The exponential growth of wireless data traffic urged the international wireless industries and academia to lay out a new wireless network standard which is 5G. It is generally believed that the future 5G network may need to be engineered to meet a multitude of stringent requirements in terms of cost, energy and spectral efficiency, number of connected devices and latency. Cognitive Radio (CR) is one of the promising techniques to meet these requirements by exploiting underutilized spectrum bands especially at microwave frequencies where there is a spectrum crunch. CR has applications ranging from the traditional cellular including the recent interesting LTE-U (LTE in Unlicensed band) technology to device-to-device (D2D) and vehicle-to-vehicle (V2V) communication systems via interweave, underlay and overlay dynamic spectrum access.
In this regard, spectrum sensing for primary user (PU) detection is a core concept of the CR networks for ensuring that CRs do not cause harmful interference to PU networks. This thesis basically considers mobile CRs, and for a wireless and mobile system design, it is very important to reflect the distinguishing features of mobile radio propagation. A wireless mobile channel is modeled as a time-varying communication path between two stations, such as from/to one terminal to/from another terminal.
Therefore, this thesis studies signal detection methods in cognitive radios based on both the well-known likelihood ratio test (LRT) and the sequential probability ratio test (SPRT) considering instantaneously non-identically distributed samples. Since, it is rather impractical to perform the ideal test that fully reflects such a change of a sample statistic, we used a practical detection method that optimally approximates the ideal log-likelihood ratio (LLR) with respect to its statistical mean.
In the LRT scenario, we derived closed form expressions for the detection threshold value and the sample size under given false alarm and missed detection constraints and we also found that there exists a nonnegligible performance gap between the ideal and practical tests, and the related experiments and theoretical analyses are also explored. Furthermore, we propose how to design a sequential detector in a robust manner to guarantee predefined false alarm and missed detection constraints for both the ideal and practical SPRTs.
스마트 기기의 대중화가 이루어지면서 무선 셀룰러 통신망을 기반으로 한 데이터 전송률에 대한 요구는 폭발적으로 증가하였다. 이에 발맞춰 초고속, 대용량, 고품질의 서비스를 제공하기 위하여 무선 통신 기술도 다양한 형태로 진화하였다. 미래의 5 세대 통신망에서는 비용, 에너지, 주파수 효율, 데이터 지연 속도와 같은 다양한 관점에서의 성능향상이 요구되고 있으며, 기존 기술대비 약 1000배의 데이터 전송률 향상을 목표로 한다. 인지 무선(Cognitive Radio: CR) 기술은 특정 시점에 사용되고 있지 않은 주파수 대역을 기회적으로 사용하여 주파수 효율을 극대화 할 수 있는 5 세대 이동통신의 주요 요소기술들 중 하나이다. 인지 무선 기술은 동적 스펙트럼 접근이라는 개념을 기반으로, 현재 이슈가 되고있는 LTE-U (LTE in Unlicensed band) 기술을 포함한 기존 셀룰러 통신의 영역 뿐만 아니라 단말간 직접 통신(devise-to-device: D2D), 차량간 통신 (vehicle-to-vehicle: V2V)의 기술 영역까지 다양한 적용범위를 가지고 있다.
인지 무선 시스템에서 선 사용자의 스펙트럼 사용 유무를 판단하기 위한 스펙트럼 탐지 기법은 인지 무선 기기들이 선 사용자 네트워크에 간섭을 발생시키지 않게 하기 위한 가장 기본적이고 필수적인 기술이라고 할 수 있다. 본 연구는 기본적으로 이동성을 가지는 인지 무선 기기들을 고려하며, 이에 따라, 송수신기 사이의 시변 채널이 고려된다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 순시적으로 비동일 분포를 따르는 샘플들을 고려한 우도비 시험 및 순차확률비 시험 기반의 신호 검출 기법에 대한 연구를 수행하였다.
순시적으로 비동일 분포를 따르는 샘플들의 모든 통계정보를 이용한 이상적인 신호 검출은 현실적으로 적용하기 어려우므로, 본 논문에서는 이상적인 상황에서의 검출기 설계 및 성능 분석뿐만 아니라, 실제적인 신호 검출 방안에 대한 연구 결과도 제안하였다. 제안된 검출기의 검정통계량(test statistic) 또는 로그우도비(log-likelihood ratio)의 통계적 특성이 이상적인 상황에서의 통계적 특성과 평균관점에서 일치하도록 검출기가 설계되었으며, 이를 기반으로, 우도비 시험 기반 에너지 검출기의 오경보확률과 미검출확률의 제약조건을 만족시키는 검출 문턱 값과 탐지에 필요한 최소 샘플 개수의 닫힌 형태의 해를 도출하였다. 또한, 우도비 시험 기반의 신호 검출 시나리오에서, 이상적인 신호 검출 기법과 제안된 실제적 신호 검출 기법 간의 유의미한 성능의 차이가 본질적으로 존재하는 것을 확인하였고, 이러한 성능의 차이는 인지 무선 기기들의 수가 많아질수록 점근적으로 증가한다는 것을 이론적/실험적으로 증명하였다.
더 나아가, 탐지 시간 최소화를 위한 실제적인 순차확률비 시험 기반의 검출기 설계방안 역시 제안되었고, 이를 기반으로, 순차확률비 시험 기반 에너지 검출기의 오경보확률과 미검출확률의 제약조건을 만족시키는 두 개의 상/하위 문턱 값 및 탐지에 소요되는 평균 샘플의 개수에 관한 수식을 유도하였다.
