In this thesis, we studied the weighted hard decision for cooperative spectrum sensing under noise uncertainty. Efficient and reliable spectrum sensing plays a critical role in cognitive radio networks. Most studies assume that the background noise is exactly known. However, this is not realistic because of noise uncertainty which will significantly degrade the performance. A weighted hard decision algorithm with two thresholds is proposed by dividing the whole range of the local test statistic into three regions called the presence, uncertainty and absence regions, instead of conventional two regions. The final decision is made by weighted combination at the fusion center.
The key idea is the full utilization of the information contained in the uncertainty region. The paper studied that the weight factor and the normal detection threshold, which determines the two thresholds, are also optimized to minimize the Bayes risk in different channels conditions (AWGN and Rayleigh fading channel). Simulation result illustrate that proposed algorithm can significantly improve the detection performance, and is more powerful to noise uncertainty than the existing algorithms. The optimal weight factor and normal detection threshold are decided in accordance with uncertainty, cost of false alarm and missed detection and channel conditions.
효율적이고 강인한 스펙트럼 탐지는 인지 무선 통신에서 중요한 역할을 차지한다. 기존의 연구들에서는 잡음의 분산 값을 정확히 알고 있다고 가정하지만 실제로는 잡음 불확실성이 존재하기 때문에 이러한 접근은 유용한 접근이 아니다. 실제로 잡음 불확실성에 의해 스펙트럼 탐지의 성능이 감소한다. 따라서 본 논문에서는 잠음 불확실성 하에서 가중치 경판정을 제안하였다. 제안한 방법에서는 두 개의 지역 검출 임계값을 두어 지역 테스트 통계 값을 3개의 영역으로 나누었다. 각각 `부재`, `존재`, `불확실` 영역으로 나누고, 각각의 영역에 떨어진 지역 테스트 통계 값에 대해 다른 가중치를 두어 이들의 선형 결합으로 전역 테스트 통계 값을 설정하였다. 이 때 핵심은 융합센터에서 전역 판정을 할 때 `불확실` 영역에 떨어진 L개의 신호를 `존제` 영역에 떨어진 신호 1개와 등가로 보는 방법이다. 다음으로는 제안한 가중치 경판정에서 각 채널 환경(AWGN 채널 환경, Rayleigh 퇴색 채널)에 따라 베이즈 위험을 최소화 시키는 최적의 가중치 요인 L과 지역 검출 임계 값을 찾는 방법에 대해 연구하였다. 가중치 요인 L 이 제한된 범위를 갖는 정수임을 이용하여 L을 변화시켜 가며 그때의 베이즈 위험을 최소화하는 검출 임계값을 구함으로서 공동 최적화를 하였다. 그리고 이 가중치 요인과 검출 임계 값에 대해 공동 최적화 하는 알고리즘을 제안하였다. 또 모의실험 결과를 통하여 제안한 가중치 경판정이 기존의 방법의 성능을 검증하였다.
