인지무선(CR: Cognitive Radio) 기술은 최근의 스펙트럼 부족 문제 때문에 사용하지 않는 스펙트럼 대역을 효과적으로 사용하기 위해서 제안되었다. 인지무선 기술에서 스펙트럼 센싱 기술은 주요 이슈 중의 하나이고, 비면허 사용자는 1차 사용자에게 할당된 빈 스펙트럼 자원을 확인하고 활용할 수 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 기술을 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport system)에 적용하여 신호 검출의 성능을 분석한다. 그리고 협력 신호 검출을 위해서 OR-rule과 AND-rule을 사용하여 신호 검출의 성능과 신뢰성을 향상시킨다.
본 논문에서는 비정규 충격성 잡음 환경에서 협력 무선인지 네트워크를 위한 순서 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 구체적으로는 잡음을 이변수 등방형 대칭 알파 안정 (bivariate isotropic symmetric ${\alpha}$-stable) 분포를 따르는 것으로 모형화하고, 그에 알맞은 관측 샘플의 순서와 일반화된 우도비 검정 기반 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 비정규 잡음 환경에서 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 스펙트럼 센싱성능을 가짐을 보인다.
Saad, Wasan Kadhim;Ismail, Mahamod;Nordin, Rosdiadee;El-Saleh, Ayman A.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1754-1769
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2013
For the purpose of enhancing the spectrum efficiency, cognitive radio (CR) technology has been recently proposed as a promising dynamic spectrum allocation paradigm. In CR, spectrum sensing is the key capability of secondary users in a cognitive radio network that aims for reducing the probability of harmful interference with primary users. However, the individual CRs might not be able to carry out reliable detection of the presence of a primary radio due to the impact of channel fading or shadowing. This paper studies the cooperative spectrum sensing scheme as means of optimizing the sensing performance in AWGN and Rayleigh channels. Results generated from simulation provide evidence of the impact of channel condition on the complementary receiver operating characteristic (ROC). Based on the results, it was found that with constant local SNRs at the secondary users, the probability of missed detection ($P_m$) of cooperative spectrum sensing in a cognitive radio network, calculated using a closed form expression, can be significantly minimized. Thus, the paper illustrates that improvement of the detection performance of the CR network can be achieved by establishing a centralized cooperation among neighboring cognitive radio users. Finally, verification of the validity of the fusion schemes utilized for combining the individual CR decisions is provided.
협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing) 방식은 지역적으로 분산되어 있는 다수의 부 사용자들이 협력하여 스펙트럼 감지를 수행하는 방법으로, 페이딩으로 인한 검파 성능의 손실을 효과적으로 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. 지금까지 협력 스펙트럼 감지에 관해 발표된 대부분의 연구 결과들은 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정이 통계적으로 서로 독립이라는 가정에 기초한 것이다. 그러나 실제 환경에서는 음영 효과(shadowing effect)로 인해 서로 가까이에 위치한 부 사용자들의 감지 결정(decision)들은 상관 관계(correlation)를 가질 수 있다. 이런 요인이 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 본 논문에서는 주 사용자(primary user)가 활동할 때는 서로 다른 부 사용자 2명의 스펙트럼 감지 결정 사이에 일정한 통계적 상관도(correlation)가 존재하고, 활동하지 않는 경우에는 통계적으로 독립인 것으로 CR 시스템 환경을 설정한 후, 통계적 상관도에 따라 전송 용량(throughput)이 어떻게 변화하는 지를 분석하였다. 분석 결과 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정 사이의 상관 계수가 커질수록 OR 융합 규칙을 사용하는 경우에는 전송 용량이 줄어들은 반면 AND 융합 규칙을 사용하는 경우는 전송 용량이 증가하는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1392-1413
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2022
In order to meet the rapid development of the unmanned aerial vehicle (UAV) communication needs, cooperative spectrum sensing (CSS) helps to identify unused spectrum for the primary users (PU). However, multi-UAV mode (MUM) requires the large communication resource in a cognitive UAV network, resulting in a severe decline of spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE) and increase of energy consumption (EC). On this account, we extend the traditional 2D spectrum space to 3D spectrum space for the UAV network scenario and enable UAVs to proceed with spectrum sensing behaviors in this paper, and propose a novel multi-slot mode (MSM), in which the sensing slot is divided into multiple mini-slots within a UAV. Then, the CSS process is developed into a composite hypothesis testing problem. Furthermore, to improve SE and EE and reduce EC, we use the sequential detection to make a global decision about the PU channel status. Based on this, we also consider a truncation scenario of the sequential detection under the sensing delay constraint, and further derive a closed-form performance expression, in terms of the CSS performance and cooperative efficiency. At last, the simulation results verify that the performance and cooperative efficiency of MSM outperforms that of the traditional MUM in a low EC.
인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2038-2057
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2017
Gaussian learning is a new technology in the computational intelligence area. However, this technology weakens the learning ability of a particle swarm and achieves a lack of diversity. Thus, this paper proposes a vector Gaussian learning strategy and presents an effective approach, named particle swarm optimization based on vector Gaussian learning. The experiments show that the algorithm is more close to the optimal solution and the better search efficiency after we use vector Gaussian learning strategy. The strategy adopts vector Gaussian learning to generate the Gaussian solution of a swarm's optimal location, increases the learning ability of the swarm's optimal location, and maintains the diversity of the swarm. The method divides the states into normal and premature states by analyzing the state threshold of the swarm. If the swarm is in the premature category, the algorithm adopts an inertia weight strategy that decreases linearly in addition to vector Gaussian learning; otherwise, it uses a fixed inertia weight strategy. Experiments are conducted on eight well-known benchmark functions to verify the performance of the new approach. The results demonstrate promising performance of the new method in terms of convergence velocity and precision, with an improved ability to escape from a local optimum.
스펙트럼 검출은 인지 무선 시스템(Cognitive Radios) 구현을 위한 핵심 기술들 중의 하나이다. 스펙트럼 검출에서 문제시되는 점들 중에 하나는 페이딩(Fading) 및 쉐도윙(Shadowing) 등으로 인해서 스펙트럼 검출 성능이 저하된다는 것이다. 이 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 협력 스펙트럼 검출 방법이다. 이 방법을 통해 비협력 스펙트럼 검출 방식의 성능을 개선할 수 있지만, 여전히 큰 장애물과 같은 간섭 요인에 의해 스펙트럼 성능이 영향을 받는다는 단점이 있다. 특히, 기존의 대부분의 연구에서는 고정된 1차 사용자(Primary User, PU)를 고려하고 있지만 향후 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서는 이동성을 가지는 1차 사용자가 존재하는 시스템을 고려해야 한다. 이러한 환경에서 기존의 협력 스펙트럼 검출 방식은 정확성이 낮은 검출 성능을 보이고 고려하지 않아도 될 2차 사용자(Cognitive User, CR user)의 국부 센싱값을 전송함으로써 많은 에너지를 소비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 무선 인지 시스템에서의 이동성을 가지는 1차 사용자의 위치를 추정하고 이를 기반으로 간섭 영향을 받는 2차 사용자를 검출한다. 또한 검출된 간섭영향을 받는 2차 사용자의 센싱 정보를 융합 결정할 때 배제함으로써 스펙트럼 검출의 정확성을 높이는 방법을 제안하다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 정확한 스펙트럼 검출을 보인다.
단일 노드 스펙트럼 센싱과 비교했을 때, 협력스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰도를 크게 향상 시킬 수 있다. 또한 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법은 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 비해 센싱 성능을 제공할 수 있기 때문에 최근 많은 관심을 끌고 있다. 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법의 성능은 smoothing factor (SF)가 증가함에 따라 더 좋은 센싱 결과를 얻을 수 있으나, SF값이 증가함에 따라 더 긴 센싱 시간이 요구된다. 더나가 협력 스펙트럼의 경우, 노드수가 증가함에 따라 더 많은 전송시간이 요구됨으로, 고유값(Eigenvalue)기반의 협력 스펙트럼 센싱의 경우 SF값이 센싱 시간을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이에 본 논문에서는 센싱 시간을 증가하지 않고 SF값을 증가시킬 수 있는 고유값 및 중첩기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 방식에서는 SF값을 증가시키기 위하여 전송(reporting) 시간을 활용한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 기존 고유값 (Eigenvalue)기반의 센싱기법에 비교하여 더 작은 센싱 시간을 유지하면서 국부(local) 센싱값 및 전체(global) 센싱값을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제10권3호
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pp.190-198
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2010
This paper evaluates the performance of two methods of spectrum sensing: the linear combining method and the selection combining method which is based on maximum SNR of sensing channel. We proposed a rule for global detection for the purpose of combating hidden terminal problems in spectrum sensing. Our analysis considers a situation when sensing channels experience the non-identically, independently distributed(n.i.d) Rayleigh fading. The average probabilities of global detection in these methods are derived and compared. In the scope of this paper, the reporting channels are assumed to be the AWGN channel with invariant and identical gain during the system's operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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