는 것을 보인다.
최근 주파수 자원의 중요성이 부각됨에 따라 이미 할당된 주파수 대역을 재사용하여 주파수 이용 효율을 향상시키는 인지 무선 기술(Cognitive Radio, CR)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CR은 주파수 대역의 사용현황에 따라 기회적으로 사용자가 주파수 대역을 이용하므로 이를 위한 정보를 얻는 센싱 단계가 성능에 중요한 영향을 미친다. 따라서 센싱 성능을 향상시키는 것은 CR에서의 중요 이슈가 되며 이를 위해 다수의 단말이 협력하여 1차 사용자의 스펙트럼 점유 여부를 검출하는 협력 스펙트럼 센싱이 고려되고 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 환경에서 각 사용자의 센싱 정보가 융합 센터(Fusion Center, FC)로 보고되는 채널의 오류 확률을 고려하는 OR 규칙 기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 보고 오류 확률을 통해 협력 센싱에 참여하는 사용자 수를 제한함으로써 기존 기법에서 나타나는 오경보 확률의 제한을 완화시킨다.
유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.
대역확산 시스템에서 나머지 도플러 주파수 오프셋이 (residual Doppler frequency offset, RDFO) 있으면 부호 동기가 정확히 맞을 때에도 표본화된 최고 상관값은 실제 상관값의 꼭지값보다 낮다. 이로 말미암아 기존 단일 주파수 셀 (single frequency cell, SFC) 검파기법의 성능은 떨어진다. 이 논문에서는 RDFO가 있을 때 실제 꼭지값 근처에 상관값이 큰 여러 표본이 존재하는 것에 착안하여 새로운 탐색기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대역 확산 시스템에서 RDFO가 성능을 떨어뜨리는지 분석한다. 그 뒤, 기존 기법과 제안한 기법의 검파확률과 오경보확률을 얻고, 모의실험을 수행하여 RDFO가 있을 때 제안한 기법이 기존 기법보다 성능이 뛰어남을 보인다.
TV 대역에 나타날 수 있는 무선 마이크 신호를 검출하는 방안으로 전력 스펙트럼의 최대값을 시험 통계량으로 사용하는 방안이 최근 발표되었다. 이 방식은 시험 통계량을 임계값과 비교하여 우선 사용자의 유무를 판정하는데, 이때 임계값은 목표로 하는 오경보 확률뿐만 아니라 배경 잡음 전력 수준에 따라 달라진다. 따라서 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재하는 경우 그로 인한 성능 저하가 발생할 수 있다. 이에 대한 해결책으로 본 논문은 전력 스펙트럼의 최대값과 최소값의 비율을 시험 통계량으로 사용하는 방식을 제안하고, 그 분석 결과를 제시하고자 한다.
CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.
산란강도의 변동에 따른 통계적 특성은 능동소나의 성능에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 주요 산란과정을 이해하는 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 천해에서 측정한 해저면 후방산란 신호의 통계적 특성 분석에 대한 내용을 기술하였다. 천천히 움직이는 30kHz의 실험용 소나로 해저면에 대한 자료를 수집하였다. 신호의 진폭변화에 대한 시${\cdot}$공간 상관함수를 계산하였다. 또한, 넓은 빔과 좁은 빔 신호의 포락선에대한 분포함수와 오경보 확률을 계산하고, 이론 모델과 비교를 시도하였다. 분석 결과에서 이동음원에 의한 해저면 후방산란 변동의 통계적 특성은 고정된 음원의 경우와 다른 특징을 나타냈다.
인지무선 기술에서 주사용자의 보호를 위해 부사용자들은 주기적인 센싱 수행을 통해 주사용자의 부재를 판단하게 되고, 부사용자들 간의 협력 센싱을 통해서 향상된 센싱 결과를 얻을 수 있다. 하지만 주사용자에 대한 검출 확률과 오경보 확률에 대한 비용의 트레이드 오프가 존재하기 때문에, 적절한 협력 집단의 규모 유지가 필요하다. 또한 부사용자들은 자신이 현재 사용중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널에 대한 주기적인 센싱이 요구된다. 본 논문에서는 진화게임이론을 이용하여 분산상황 에서의 인밴드 센싱과 아웃밴드 센싱을 고려한 효율적인 그룹 협력 센싱 방법을 제안한다. 진화 게임을 통해서 협력센싱의 전략을 택한 부사용자들의 집단이 ESS(Evolutionary Stable State)상태로 수렴함을 관찰하였고, 학습 알고리즘을 통해 서로간의 정보교환 없이 평형상태로 수렴함을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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