Recently, Cognitive Radio (CR) has been highlightened as an epochal technology which enables to resolve the spectrum scarcity problem resulted from the fixed spectrum allocation policy. It can be implemented by allowing secondary users (SU) to utilize the spectrum band licensed by primary users (PU) without imposing any harmful interference to the PU. To guarantee no interference to the PU, the most important function is a spectrum sensing which is required to be accurate and fast. Although there have been serveral spectrum sensing algorithms such as matched filter method, energy detection method, cyclostationary detection, it may be difficult to detect the activity of PU due to the characteristics of wireless channel method by only single SU. In this context, cooperative spectrum sensing allows us to achieve robustness on spectrum sensing without drastic requirements on single SU.
Based on the type of fusion rules at a fusion center, cooperative spectrum sensing can be classified into centralized detection and decentralized detection. While the former has optimal detection performance on condition that transmitted information from individual SU should not be processed, the latter is required to only one bit for reporting individual information in hard decision fusion rule, but accepts the performance loss is an inevitable aspect. In this thesis, we focused on the soft decision fusion rule for decentralized detection, which is based on the two-bit soft decision fusion rule.
From the standpoint of implementation of fusion rule, the soft decision fusion rule has two aspects considered carefully, which is the quantization at the local SUs and fusion rule at the fusion center. Due to the difficulties in obtaining optimal fusion rule considering followed aspects, we focused on suboptimal two-bit soft decision fusion rule which is based on the form of polynomial. Moreover, based on this fusion rule, we proposed the modified two-bit soft decision fusion rule in which a global threshold of the fusion center is adjusted according to the change of the number of SUs.
사용자들의 요구를 만족시키기 위해 최신의 무선 통신 서비스가 나타나는 반면에, 이러한 서비스를 제공하기 위한 무선 주파수 자원은 대부분 다른 용도로 할당되어 있다. 이러한 무선 주파수 자원의 부족 현상은 물리적인 양의 부족이라기 보다는 기존의 무선 주파수 자원 할당 방식의 문제로 인하여 기인하였으며, 이를 해결하기 위해 인지무선통신이라는 기술이 주목받고 있다. 인지무선통신기술이란 현재 사용하고자 하는 무선 주파수에 대해 1차 사용자의 사용 여부를 판단하고, 사용되지 않고 있는 주파수에 대해 2차 사용자로 하여금 사용가능하게하는 기술로써 최근 전세계적으로 많은 분야에서 적극적으로 연구되고있다. 이러한 인지무선기술을 성공적으로 정착하기 위해서는 1차 사용자의 주파수 사용 여부를 신속하고 신뢰성 있게 검출하는 주파수 센싱 기술이 무엇보다 선행되어야 한다. 하지만, 무선 통신 채널의 불확실성으로 인해 단일 2차 사용자의 검출 정보의 의존해서는 신뢰성을 보장할 수 없기 때문에, 여러 2차 사용자의 검출 정보를 바탕으로 한 협력 센싱 방식이 선호되고 있다.
협력 센싱은 각각의 2차 사용자가 퓨전센터로 전송하는 정보의 종류 및 퓨전센터의 능력에 따라 중앙집중형 협력 센싱 방식과 분산적인 협력 센싱 방식으로 나눌 수 있다. 중앙집중형 협력 센싱 방식은 단일 노드에서 센싱한 정보에 대한 선행 처리없이 바로 퓨전센터로 전송하고 퓨전센터에서는 이를 바탕으로 최종 판단을 하게 된다. 하지만 분산적 협력 센싱 방식에서는 단일 노드에서 센싱한 정보에 대해 한 비트 혹은 여러 비트를 통해 1차 사용자의 주파수 사용 여부를 결정하고 이를 퓨전센터로 전송하게 된다. 이에 따라, 중앙집중형 협력 센싱 방식에서 최적의 검출 성능을 가지게 되지만, 퓨전센터에서는 선행 처리되지 않은 2차 사용자들의 정보를 처리하기 위해 높은 복잡도를 가지게 되며, 경판정 기반의 분산적 협력 센싱 방식에서는 퓨전센터의 복잡도는 낮추는 반면 정보 손실은 불가피하다.
본 논문에서는 퓨전 센터에서의 복잡도는 낮추는 반면, 중앙 집중형 협력 센싱 방식의 검출 성능에 근접하는 연판정 기반의 분산적 협력 센싱 방식을 연구하고자 한다. 특히 퓨전센터의 연산량과 복잡도를 낮추기 위해 다항식 기반의 퓨전 방식을 고려하고 있으며, 협력 센싱에 참여하는 2차 사용자의 수를 적극적으로 반영하기 위해 퓨전센터의 임계값을 적응적으로 변화시킬 수 있는 퓨전 방식을 제안하고 있다. 이를 통해, 2차 사용자의 수가 증가하더라도 퓨전센터의 임계값이 적응적으로 변화됨에 따라 기존의 다항식 기반의 퓨전 방식의 성능 감소를 보완할 수 있었다.
