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영어

Feature detection is recognized as an accurate spectrum sensing approach when the information of the desired signal is partly known at the receiver. This type of detection was proposed to overcome large noise environment. Cyclostationary detection is an example of feature detection in spectrum sensing technique in cognitive radio. However, the cyclostationary process calculation requires a lot of processing time and information about the designed signals. On the other hand, energy detection spectrum sensing is widely known as a simple and compact spectrum sensing technique. However, energy detection is highly affected by large noise and lead to high detection error probability. In this paper, the combination of energy detection and cyclostationary is proposed in order to increase the accuracy and decrease the calculation and processing time. The two-layer threshold is utilized in order to reduce the complexity of computation and processing time in cyclostationary which can lead to the improved throughput of the system. The simulation result shows that the implementation of energy-based cyclostationary detector can help to improve the performance of the system while it can considerably reduce the required time for signal detection.

한국어

특징 검출 기법은 원하는 신호에 대한 부분적인 정보가 수신단에 알려진 상황에서 정확도 높은 검출이 가능한 기법으로 알려져 있다. 이러한 방식의 검출 기법은 잡음이 강한 환경을 위해 제안되었다. 사이클로스테이셔너리 검출은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼 검출 기법의 하나의 예이다. 그러나 이 기법은 원하는 신호에 대한 많은 양의 정보와 처리 시간을 요구한다. 반면, 에너지 검출 기반 의 스펙트럼 검출은 단순한 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나 에너지 검출은 잡음의 영향을 많이 받으며 이로 인한 검출 오류가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 에너지와 사이클로스테이셔너리 기반의 기법을 결합하여 검출의 정확도를 높이는 한편 계산량 과 처리 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 2단계의 문턱값을 이용하여 사이클로스테이셔너리 기법의 복잡도와 처리시간을 단축 하여 시스템의 전송 효율을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과 에너지 기반 사이클로스테이셔너리 검출 기법은 신호 검출에 소요되는 시간을 상당히 감소시키는 반면 시스템의 성능을 향상시킴을 보여준다.