OFDM 신호에 대한 스펙트럼 센싱 기술

배한석; 김영식; 임창헌; 김창주; 조윤석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배한석 (한동대학교) 김영식 (한동대학교) 임창헌 (부경대학교) 김창주 (한동대학교) 조윤석 (한동대학교)

저널정보: 한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제32권 제1호(통권 제284호)

발행연도: 2021.1

수록면: 35 - 41 (7page)

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본 논문은 기계학습에 기반을 둔 OFDM 신호를 탐지하는 알고리즘을 개발한 결과다. 스펙트럼 탐지 기술은 주파수 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 인지 무선통신의 핵심 기술이다. 최근 무선통신시스템에서 송수신되는 신호는 OFDM을 기반으로 하고 있다. OFDM 신호는 채널 보정을 위해 파일럿 신호를 포함하고 있는데, 스펙트럼 상관 함수(SCF)를 사용하여 이를 검출할 수 있다. 이 과정에서 효율적인 SCF 연산을 위해 FAM 알고리즘이 사용되었다. 이렇게 구한 SCF를 입력 데이터로 하는 CNN 신경망 방식의 기계학습 알고리즘을 통해 OFDM 신호의 유무를 판단한다. 기계학습을 위한 학습 데이터는 −20 dB～0 dB의 SNR을 갖는 OFDM 신호의 SCF 값이 사용되었다. 학습 후 최적화한 신경망의 성능을 평가한 결과, SNR이 −12 dB인 수신 신호에 대해 오경보 확률 0.08 조건에서 0.9 확률로 신호를 탐지하였다.

#OFDM #Cyclostationary #Spectral Correlation Function #FFT Accumulation Method #CNN

참고문헌 (14)

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H. S. Bae / 2020 / Spectrum sensing technology for OFDM signals / 2020 The Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science(KIEES) Summer Conference :439

박하은 / 2019 / USRP 장치를 이용한 동일대역 전이중 무선통신 연구 / 한국전자파학회 논문지 30(3):229~235

T. Yucek / 2009 / A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications / IEEE Com-munications Surveys & Tutorials 11(1):116~130

D. Cabric / 2004 / Im- plementation issues in spectrum sensing for cognitive radios / Conference Record of the Thirty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers 1:772~776

S. Chaudhari / 2009 / Autocorrelation-based decentralized sequential detection of OFDM signals in cognitive radios / IEEE Transactions on Signal Processing 57(7):2690~2700

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