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클러스터링 기반의 CR시스템에서 가중치 협력 스펙트럼 센싱 기술의 개선연구

원문정보

Improved Weighted-Collaborative Spectrum Sensing Scheme Using Clustering in the Cognitive Radio System

최규진, 손성환, 이주관, 김재명

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초록

영어

In this paper, we introduce clustering scheme to calculate probability of detection which is practically required for conventional weighted-collaborative sensing technique. We also propose an improved weighted-collaborative spectrum sensing scheme using new weight generation algorithm to achieve better performance in Cognitive Radio systems. We calculate Pd in each cluster which is a CR users group with similar channel situation. New weight factor is generated using square sum of all cluster's Pds. Simulations under slow fading show that we can get better total detection probability and lower false alarm rate when PU (Primary User) suddenly terminates their transmission.

한국어

본 논문은 클러스터링 기법을 도입하여 기존에 제안된 가중치 협력 스펙트럼 시스템에서 실질적으로 구하지 못했던 Pd를 구하고, 새로운 가중치 생성 알고리즘을 통하여 1차 사용자 신호의 감지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 유사한 채널을 같는 CR 사용자를 클러스터링 기법을 이용하여 그룹화하여 각각의 사용자로부터 획득한 센싱 결과를 토대로 Pd를 계산하였다. 또한, 각 클러스터의 검출확률의 제곱 합을 이용하여 가중치(Wj(n+1))를 생성하였다. 이는 기존의 방식보다 센싱 성능이 우수하였으며, 특히 1차 사용자의 신호가 갑자기 사라졌을 경우 신호가 없는 상황에서의 검출 확률인 false alarm rate가 낮아지는 결과를 보였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 이를 검증한다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 에너지 검출 기술
  1. 검출 과정
  2. 검출 통계
 III. 클러스터링 기반의 Weightedm 협력 센싱 기법
  1. Conventional 협력 센싱 기법
  2. 가중치 협력 센싱 기법
  3. 클러스터링을 이용한 협력 센싱 기법
  4. 개선된 협력 스펙트럼 센싱 기법
 IV. 모의 실험
 V. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 최규진 Gyu-Jin Choi. 인하대학교 정보통신대학원 석사과정
  • 손성환 Sung-Hwan Shon. 인하대학교 정보통신대학원 박사과정
  • 이주관 Joo-Kwan Lee. 인하대학교 정보통신대학원 석사과정
  • 김재명 Jae-Moung Kim. 인하대학교 정보통신대학원 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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