Abstract
Cognitive radio is considered as a promising solution to scarce spectrum problem. The primary object of cognitive radio is to increase spectral efficiency, while causing limited interference to primary users who are using the spectrum. Hence, an essential part of cognitive radio systems is spectrum sensing which determines whether a particular spectrum is occupied or not by a primary user at a particular time. However, sensing decision of each individual secondary user alone may not be reliable enough due to shadowing and multipath fading of wireless channels. The so called hidden terminal problem makes the problem even worse, possibly yielding undesired interference to the primary users. Recently, cooperative spectrum sensing is emerging as a remedy to these problems of individual sensing. Cooperative sensing allows a group of secondary users to share local sensing information to extract a global decision with high fidelity. In this paper, we investigate a cooperative spectrum sensing algorithm based on hard decisions of local sensing outcomes. Specifically, we propose an effective scheme for combining local decisions by introducing weighting factors that reflect reliability of the corresponding secondary user. Through computer simulations, the performance of the proposed combining scheme is compared with that of the conventional scheme without weighting factors in various environments.
무선인지 기술은 비어있는 스펙트럼을 검출하고 이를 사용하여 통신하는 기술로서 주파수 부족 현상을 해소하기 위한 방안으로 활발히 연구가 이루어지고 있다. 무선인지 기술을 도입하기 위해 핵심적인 요소는 부사용자가 주사용자의 통신을 방해하지 않으면서 주파수 사용의 효율성을 최대화하는 것이다. 이를 위해서는 주사용자의 스펙트럼 점유 여부를 정확하게 판단하는 센싱 기술이 필요하다. 각각의 부사용자가 독립적으로 센싱을 수행하는 개별 센싱 기술은 음영지역, 잠복 터미널 문제 등이 있어서 최근 여러 부사용자가 협력하여 센싱을 수행하는 협력 스펙트럼 센싱 기술이 주목받고 있다. 본 논문은 협력 스펙트럼 센싱에 있어서 각 부사용자가 개별적으로 센싱한 결과의 경판정 값을 취합하여 이를 효과적으로 결합하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 과거의 협력 센싱 결과를 이용하여 각 부사용자의 개별 센싱 결과에 신뢰도를 나타내는 가중치를 부여하여 결합함으로써 협력 센싱 성능을 향상시킨다. 다양한 환경에서 제안한 방법의 검출 성능을 평가하여 기존의 가중치 없는 경판정 결합 방법과 비교한 결과를 제시한다.
