최근 무선 통신 시스템에서 제한된 스펙트럼 자원의 효율적 활용은 많은 사람들의 관심이 집중된 분야이다. 무선인지 기술은 비어 있는 주파수 대역을 찾고, 활용하는 기술로 스펙트럼의 효율적 사용을 가능하게 한다. 특히 무선인지 기술에서 기존 사용자의 신호를 검출하는 센싱 기술은 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 이 논문은 Bussgang 정리를 이용한 스펙트럼 센싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 수신 신호에 Bussgang 정리를 적용하여 신호와 가우시안 잡음 사이의 통계적 특성 차이를 계산하고 이를 바탕으로 신호의 존재 여부를 판단한다. 이 방법은 잡음 파워 추정이 없으므로 잡음 불확실성의 영향을 받지 않고, 아주 낮은 SNR (signal-to-noise power ratio)에서도 신호를 검출 할 수 있다. IEEE 802.22 WRAN (wireless regional area network)을 기반으로 12개의 ATSC (advanced television systems committee) A/74 DTV(Digital Television) 신호를 이용한 모의실험으로 제안한 방법의 성능을 평가하고, 제안한 방법의 이론적인 문턱값을 분석한다.
Akbari, Mohsen;Hossain, Md. Kamal;Manesh, Mohsen Riahi;El-Saleh, Ayman A.;Kareem, Aymen M.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2037-2051
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2012
Cognitive radio (CR) is envisioned as a promising paradigm of exploiting intelligence for enhancing efficiency of underutilized spectrum bands. In CR, the main concern is to reliably sense the presence of primary users (PUs) to attain protection against harmful interference caused by potential spectrum access of secondary users (SUs). In this paper, evolutionary algorithms, namely, particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are proposed to minimize the total sensing decision error at the common soft data fusion (SDF) centre of a structurally-centralized cognitive radio network (CRN). Using these techniques, evolutionary operations are invoked to optimize the weighting coefficients applied on the sensing measurement components received from multiple cooperative SUs. The proposed methods are compared with each other as well as with other conventional deterministic algorithms such as maximal ratio combining (MRC) and equal gain combining (EGC). Computer simulations confirm the superiority of the PSO-based scheme over the GA-based and other conventional MRC and EGC schemes in terms of detection performance. In addition, the PSO-based scheme also shows promising convergence performance as compared to the GA-based scheme. This makes PSO an adequate solution to meet real-time requirements.
Cognitive Radio(CR)는 실제로 사용하지 않는 주파수 대역을 스스로 찾아서 이용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 현재 사용되지 않는 스펙트럼 대역과 우선사용자(primary user)에 의해 점유되는 대역들을 찾기 위한 스펙트럼 센싱(spectrum sensing)은 CR 시스템에서 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 지금가지 연구된 스펙트럼 센싱 방법 중 에너지 검출 방식은 계산의 복잡도가 낮고 비교적 쉽게 구현 할 수 있어서 일반적으로 널리 사용되는 방식이지만 몇 가지 문제점들을 가지고 있다. 특히 불확실한 잡음 전력이 존재하는 환경에서는 에너지 검출기의 성능이 감쇠되기 때문에 이를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반 에너지 검출 기법을 제안하였다. 이 방식은 슬라이딩 윈도우를 이용하여 관심대역에서 신호와 잡음이 가진 에너지를 분리하고 잡음을 제외한 신호의 에너지를 계산해서 우선사용자 신호의 존재 여부를 판단한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 에너지 검출 기법이 기존의 에너지 검출 방식 보다 우수한 성능을 지닌 다는 것을 확인하였다.
Reliable detection of primary user activity increases the opportunity to access temporarily unused bands and prevents harmful interference to the primary system. By extracting a global decision from local sensing results, cooperative sensing achieves high reliability against multipath fading. For the effective combining of sensing results, which is generalized by a likelihood ratio test, the fusion center should learn some parameters, such as the probabilities of primary transmission, false alarm, and detection at the local sensors. During the training period in supervised learning, the on/off log of primary transmission serves as the output label of decision statistics from the local sensor. In this paper, we extend unsupervised learning techniques with an expectation maximization algorithm for cooperative spectrum sensing, which does not require an external primary transmission log. Local sensors report binary hard decisions to the fusion center and adjust their operating points to enhance learning performance. Increasing the number of sensors, the joint-expectation step makes a confident classification on the primary transmission as in the supervised learning. Thereby, the proposed scheme provides accurate parameter estimates and a fast convergence rate even in low signal-to-noise ratio regimes, where the primary signal is dominated by the noise at the local sensors.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1321-1336
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2015
Cooperative spectrum sensing (CSS) for vacant licensed bands is one of the key techniques in cognitive radio networks. However, current CSS schemes focus on ensuring an efficient cooperation among secondary users (SUs), but ignoring their competition. At the same time when several SUs want to a vacant band, how to win this pop vacant band for an SU becomes more and more important. Inspired by the idea that an SU who always behaves well will win a pop vacant band more easily, we propose a competition scheme called BehaveWell (BW) in this paper. By analyzing the main threats against CSS, competitive coefficient is introduced to evaluate each SU's past behaviors in CSS. A higher competitive coefficient is very helpful for an SU to win a pop vacant band. This BW scheme can not only enhance a healthy competition among SUs, but also improve the security of CSS. Simulations verify the effectiveness of the proposed scheme.
In this paper, we consider the problem of spectrum sensing for advanced television systems committee (ATSC) digital television (DTV) signal detection. To exploit the cyclostationarity of the ATSC DTV signals, we employ spectral correlation density (SCD) as the decision statistic and propose an optimal detection algorithm. The major difficulty is in obtaining the probability distribution functions of the SCD. To overcome the difficulty, we probabilistically model the pilot frequency location and employ Gaussian approximation for the SCD distribution. Then, we obtain a practically implementable detection algorithm that outperforms the industry leading systems by 2-3 dB. We also propose various techniques that greatly reduce the system complexity with performance degradation by only a few tenths of decibels. Finally, we show how robust the system is to the estimation errors of the noise power spectral density level and the probability distribution of the pilot frequency location.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.58-73
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2014
As is well known, cooperative sensing can significantly improve the sensing accuracy as compared to local sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, a large number of cooperative secondary users (SUs) reporting their local detection results to the fusion center (FC) would cause much overhead, such as sensing delay and energy consumption. In this paper, we propose a fast cooperative sensing scheme, called double threshold fusion (DTF), to reduce the sensing overhead while satisfying a given sensing accuracy requirement. In DTF, FC respectively compares the number of successfully received local decisions and that of failed receptions with two different thresholds to make a final decision in each reporting sub-slot during a sensing process, where cooperative SUs sequentially report their local decisions in a selective fashion to reduce the reporting overhead. By jointly considering sequential detection and selective reporting techniques in DTF, the overhead of cooperative sensing can be significantly reduced. Besides, we study the performance optimization problems with different objectives for DTF and develop three optimum fusion rules accordingly. Simulation results reveal that DTF shows evident performance gains over an existing scheme.
In recent literature on traffic scheduling, the combination of the two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC) and the Markov modulated Poisson process (MMPP) is used to analyze the capacity of VoIP traffic in the cognitive radio system. The performance of the cognitive radio system solely depends on the accuracy of spectrum sensing techniques, the minimization of false alarms, and the scheduling of traffic channels. In this paper, we only emphasize the scheduling of traffic channels (i.e., traffic handling techniques for the primary user [PU] and the secondary user [SU]). We consider the following three different traffic models: the cross-layer analytical model, M/G/1(m) traffic, and the IEEE 802.16e/m scheduling approach to evaluate the performance of the VoIP services of the cognitive radio system from the context of blocking probability and throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.703-719
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2011
In multi-user wireless communication systems, adaptive modulation and scheduling are promising techniques for increasing the system throughput. However, a mass of wireless recourse will be occupied and spectrum efficiency will be decreased to feedback channel quality indication (CQI) of all users in every subcarrier or chunk for adaptive orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Thus numerous limited feedback schemes are proposed to reduce the system overhead. The recently proposed compressive sensing (CS) theory provides a new framework to jointly measure and compress signals that allows less sampling and storage resources than traditional approaches based on Nyquist sampling. In this paper, we proposed two novel CQI feedback schemes based on general CS and subspace CS, respectively, both of which could be used in a wireless OFDM system. The feedback rate with subspace CS is greatly decreased by exploiting the subspace information of the underlying signal. Simulation results show the effectiveness of the proposed methods, with the same feedback rate, the throughputs with subspace CS outperform the discrete cosine transform (DCT) based method which is usually employed, and the throughputs with general CS outperform DCT when the feedback rate is larger than 0.13 bits/subcarrier.
Recent advances in remote sensing techniques provide the potential for monitoring soil color as well as soil moisture conditions at the spatial and temporal scales required for detailed local modeling efforts. Soil moisture as well as soil color is a key feature used in the identification and classification of soils. Soil spectral reflectance has a direct relationship with soil color, as well as to other parameters such as soil moisture, soil texture. and organic matter. We evaluate the influence of seven soil properties, soil color and soil moisture, on soil spectral reflectance. This paper presents the results obtained from the ground-truth spectral reflectance measurements in the 300-1100 nm wavelength range for various land surfaces. The results suggest that the reflectance properties of soils are related to soil color, soil texture, and soil moisture. Increasing soil moisture content generally decreases soil reflectance which leads to parallel curves of soil reflectance spectra across the entire shortwave spectrum. We discuss the relationships between the soil reflectance and the Munsell Soil Color Charts which contain standard color chips with colors specified by designations for hue, value, and chroma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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