Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

KR20110094983A - Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems - Google Patents

Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems Download PDF

Info

Publication number
KR20110094983A
KR20110094983A KR1020100014749A KR20100014749A KR20110094983A KR 20110094983 A KR20110094983 A KR 20110094983A KR 1020100014749 A KR1020100014749 A KR 1020100014749A KR 20100014749 A KR20100014749 A KR 20100014749A KR 20110094983 A KR20110094983 A KR 20110094983A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
spectrum sensing
reliability
hard decision
radio
Prior art date
Application number
KR1020100014749A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101090576B1 (en
Inventor
김재명
정봉민
장성진
손성환
Original Assignee
인하대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인하대학교 산학협력단 filed Critical 인하대학교 산학협력단
Priority to KR1020100014749A priority Critical patent/KR101090576B1/en
Publication of KR20110094983A publication Critical patent/KR20110094983A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101090576B1 publication Critical patent/KR101090576B1/en

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B1/00Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69Spread spectrum techniques
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/022Site diversity; Macro-diversity
    • H04B7/026Co-operative diversity, e.g. using fixed or mobile stations as relays
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/02Resource partitioning among network components, e.g. reuse partitioning
    • H04W16/06Hybrid resource partitioning, e.g. channel borrowing
    • H04W16/08Load shedding arrangements
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/14Spectrum sharing arrangements between different networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

PURPOSE: A weighted-cooperative spectrum sensing scheme using a markov model in a cognitive radio system is provided to perform a hard decision by regulating the weighted value which is applied to a wireless recognition user. CONSTITUTION: A concerned frequency band is sensed using an energy extractor(410). A weighted value according to the reliability of user is allocated(420). A hard decision is performed by the comparison result between separate spectrum sensing information and a threshold value(430). The hard decision is performed for determining the existence of prior user using the cooperative spectrum sensing algorithm. The final decision about the existence of the prior user signal by combining each hard decision information(440).

Description

무선 인지 시스템에서 마코프 모델을 이용한 가중치 할당 협력 스펙트럼 센싱 방법{WEIGHTED-COOPERATIVE SPECTRUM SENSING SCHEME USING MARKOV MODEL IN COGNITIVE RADIO SYSTEMS}WEIGHTED-COOPERATIVE SPECTRUM SENSING SCHEME USING MARKOV MODEL IN COGNITIVE RADIO SYSTEMS}

본 발명은 무선 인지 시스템에서 협력 스펙트럼 센싱 성능 향상을 위한 마코프 모델 기반의 가중치를 할당하는 협력 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a cooperative spectrum sensing method for assigning a weight based on a Markov model for improving cooperative spectrum sensing performance in a wireless recognition system.

최근 정보 통신 기술의 발전과 함께 무선 기기의 사용이 우리 생활의 전 영역으로 확대되고 있으며, 그에 따라 더 좋은 성능의 통신 시스템과 높은 데이터 전송률에 대한 요구가 높아지고 있다. 일례로 3세대 이동 전화 서비스가 보편화되면서 음성 데이터 위주의 통신에서 멀티미디어 서비스로 전환되고 있고, TV 전송 방식이 디지털 방송이나 DMB 등으로 다변화하고 있으며, 유비쿼터스 시대로 진입하는 과정에서 RFID/USN, 텔레메틱스, 홈네트워크의 사용이 본격화되는 등 주파수 자원에 대한 요구가 급등하고 있고, 이러한 기술들이 발전함에 따라 주파수 자원 수요는 점진적으로 확대될 것이 분명하다. 그에 반해 주파수 자원은 한정되어 있으며, 현재 거의 모든 주파수 대역은 고정 할당되어 있으며, 특히 무선 통신 환경에 적합한 3GHz 이하의 주파수 대역은 이미 포화 상태에 이르렀다. Recently, with the development of information and communication technology, the use of wireless devices is expanding to all areas of our lives, and accordingly, the demand for better performance communication systems and high data rates is increasing. For example, as the 3rd generation mobile phone service is becoming more popular, it is changing from voice data-oriented communication to multimedia service, and TV transmission system is diversifying to digital broadcasting and DMB.In the process of entering the ubiquitous era, RFID / USN, telematics, The demand for frequency resources is soaring, such as the use of home networks, and the demand for frequency resources will gradually increase as these technologies develop. On the other hand, frequency resources are limited, and almost all frequency bands are currently fixedly allocated, and frequency bands below 3 GHz, particularly suitable for wireless communication environments, are already saturated.

이처럼 무선 통신 시스템의 급격한 발전과 다양한 서비스의 등장으로 무선 자원 수요는 날로 증가하고 있다. 그러나 무선 자원(주파수)은 공공의 재산으로 국가의 엄격한 제한을 받고 있으며, 이미 많은 주파수 대역이 사용 중에 있어 새로운 무선 데이터 통신 시스템의 적용에 큰 어려움이 있게 되었다. The rapid development of wireless communication systems and the emergence of various services are increasing the demand for wireless resources. However, radio resources (frequency) are public property and are severely restricted by the state, and many frequency bands are already in use, making it difficult to apply new wireless data communication systems.

미국 연방 통신 위원회(Federal Communication Commission, FCC)는 2002년 주파수 정책 테스트 포스 보고서를 통해서 현재 고정 허가된 주파수 대역에 실제로 15~85%의 큰 이용률 변화를 가지며 일시적, 지역적으로 비어 있는 대역이 많은 등 비효율적으로 이용되고 있음을 지적하였다. 이에 따라 한정된 주파수 자원을 중복해서 이용하며 최대한 효율적으로 사용할 수 있는 방안을 찾은 것이 무선 통신에 있어 큰 논점이 되고 있다. In the 2002 Frequency Policy Test Force Report, the Federal Communications Commission (FCC) reported inefficiencies, such as a large 15-85% change in utilization for the currently licensed frequency bands and many temporary, regionally empty bands. It is pointed out that it is used as. As a result, finding a way to utilize the limited frequency resources repeatedly and to use them as efficiently as possible has become a big issue in wireless communication.

2003년 12월, FCC는 Notice of Proposed Rule Making(NPRM)을 통해 이러한 문제를 해결하기 위한 후보 기술로 무선 인기 지술(Cognitive Radio, CR)의 가능성을 언급하였다. 무선 인지 기술은 2001년 Joseph Mitola III에 의해 등장한 개념이며, 발전된 Software-Defined Radio(SDR) 기술로 시간적, 공간적으로 사용이 적은 주파수를 감지한 후, 이를 통해 채널 상태를 추정하고 사용자의 요구를 인지하여 우선 사용자(Primary User)에게 간섭을 주지 않고 비어있는 스펙트럼 대역을 효율적으로 이용하기 위한 방법이다.In December 2003, the FCC cited the possibility of Cognitive Radio (CR) as a candidate technology to address this issue through the Notice of Proposed Rule Making (NPRM). Wireless cognition technology was introduced by Joseph Mitola III in 2001. It is an advanced Software-Defined Radio (SDR) technology that detects frequencies that are less used temporally and spatially, and then estimates channel conditions and recognizes user needs. First, this method is to efficiently use an empty spectrum band without interfering with a primary user.

이처럼 무선 인지 기술은 주파수가 할당되어 있지만 실제로 사용되지 않고 있는 주파수를 감지해서 이를 효율적으로 공유하여 사용할 수 있는 개념을 제시하고 있다. As described above, the wireless recognition technology proposes a concept of detecting frequencies that are allocated but not actually used and efficiently sharing them.

무선 인지 시스템의 사용자는 크게 우선 사용자(Primary User)와 무선 인지 사용자(Cognitive Radio User: CR User, Secondary user)로 구분할 수 있다. 우선 사용자는 요금을 지불하고 허가된 주파수 대역을 사용하는 기존 시스템의 사용자를 지칭하며, 무선 인지 사용자는 무선 인지 기술을 이용하여 우선 사용자가 사용하지 않는 유효 대역을 발견하여 사용하는 사용자를 말한다. 하지만 우선 사용자가 그 대역을 다시 사용하기 시작했다는 것을 감지하게 되면 즉각적으로 해당 대역을 비워주어야 한다. 따라서, 무선 인지 시스템이 우선 사용자에게 간섭을 주지 않고, 스펙트럼 효율을 극대화하기 위해서 현재 사용되지 않는 스펙트럼 대역과 우선 사용자에 의해 점유되는 대역을 정확하게 파악할 수 있는 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing) 기술이 필요하다. A user of a wireless cognitive system can be largely classified into a primary user and a cognitive radio user (CR user, secondary user). The first user refers to a user of an existing system that pays a fee and uses a licensed frequency band, and the wireless aware user refers to a user who discovers and uses an effective band that is not used by the first user using a wireless recognition technology. But first, when a user detects that they are starting to use the band again, they must immediately empty the band. Therefore, in order to maximize spectral efficiency, the wireless recognition system does not interfere with a user first, and there is a need for a spectrum sensing technology capable of accurately identifying a spectrum band which is not currently used and a band occupied by the first user.

이처럼 무선 인지 사용자가 주파수를 이용하여 통신을 하기 위해서는 우선 사용자에 의해 점유되지 않는 비어있는 스펙트럼을 찾아야 하는 데 이러한 과정을 스펙트럼 센싱이라고 하며 무선 인지 시스템을 구성하는 핵심 기술 중 하나라고 할 수 있다. 스펙트럼 센싱 방법 중 에너지 검출 방식은 계산의 복잡도가 낮고 비교적 쉽게 구현할 수 있어서 일반적으로 널리 사용되는 방식이다. In order for a wireless cognitive user to communicate using frequency, a user must first find an empty spectrum that is not occupied by the user. This process is called spectrum sensing and can be said to be one of core technologies for constructing a wireless cognitive system. Among the spectral sensing methods, the energy detection method is generally used because of its low complexity and relatively easy implementation.

초기의 스펙트럼 센싱 기술은 각각의 무선 인지 사용자가 개별적으로 수행하는 방식에 관한 것이 대부분이었으나, 이 경우 음영 지역 및 잠복 터미널 문제 등이 발생할 수 있다. 따라서, 이를 해결하고 스펙트럼 센싱의 정확도를 높이기 위해 다수의 무선 인지 사용자들이 센싱의 정보를 공유하는 협력 센싱 기술에 대한 연구가 활발하게 전개되고 있다. Early spectrum sensing techniques were mostly related to how each radio-aware user performed individually, but in this case, shadowed areas and latent terminal problems may occur. Therefore, in order to solve this problem and to increase the accuracy of spectrum sensing, researches on cooperative sensing technology in which a plurality of radio-aware users share sensing information are actively developed.

협력 스펙트럼 센싱 방식에서 여러 무선 인지 사용자의 스펙트럼 감지 결과를 결합하는 방법은 무선 인지 사용자가 결합 센터(Combining Center)에 전달하는 데이터의 양자화 레벨에 따라 다음과 같이 2가지로 구분할 수 있다. 첫째는 각각의 무선 인지 사용자가 관측한 데이터(연판정)를 직접 결합 센터에 전송하고, 결합 센터에서 이 데이터들을 적절히 종합하여 우선 사용자의 스펙트럼 사용 여부에 대한 최종 판정을 내리는 방식이다. 그리고 둘째는 각각의 무선 인지 사용자가 일차적으로 우선 사용자의 스펙트럼 사용 여부를 판단하고, 그 결과(경판정)를 결합 센터에 전달하면, 결합 센터는 이를 적절히 종합하여 최종 판정을 내리는 방식이다. In the cooperative spectrum sensing method, there are two methods of combining the spectrum sensing results of a plurality of radio recognition users according to the quantization level of data transmitted to the combining center. The first method is to transmit the data (soft decision) observed by each radio-aware user directly to the combining center, and then combine the data properly in the combining center to make a final decision on the user's use of the spectrum. Secondly, each radio-aware user first determines whether the user's spectrum is used, and transmits the result (hard decision) to the combining center, where the combining center appropriately synthesizes the final decision.

개별 무선 인지 사용자의 센싱 결과를 결합 센터에 전달하는 과정에서 연판정 값이 보내지게 되면, 전체 시스템의 주파수 효율을 감소시키게 되기 때문에 현재는 이에 대한 부담이 적은 후자(경판정 전송)의 방식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.If the soft decision value is sent in the process of transmitting the sensing result of the individual radio recognition user to the combining center, the frequency efficiency of the entire system is reduced, so that the latter method (light decision transmission) is currently less burdensome. Research is active.

본 발명은 협력 스펙트럼의 경판정 결합에 있어서 각각의 무선 인지 사용자의 센싱 신뢰도를 파악하고, 그에 따라 무선 인지 사용자에게 부가하는 가중치의 값을 조정한 후 경판정을 함으로써 협력 스펙트럼 센싱의 검출 성능을 향상시키는 방법을 제공한다. The present invention improves the detection performance of cooperative spectrum sensing by identifying the sensing reliability of each radio recognition user in hard decision combining of the cooperative spectrum, adjusting the value of the weight added to the radio recognition user and then performing hard decision. It provides a method to make it.

또한 본 발명은 마코프 모델을 이용하여 개별 무선 이진 사용자의 신뢰도를 계산하고, 그에 따라 가중치가 적용된 각각의 무선 인지 사용자에게 가중치를 다르게 적용함으로써 기존의 경판정 결합 방법이 갖고 있는 한계를 극복할 수 있는 협력 스펙트럼 센싱 방법을 제공한다. In addition, the present invention can overcome the limitations of the conventional hard decision combining method by calculating the reliability of the individual wireless binary users using the Markov model, and accordingly apply the weight to each of the weighted radio recognition users differently. Provides a cooperative spectrum sensing method.

본 발명의 일실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법은 각각의 무선 인지 사용자가 에너지 검출기를 이용하여 관심 주파수 대역을 센싱하는 개별 스펙트럼 센싱 단계와 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 할당하는 단계와, 상기 가중치가 적용된 개별 스펙트럼 센싱 정보를 임계치와 비교 결과에 따라 경판정을 하는 단계 및 각각의 경판정 정보를 결합 센터에서 모두 종합하여 우선 사용자 신호의 존재 여부를 최종 판정하는 단계를 포함한다. In the cooperative spectrum sensing method according to an embodiment of the present invention, each radio-cognitive user senses a frequency band of interest using an energy detector and assigns weights according to the reliability of each radio-cognitive user. And performing hard decision on the weighted individual spectrum sensing information according to a result of comparison with a threshold value, and combining each hard decision information at a combining center to finally determine whether a user signal is present.

본 발명의 일 측면에서 상기 경판정을 하는 단계는 무선 인지 시스템의 우선 사용자 신호의 존재 여부를 판단하기 위한 협력 스펙트럼 센싱 알고리즘을 이용하여 경판정을 할 수 있다. In the aspect of the present invention, the hard decision step may be hard decision using a cooperative spectrum sensing algorithm for determining the existence of a priority user signal of the radio recognition system.

또한 본 발명의 일 측면에서 상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 할당하는 단계는 상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따라 가중치를 부여하여 가중치를 합할 수 있다. In addition, in one aspect of the present invention, the assigning weights according to the reliability of each radio recognition user may add weights according to the reliability of each radio recognition user and sum the weights.

또한 본 발명의 일 측면에서 상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도를 마코프 모델을 이용하여 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. In an aspect of the present invention, the method may further include calculating the reliability of each radio recognition user using a Markov model.

또한 본 발명의 일 측면에서 상기 경판정을 하는 단계는 상기 계산된 신뢰도를 이용하여 상기 가중치를 부여하고, 상기 가중치 합과 임계치 값을 비교하여 상기 우선 사용자의 존재 유무를 판단할 수 있다. In addition, in the aspect of the present invention, the hard decision may be performed by applying the weight using the calculated reliability and comparing the weighted sum with a threshold value to determine whether the user exists first.

본 발명에 따르면, 과거의 누적된 스펙트럼 센싱 정보를 바탕으로 현재 스펙트럼 센싱의 결과를 예측함으로써 센싱의 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. According to the present invention, the reliability of sensing can be further improved by predicting the result of current spectrum sensing based on past accumulated spectrum sensing information.

또한 본 발명에 따르면, 우선 사용자 시스템과 공존하는 상황에서 간섭을 최소화하여 무선 인지 시스템의 성능을 극대화할 수 있다.In addition, according to the present invention, first, it is possible to maximize the performance of the radio recognition system by minimizing the interference in the situation with the user system.

도 1은 본 발명에 따른 무선 인지 시스템과 우선 사용자 시스템의 배치도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 개별 스펙트럼 센싱의 신뢰도에 따른 가중치 계산 과정을 설명하기 위한 마코프 모델 상태 다이어그램이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 판정 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법에 대한 검출 확률을 나타내는 그래프이다.
1 is a layout view of a radio recognition system and a preferred user system according to the present invention.
2 is a diagram showing the configuration of a cooperative spectrum sensing determination apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a Markov model state diagram for explaining a weight calculation process according to reliability of individual spectrum sensing according to the present invention.
4 is a diagram illustrating an operation flow of a cooperative spectrum sensing determination method according to an embodiment of the present invention.
5 is a graph showing a detection probability for the cooperative spectrum sensing method according to the present invention.

본 발명이 적용되는 무선 인지 기술(Cognitive Radio: CR)은 주파수 대역이 할당되어 있지만 실제로 사용하지 않고 비어있는 주파수 대역을 감지해 이를 효율적으로 공유하여 사용할 수 있는 기술이다.Cognitive Radio (CR) to which the present invention is applied is a technique in which a frequency band is allocated but can be used by efficiently detecting an empty frequency band without actually using it.

본 발명에서 무선 인지 사용자(CR User)는 무선 인지 기술 기지국과 무선으로 통신할 수 있는 단말, 즉 사용자 장치 및 기기를 공중 통신 사업자의 전송로에 접속하여 이용할 수 있게 하는 장치의 총칭한다.In the present invention, a CR user is a generic term for a terminal capable of wirelessly communicating with a radio recognition technology base station, i.e., a user device and a device for accessing and using a transmission path of a public communication service provider.

본 발명에서 우선 사용자(Primary User)는 요금을 지불하고 허가된 주파수 대역을 사용하는 기존 시스템의 사용자를 지칭한다. In the present invention, a primary user refers to a user of an existing system that pays a fee and uses a licensed frequency band.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. Hereinafter, a cooperative spectrum sensing method according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 무선 인지 시스템과 우선 사용자 시스템의 배치도이다. 1 is a layout view of a radio recognition system and a preferred user system according to the present invention.

도 1을 참조하면, 무선 인지 기술을 사용하는 시스템은 무선 인지 기지국(100)과 무선 인지 사용자(101, 102, 103, 104, 105)들로 구성된다. 우선 사용자 기지국(110)은 다수의 우선 사용자(111, 112, 113, 114, 115)들을 관리한다. Referring to FIG. 1, a system using a radio recognition technology includes a radio recognition base station 100 and radio recognition users 101, 102, 103, 104, and 105. The preferred user base station 110 manages a plurality of preferred users 111, 112, 113, 114, and 115.

이때 무선 인지 사용자(101, 102, 103, 104, 105)들은 반드시 우선 사용자(111, 112, 113, 114, 115)가 사용하지 않거나 비어있는 주파수를 사용해야 하며, 우선 사용자(111, 112, 113, 114, 115)가 주파수를 사용하고 있다면, 즉시 우선 사용자(111, 112, 113, 114, 115)와 다른 주파수를 사용함으로써 간섭을 일으키지 않아야 한다. 따라서, 무선 인지 사용자(101, 102, 103, 104, 105)들은 계속해서 우선 사용자(111, 112, 113, 114, 115)의 스펙트럼 이용 상황을 관찰하는 스펙트럼 센싱을 하게 된다. In this case, the wireless aware users 101, 102, 103, 104, and 105 must first use an empty or unused frequency by the users 111, 112, 113, 114, and 115. If 114, 115 is using a frequency, it should not immediately cause interference by using a frequency different from the user 111, 112, 113, 114, 115 immediately. Accordingly, the wireless aware users 101, 102, 103, 104, and 105 continue to perform spectrum sensing to observe the spectrum usage situation of the users 111, 112, 113, 114, and 115 first.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing the configuration of a cooperative spectrum sensing determination apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 무선 인지 사용자의 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 수신부(201-1, 201-2, ... , 201-n), 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n), 가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n) 및 개별 판정부(204-1, 204-2, ... , 204-n)를 포함한다. Referring to FIG. 2, the apparatus 200 for determining cooperative spectrum sensing of a wireless cognitive user includes a receiver 201-1, 201-2,. .., 202-n), the weighting unit 203-1, 203-2, ..., 203-n and the individual determination unit 204-1, 204-2, ..., 204-n Include.

수신부(201-1, 201-2, ... , 201-n)는 각각의 안테나를 통해 신호를 수신한다. The receiving units 201-1, 201-2,..., 201-n receive signals through respective antennas.

에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)는 각각의 수신부(201-1, 201-2, ... , 201-n)로부터 수신된 신호를 FFT를 이용하여 주파수 샘플로 변환하고 주파수 영역의 에너지를 계산하여 그 결과를 이용해 검출 확률을 계산한다. 즉, 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)는 각각의 수신부(201-1, 201-2, ... , 201-n)로부터 수신된 신호를 A/D 변환기에 의해 디지털 신호로 변환하고, FFT에 의해 주파수 영역으로 변환된 K개의 디지털 샘플을 얻고, 상기 샘플들이 제곱과 평균화를 거치면서 신호의 에너지를 구하여 신호를 검출한다. 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)는 넓은 대역에서 여러 개의 신호를 동시에 검출할 수 있는 장정이 있으며, K를 증가시키면서 주파수 해당도(resolution)가 높아져서 협대역 신호의 검출도 가능하게 되며, 센싱 시간을 증가시키면 평균화 횟수N도 증가하므로 신호의 에너지 검출 성능을 향상시킬 수 있다. 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)는 신호의 검출을 위해 다음의 두 가지 가정의 테스트를 통해 이루어질 수 있다. The energy detectors 202-1, 202-2, ..., 202-n use the FFT to frequency-receive signals received from the receivers 201-1, 201-2, ..., 201-n. Convert it to a sample, calculate the energy in the frequency domain, and use the results to calculate the probability of detection. That is, the energy detectors 202-1, 202-2, ..., 202-n transmit the A / D signals received from the receivers 201-1, 201-2, ..., 201-n. The converter converts the digital signal into a digital signal, obtains K digital samples converted into the frequency domain by the FFT, and obtains the energy of the signal while the samples are squared and averaged to detect the signal. The energy detectors 202-1, 202-2, ..., 202-n have a mechanism for simultaneously detecting a plurality of signals in a wide band, and increase the K and increase the frequency resolution to narrow the band. In addition, the detection of the signal is possible, and as the sensing time is increased, the averaging number N is also increased, thereby improving the energy detection performance of the signal. The energy detectors 202-1, 202-2,..., 202-n can be made through the following two assumptions for the detection of a signal.

1)

Figure pat00001
: 입력
Figure pat00002
에는 잡음
Figure pat00003
만 존재.
Figure pat00004
One)
Figure pat00001
: input
Figure pat00002
Noisy
Figure pat00003
Only exist.
Figure pat00004

2)

Figure pat00005
: 입력
Figure pat00006
에는 신호
Figure pat00007
와 잡음
Figure pat00008
공존.
Figure pat00009
2)
Figure pat00005
: input
Figure pat00006
No signal
Figure pat00007
And noise
Figure pat00008
coexistence.
Figure pat00009

Figure pat00010
은 잡음 성분에 대한 주파수 샘플이며 평균이 0이고 분산이
Figure pat00011
인 가산성 백색 가우스 잡음(AWGN)으로 가정한다.
Figure pat00010
Is a frequency sample for the noise component, with an average of 0 and a variance
Figure pat00011
Assume a phosphorus additive white Gaussian noise (AWGN).

따라서, 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)를 통과한 신호의 테스트 샘플 T는 수학식 1로 나타낼 수 있다. Therefore, the test sample T of the signal passing through the energy detectors 202-1, 202-2,..., 202-n can be represented by Equation 1 below.

Figure pat00012
Figure pat00012

이와 같이, 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)는 수학식 1에 의해 얻은 결과를 미리 정해 놓은 임계값과 비교하면 두 가지 가설 중 한 가지로 선택하여 신호를 검출할 수 있다. As described above, the energy detectors 202-1, 202-2, ..., 202-n select one of two hypotheses when comparing the result obtained by Equation 1 with a predetermined threshold. Can be detected.

본 발명은 누적된 검출 확률들에 마코프 모델을 적용해 센싱의 성공 및 실패 확률, 상태 전이 확률을 이용하여 현재 진행되는 센싱의 검출 확률을 예측한다. The present invention applies the Markov model to the accumulated detection probabilities to predict the detection probability of the current sensing by using the success and failure probability of the sensing and the state transition probability.

가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n)는 상기 예측한 결과를 바탕으로 가중치를 부가한다. 즉, 가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n)는 상기 검출된 에너지에 따라 개별 무선 인지 사용자의 신뢰도를 자체적으로 추정하고, 그에 따라 수학식 2와 같이 가중치를 부여한다.The weight appliers 203-1, 203-2, ..., 203-n add weights based on the predicted result. That is, the weight applying unit 203-1, 203-2, ..., 203-n estimates the reliability of the individual radio recognition user according to the detected energy by itself, and accordingly Equation 2 Grant.

Figure pat00013
Figure pat00013

수학식 2는 가중치를 현재 센싱 결과에 적용하여 가중치 합을 구하는 방법을 나타낸다. Equation 2 shows a method of obtaining a weighted sum by applying a weight to a current sensing result.

수학식 2에서

Figure pat00014
은 현재 각 CR 사용자의 센싱 결과를 나타내고,
Figure pat00015
은 센싱 구간
Figure pat00016
에서 CR 사용자
Figure pat00017
의 가중치, 즉 신뢰도(trust factor)를 나타낸다. In Equation 2,
Figure pat00014
Represents the current sensing result of each CR user,
Figure pat00015
Silver sensing section
Figure pat00016
CR user in
Figure pat00017
Denotes a weight, i.e., a trust factor.

우선 사용자와 무선 인지 사용자간의 채널 환경이 슬로우 페이딩이라 가정하면, 최근의 센싱 결과와 현재의 센싱 결과가 매우 유사할 것이다. 따라서, 각 무선 인지 사용자의 현재 센싱 구간에서의 개별 센싱 결과

Figure pat00018
(k=1,2,…,K)을 이전 센싱 구간에서의 협력 센싱 결과
Figure pat00019
과 비교한다. 이로부터
Figure pat00020
이면 CR 사용자
Figure pat00021
의 신뢰도를 증가시키고, 반대로
Figure pat00022
이면 CR 사용자
Figure pat00023
의 신뢰도를 감소시킨다. First, assuming that the channel environment between the user and the radio-aware user is slow fading, the recent sensing results and the current sensing results will be very similar. Therefore, the individual sensing result in the current sensing interval of each radio recognition user
Figure pat00018
(k = 1,2,…, K) is the result of cooperative sensing in the previous sensing interval.
Figure pat00019
Compare with From this
Figure pat00020
CR user
Figure pat00021
Increases the reliability of the
Figure pat00022
CR user
Figure pat00023
Reduces the reliability of.

또한 평균화 효과를 얻기 위해 신뢰도 값을 여러 센싱 구간 동안 누적한다. 하기 수학식3과 수학식 4는 무선 인지 사용자

Figure pat00024
의 신뢰도
Figure pat00025
을 결정하는 방법과 정규화 과정을 각각 나타낸다.In addition, the reliability value is accumulated over several sensing intervals to obtain the averaging effect. Equations 3 and 4 are wireless recognition users
Figure pat00024
Reliability
Figure pat00025
The method and the normalization process are respectively determined.

Figure pat00026
Figure pat00026

Figure pat00027
Figure pat00027

수학식 3에서

Figure pat00028
은 신뢰도와 반비례하는 값으로 수학식 3에 따라 forgetting factor
Figure pat00029
를 갖고 매 센싱 구간 마다 갱신된다. 이러한 결합 방법은 여러 센싱 구간에 걸쳐 높은 신뢰도를 쌓아온 무선 인지 사용자가 결합에 큰 비중을 차지하게 한다. 하지만 무선 인지 사용자의 경판정 값에 의해 일정한 만큼의 신뢰도를 증감시키기 때문에 각 센싱 구간에서 무선 인지 사용자의 신뢰도는 알 수 없다. 따라서, 각 센싱 구간에서 무선 인지 사용자의 신뢰도를 계산하고 그에 따라 신뢰도가 높은 무선 인지 사용자에게 더 큰 신뢰도 값을 증가시킬 수 있는 알고리즘이 요구된다. In equation (3)
Figure pat00028
Is a value inversely proportional to reliability, and the forgetting factor according to equation (3).
Figure pat00029
It is updated every sensing period with. This combining method allows a wireless cognitive user who has accumulated high reliability over several sensing intervals to take a large part in the combining. However, the reliability of the wireless cognitive user is not known in each sensing interval because the reliability is increased or decreased by a hard decision value of the wireless cognitive user. Accordingly, there is a need for an algorithm that can calculate the reliability of the radio-cognitive user in each sensing interval and thereby increase a greater reliability value for the radio-cognitive user with high reliability.

본 발명에서는 센싱 성능 향상을 위해 마코프(Markov) 모델을 이용하여 신뢰도가 높은 무선 인지 사용자에게 증가시킬 신뢰도 값을 결정하고, 수학식 2의 경판정 결합 과정을 거쳐 우선 사용자의 존재 유무를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 마코프 모델은 일반적으로 일련의 확률변수의 통계 값을 예측하기 위해 이용된다. 마코프 모델로부터 유도되는 기술은 시간에 따라 변하는 상태가 존재하며, 이미 수행한 연속적인 행위가 주어져 있을 때, 다음에 행할 행위를 예측하기 위해 이용된다. 따라서 개별 센싱의 경판정 값들을 관측하고 관측된 데이터를 바탕으로 현재 센싱의 신뢰도를 예측하여, 가중치 기반 협력 센싱의 경판정 결합 시 각 무선 인지 사용자들의 가중치로 사용한다.In the present invention, a Markov model is used to determine a reliability value to be increased to a highly reliable wireless cognitive user and to determine whether a user exists first through the hard decision combining process of Equation 2 to improve sensing performance. Suggest. Markov models are generally used to predict statistical values of a series of random variables. The technique derived from the Markov model is used to predict what to do next, given that there is a state that changes over time, and given a series of actions that have already been performed. Therefore, the hard decision values of individual sensing are observed, and the reliability of the current sensing is predicted based on the observed data, and used as the weight of each radio-aware user when the hard decision of the weighted cooperative sensing is combined.

기존의 경판정 결합 방식과 마찬가지로 최근의 센싱 결과와 현재의 센싱 결과가 매우 유사할 것이라 가정한다. 마코프 모델의 상태 다이어그램이 도 3에 도시된 것과 같다고 가정하면, 전이 확률 행렬은 수학식 5와 같다.As with the conventional hard decision combining method, it is assumed that the recent sensing results are very similar to the current sensing results. Assuming that the state diagram of the Markov model is as shown in FIG. 3, the transition probability matrix is shown in equation (5).

Figure pat00030
Figure pat00030

(

Figure pat00031
)(
Figure pat00031
)

센싱 구간 동안 관측을 통해 각 무선 사용자가 성공 확률, 실패 확률 및 상태 전이 확률을 구하고 이전 센싱의 상태(state)에 따라 현재 센싱의 성공 확률을 얻는다. 이렇게 구해진 값을 신뢰도로 사용해 가중치를 계산하고 임계값과 비교를 통해 우선 사용자 신호의 존재 유무를 판단하여 결합 센터(210)로 경판정 값을 전달하게 된다. Observation during the sensing interval, each wireless user obtains the success probability, failure probability and state transition probability, and obtains the success probability of the current sensing according to the state of the previous sensing. Using the obtained value as the reliability, the weight is calculated and compared with the threshold value to determine the presence of the user signal first to pass the hard decision value to the coupling center (210).

도 3은 본 발명에 따른 개별 스펙트럼 센싱의 신뢰도에 따른 가중치 계산 과정을 설명하기 위한 마코프 모델 상태 다이어그램이다.3 is a Markov model state diagram for explaining a weight calculation process according to reliability of individual spectrum sensing according to the present invention.

도 3을 참조하면, 마코프 모델은 일반적으로 일련의 확률변수의 통계 값을 예측하기 위해 이용된다. 마코프 모델로부터 유도되는 기술은 시간에 따라 변하는 상태가 존재하며, 이미 수행한 연속적인 행위가 주어져 있을 때, 다음에 행할 행위를 예측하기 위해 이용된다. Referring to FIG. 3, the Markov model is generally used to predict statistical values of a series of random variables. The technique derived from the Markov model is used to predict what to do next, given that there is a state that changes over time, and given a series of actions that have already been performed.

따라서, 개별 센싱의 경판정 값들을 관측하고 관측된 데이터를 바탕으로 현재 센싱의 신뢰도를 예측하여, 가중치 기반 협력 센싱의 경판정 결합 시 각각의 무선 인지 사용자의 가중치로 사용한다. 센싱 구간 동안 관측을 통해 각각의 무선 인지 사용자의 상태(300,301) 및 전이 확률(302,303,304,305)을 구한다. 하기 수학식 6 및 수학식 7은 개별 센싱의 성공 및 실패 조건을 각각 나타낸다.  Therefore, the hard decision values of the individual sensing are observed, and the reliability of the current sensing is predicted based on the observed data, and used as the weight of each radio-aware user in the hard decision combining of the weighted cooperative sensing. Observation during the sensing period obtains the state (300,301) and the transition probability (302,303,304,305) of each radio-aware user. Equations 6 and 7 represent success and failure conditions of individual sensing, respectively.

Figure pat00032
Figure pat00032

Figure pat00033
Figure pat00033

Figure pat00034
Figure pat00035
번째 무선 인지 사용자의 현재 센싱 경판정 값을 나타내며,
Figure pat00036
은 결합 센터(210)에서 최종 판정한 최근의 협력 스펙트럼 센싱 경판정 값을 의미한다.
Figure pat00034
silver
Figure pat00035
The current sensing hard decision value of the first wireless recognition user,
Figure pat00036
Denotes the latest cooperative spectrum sensing hard decision value finally determined at the combining center 210.

무선 인지 사용자의 현재 센싱 결과가 수학식 6의 성공 조건을 만족하는 경우는 수학식 8을 이용해 신뢰도를 계산한다.When the current sensing result of the wireless aware user satisfies the success condition of Equation 6, Equation 8 is used to calculate the reliability.

Figure pat00037
Figure pat00037

현재 센싱 결과가 수학식 7의 실패 조건을 만족하는 경우는 수학식 9를 이용해 신뢰도를 계산한다. When the current sensing result satisfies the failure condition of Equation 7, the reliability is calculated using Equation 9.

Figure pat00038
Figure pat00038

이렇게 구해진 신뢰도를 각각의 무선 인지 사용자의 가중치로 사용한다. The reliability thus obtained is used as the weight of each radio recognition user.

개별 판정부(204-1, 204-2, ... , 204-n)는 각각 가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n)에 의해 상기 가중치가 부가된 신호의 에너지를 임계값과 비교하여 개별 판정을 한다. 개별 판정부(204-1, 204-2, ... , 204-n)는 각각 가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n)에 의해 수학식 2에 따라 계산된 가중치 합(

Figure pat00039
)을 임계치와 비교하여 협력 스펙트럼 센싱의 최종 판단을 한다. The individual determination units 204-1, 204-2, ..., 204-n each receive the weighted signal by the weight applying units 203-1, 203-2, ..., 203-n, respectively. The individual judgments are made by comparing the energy with the threshold. The individual determination units 204-1, 204-2, ..., 204-n are respectively calculated by the weighting unit 203-1, 203-2, ..., 203-n according to equation (2). Weighted sums (
Figure pat00039
) Is compared to the threshold to make the final decision of cooperative spectrum sensing.

기존의 협력 스펙트럼 센싱 방식은 센싱에 성공한 무선 인지 사용자에게 고정된 가중치를 증가시키고, 실패한 무선 인지 사용자에게는 고정된 가중치를 감소시킨다. 이에 반해 본 발명은 센싱의 신뢰도를 예측하고 그에 따라 증가시키거나 감소시킬 가중치를 정하기 때문에 센싱의 정확도를 높일 수 있다.  The existing cooperative spectrum sensing scheme increases fixed weights for successful wireless cognitive users and decreases fixed weights for failed wireless cognitive users. In contrast, the present invention can increase the accuracy of sensing because it predicts the reliability of the sensing and determines the weight to increase or decrease accordingly.

결합 센터(210)는 개별 판정부(204-1, 204-2, ... , 204-n)로부터 개별 판정된 신호들을 수신하고, 상기 수신된 값들을 종합해 우선 사용자 신호의 존재 유무에 대한 최종 판정을 한다. 즉, 결합 센터(210)는 각 무선 인지 사용자의 경판정 값들을 전달받아 임계값과 비교해 최종 판정을 하고, 상기 판정 값을 모든 무선 인지 사용자들에게 다시 전달하여 우선 사용자의 신호를 약하게 받는 무선 인지 사용자의 올바른 판단을 돕는다. The combining center 210 receives the individually determined signals from the individual determination units 204-1, 204-2, ..., 204-n, and combines the received values to determine whether the user signal is present or not. Final decision is made. That is, the combining center 210 receives the hard decision values of each radio recognition user, compares the threshold with the threshold, and makes a final decision, and transmits the decision value back to all radio recognition users to receive the user's signal weakly. Help the user make good judgment

신호 검출기(220)는 결합 센터(210)로부터 상기 우선 사용자 신호의 존재 유무에 대한 최종 판정 결과를 수신하고, 상기 수신된 최종 판정 결과에 따라 신호를 검출한다. The signal detector 220 receives a final determination result for the presence or absence of the first user signal from the combining center 210 and detects a signal according to the received final determination result.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 판정 방법의 동작 흐름을 나타내는 도면이다. 4 is a diagram illustrating an operation flow of a cooperative spectrum sensing determination method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 각각의 무선 인지 사용자의 관심 주파수 대역에 대한 개별 스펙트럼을 센싱한다(410). 즉, 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 수신부(201-1, 201-2, ... , 201-n)를 통해 수신된 신호를 FFT를 이용하여 주파수 샘플로 변환하고, 에너지 검출부(202-1, 202-2, ... , 202-n)를 통해 주파수 영역의 에너지를 계산하여 각각의 무선 인지 사용자의 관심 주파수 대역에 대한 개별 스펙트럼을 센싱한다. Referring to FIG. 4, the cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 senses an individual spectrum of a frequency band of interest of each radio recognition user (410). That is, the cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 converts the signal received through the receivers 201-1, 201-2,..., 201-n into frequency samples using the FFT, and the energy detector 202-n. 1, 202-2, ..., 202-n) to calculate the energy in the frequency domain to sense the individual spectrum for the frequency band of interest of each radio recognition user.

협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 할당한다(420). 즉, 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 가중치 적용부(203-1, 203-2, ... , 203-n)를 누적된 검출 확률들에 마코프 모델을 적용하여 센싱의 성공 및 실패 확률, 상태 전이 확률을 이용하여 현재 진행되는 센싱의 검출 확률을 예측하고, 예측한 결과를 바탕으로 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 부가한다. The cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 allocates a weight according to the reliability of each radio recognition user (420). That is, the cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 applies the Markov model to the accumulated detection probabilities of the weight appliers 203-1, 203-2, ..., 203-n, and thus the success and failure probability of sensing, The detection probability of the current sensing is predicted using the state transition probability, and a weight is added according to the reliability of each radio-cognitive user based on the predicted result.

협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 상기 가중치가 적용된 개별 스펙트럼 센싱 정보를 임계치와 비교하여 경판정을 수행한다(430). 즉, 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치(200)는 개별 판정부(204-1, 204-2, ... , 204-n)를 통해 상기 가중치가 부가된 신호의 에너지를 임계치와 비교하여 개별적으로 경판정을 수행하고, 상기 개별 판정된 신호들을 결합 센터(210)로 전송한다.The cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 performs hard decision by comparing the individual spectrum sensing information to which the weight is applied with a threshold (430). That is, the cooperative spectrum sensing determination apparatus 200 performs hard decision individually by comparing the energy of the weighted signal with a threshold value through the individual determination units 204-1, 204-2, ..., 204-n. And transmit the individually determined signals to the combining center 210.

결합 센터(210)는 상기 수신된 값들을 종합해서 우선 사용자 신호의 존재 유무에 대한 최종 판정을 수행한다(440). The combining center 210 combines the received values and first performs a final determination on the presence or absence of a user signal (440).

본 발명에서 제안되는 알고리즘의 성능 분석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한 결과는 도 5에 도시된 것과 같으며, 시뮬레이션 파라미터는 표 1과 같다. Computer simulation results for the performance analysis of the algorithm proposed in the present invention are as shown in Figure 5, the simulation parameters are shown in Table 1.

ParameterParameter ValueValue ParameterParameter ValueValue SNRSNR -20~0dB-20 ~ 0dB BWBW 60MHz60 MHz FFT SizeFFT Size 10241024 RSSIRSSI Max 3dBMax 3dB

우선 사용자는 DTV시스템으로서 대역폭은 6MHz로 가정하였고, 채널 모델은 랜덤 Rayleigh fading 채널을 적용하였다. 또한, FFT Size는 1024이고, 우선 사용자의 위치에 따른 무선 인지 사용자에서의 수신 신호 세기(RSSI)의 차이는 최대 3dB로 가정하였다. First, the user assumed that the bandwidth was 6MHz as a DTV system, and the channel model applied a random Rayleigh fading channel. In addition, the FFT size is 1024. First, it is assumed that the difference in the received signal strength (RSSI) in the radio-aware user according to the location of the user is 3 dB at maximum.

도 5는 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법에 대한 검출 확률을 나타내는 그래프이다. 5 is a graph showing a detection probability for the cooperative spectrum sensing method according to the present invention.

도 5를 참조하면, 가중치를 적용한 두 개의 그래프의 검출 확률이 높은 것을 파악할 수 있으며, 본 발명에서 제안하는 마코프 모델 기반의 가중치 부가 방식이 기존의 고정된 가중치를 부가하는 경판정 결합 방법에 비해 확률이 높은 것을 파악할 수 있다. Referring to FIG. 5, it can be seen that the detection probability of the two graphs to which the weight is applied is high, and the Markov model-based weighting method proposed by the present invention has a higher probability than the conventional hard decision combining method of adding a fixed weight. We can grasp this high thing.

이와 같이, 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법은 마코프 모델을 이용하여 신호의 검출을 예측하기 때문에 우선 사용자 신호의 존재 유무를 정확하게 판단할 수 있으며, 특히 채널이 느리게 변하는 환경에서 더욱 정확한 판정을 가능하게 할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. As described above, the cooperative spectrum sensing method according to the present invention predicts the detection of a signal using a Markov model, so that the presence or absence of a user signal can be accurately determined first, and more precisely in an environment in which a channel changes slowly. can do. Methods according to an embodiment of the present invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

100: 무선 인지 기지국
110: 우선 사용자 기지국
101, 102, 103, 104, 105: 무선 인지 사용자
111, 112, 113, 114, 115: 다수의 우선 사용자
200: 협력 스펙트럼 센싱 판정 장치
201-1, 201-2, ... , 201-n: 수신부
202-1, 202-2, ... , 202-n: 에너지 검출부
203-1, 203-2, ... , 203-n: 가중치 적용부
204-1, 204-2, ... , 204-n: 개별 판정부
210: 결합 센터
220: 신호 검출기
100: radio-aware base station
110: first user base station
101, 102, 103, 104, 105: Wireless Aware User
111, 112, 113, 114, 115: Multiple Preferred Users
200: cooperative spectrum sensing determination device
201-1, 201-2, ..., 201-n: Receiver
202-1, 202-2, ..., 202-n: energy detector
203-1, 203-2, ..., 203-n: weighted part
204-1, 204-2, ..., 204-n: individual judgment unit
210: joining center
220: signal detector

Claims (5)

각각의 무선 인지 사용자가 에너지 검출기를 이용하여 관심 주파수 대역을 센싱 하는 개별 스펙트럼 센싱 단계;
각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 할당하는 단계;
상기 가중치가 적용된 개별 스펙트럼 센싱 정보를 임계치와 비교 결과에 따라 경판정을 하는 단계; 및
각각의 경판정 정보를 결합 센터에서 모두 종합하여 우선 사용자 신호의 존재 여부를 최종 판정하는 단계
를 포함하는 협력 스펙트럼 센싱 방법.
An individual spectrum sensing step in which each radio-cognitive user senses a frequency band of interest using an energy detector;
Assigning weights according to the reliability of each radio recognition user;
Hard decision of the weighted individual spectrum sensing information according to a comparison result with a threshold; And
Synthesizing each hard decision information in the combining center and finally determining whether a user signal is present;
Cooperative spectrum sensing method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 경판정을 하는 단계는,
무선 인지 시스템의 우선 사용자 신호의 존재 여부를 판단하기 위한 협력 스펙트럼 센싱 알고리즘을 이용하여 경판정을 하는, 협력 스펙트럼 센싱 방법.
The method of claim 1,
The hard decision step is,
A cooperative spectrum sensing method for hard decision using a cooperative spectrum sensing algorithm for determining the existence of a preferred user signal of a radio recognition system.
제1항에 있어서,
상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따른 가중치를 할당하는 단계는,
상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도에 따라 가중치를 부여하여 가중치를 합하는, 협력 스펙트럼 센싱 방법.
The method of claim 1,
Allocating a weight according to the reliability of each radio recognition user,
And weighted according to the reliability of each radio-cognitive user to sum the weights.
제1항에 있어서,
상기 각각의 무선 인지 사용자의 신뢰도를 마코프 모델을 이용하여 계산하는 단계를 더 포함하는, 협력 스펙트럼 센싱 방법.
The method of claim 1,
And calculating the reliability of each radio-cognitive user using a Markov model.
제4항에 있어서,
상기 경판정을 하는 단계는,
상기 계산된 신뢰도를 이용하여 상기 가중치를 부여하고, 상기 가중치 합과 임계치 값을 비교하여 상기 우선 사용자의 존재 유무를 판단하는, 협력 스펙트럼 센싱 방법.
The method of claim 4, wherein
The hard decision step is,
And assigning the weight using the calculated reliability, and comparing the sum of the weight with a threshold value to determine the presence or absence of the first user.
KR1020100014749A 2010-02-18 2010-02-18 Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems KR101090576B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100014749A KR101090576B1 (en) 2010-02-18 2010-02-18 Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100014749A KR101090576B1 (en) 2010-02-18 2010-02-18 Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110094983A true KR20110094983A (en) 2011-08-24
KR101090576B1 KR101090576B1 (en) 2011-12-08

Family

ID=44930904

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100014749A KR101090576B1 (en) 2010-02-18 2010-02-18 Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101090576B1 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101470873B1 (en) * 2012-11-06 2014-12-10 중앙대학교 산학협력단 System for cognitive radio communication
KR101532323B1 (en) * 2013-10-16 2015-06-30 국방과학연구소 Wideband spectrum sensing method based on joint detection of multiple narrowband signals
US9848377B2 (en) 2012-11-26 2017-12-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Communication network setting method of wireless communication terminal
CN110826019A (en) * 2019-10-15 2020-02-21 电子科技大学 Space spectrum state prediction method based on hidden Markov model
CN111212423A (en) * 2020-01-13 2020-05-29 北京交通大学 Credible cooperative interference node selection method based on hidden Markov model
CN107947877B (en) * 2017-11-16 2020-11-10 重庆邮电大学 User selection cooperative spectrum sensing method based on energy efficiency
CN112087275A (en) * 2020-08-24 2020-12-15 宁波大学 Cooperative spectrum sensing method based on birth and death process and viscous hidden Markov model

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101397326B1 (en) * 2007-04-25 2014-05-20 인하대학교 산학협력단 Method for detecting spectrum in wireless communication system
KR100824602B1 (en) * 2007-08-23 2008-04-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for predicting channel status based on cognitive radio
KR101460019B1 (en) * 2008-06-02 2014-11-12 삼성전자주식회사 Cognitive radion communication device and cognitive radion communication method using hidden markov model

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101470873B1 (en) * 2012-11-06 2014-12-10 중앙대학교 산학협력단 System for cognitive radio communication
US9848377B2 (en) 2012-11-26 2017-12-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Communication network setting method of wireless communication terminal
KR101532323B1 (en) * 2013-10-16 2015-06-30 국방과학연구소 Wideband spectrum sensing method based on joint detection of multiple narrowband signals
CN107947877B (en) * 2017-11-16 2020-11-10 重庆邮电大学 User selection cooperative spectrum sensing method based on energy efficiency
CN110826019A (en) * 2019-10-15 2020-02-21 电子科技大学 Space spectrum state prediction method based on hidden Markov model
CN111212423A (en) * 2020-01-13 2020-05-29 北京交通大学 Credible cooperative interference node selection method based on hidden Markov model
CN111212423B (en) * 2020-01-13 2021-05-18 北京交通大学 Credible cooperative interference node selection method based on hidden Markov model
CN112087275A (en) * 2020-08-24 2020-12-15 宁波大学 Cooperative spectrum sensing method based on birth and death process and viscous hidden Markov model
CN112087275B (en) * 2020-08-24 2022-05-20 宁波大学 Cooperative spectrum sensing method based on birth and death process and viscous hidden Markov model

Also Published As

Publication number Publication date
KR101090576B1 (en) 2011-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8135424B2 (en) Method to improve diversity gain in a cooperative spectrum sensing network
KR101469659B1 (en) Method for controlling random access for the efficient sensing of the cooperative spectrum in a cognitive radio-based frequency resource sharing system
KR101090576B1 (en) Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using markov model in cognitive radio systems
Saleem et al. Primary radio user activity models for cognitive radio networks: A survey
US8150328B2 (en) Method and apparatus for distributed sensing management and control within a cognitive radio network
Liu et al. Sensing-based opportunistic channel access
JP5249383B2 (en) Frequency channel allocation method using efficient spectrum detection in multiple FA systems
US20130157580A1 (en) Spectrum Sensing Method, Apparatus, and System
KR102050283B1 (en) Method for improving packet transmission performance of secondary user in cognitive radio networks and apparatus thereof
KR101129795B1 (en) Efficient spectrum sensing method and procedure in cognitive radio environment
Dhope et al. Performance analysis of covariance based detection in cognitive radio
KR101079928B1 (en) Cognitive Radio Communication Apparatus and Method for Cluster based Cooperative Sensing
Onumanyi et al. Adaptive threshold techniques for cognitive radio‐based low power wide area network
Lee et al. Weighted-cooperative spectrum sensing scheme using clustering in cognitive radio systems
Kang Spectrum sensing issues in cognitive radio networks
Dhope et al. Analyzing the performance of spectrum sensing algorithms for IEEE 802.11 af standard in cognitive radio network
Rop et al. Spectrum Sensing on High Density Cognitive Radio Vehicular Ad Hoc Network.
JP5704704B2 (en) Cognitive radio communication system
KR101360659B1 (en) Method and apparatus for sensing multi-path spectrum of cognitive radio system and cognitive radio system using these
WO2008090212A1 (en) Ultra-wideband mode selection
Mahamuni et al. Performance evaluation of spectrum detection in cognitive radio network
Ramya et al. Improved hybrid spectrum sensing technique in cognitive radio communication system
KR101770912B1 (en) Efficient subchannelization Method for partial band jamming avoidance and System for the same
Ding et al. Novel multiple slots energy detection for spectrum sensing in cognitive radio networks
KR101212171B1 (en) Method And Apparatus for Allocating Radio Resource

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140818

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151001

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160912

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170829

Year of fee payment: 7

LAPS Lapse due to unpaid annual fee