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J-GLOBAL ID:200902284486449136   整理番号:09A1258158

ダイナミックスペクトルアクセスに対する最大巡回自己相関選択に基づくロバストなスペクトルセンシング方法

A Robust Spectrum Sensing Method Based on Maximum Cyclic Autocorrelation Selection for Dynamic Spectrum Access
著者 (3件):
資料名:
巻: E92-B  号: 12  ページ: 3635-3643  発行年: 2009年12月01日 
JST資料番号: L1369A  ISSN: 0916-8516  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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スペクトルセンシングは,ダイナミックスペクトルアクセス(DSA)型コグニティブ無線システムに対する重要機能であり,スペクトルを1次システムと共有する機会を検出する。スペクトルセンシングに対する重要要件は,誤警報率ならびに1次信号の検出性能を制御する安定性である。しかし誤警報は,現実の無線環境では2次装置または他の2次システムからの未知干渉信号における雑音の不確実性が引金となることがある。本論文は,このような不確実性に対しロバストなスペクトルセンシング方法を提案する。これは一種の,周期定常性特徴検出(CFD)手法である。この提案した方法は,最大巡回自己相関選択(MCAS)と呼ぶが,巡回自己相関関数(CAF)のピーク値と非ピーク値を比較し1次信号を検出する。ここで非ピーク値は,ピーク間の巡回周波数で計算したCAF値である。MCASでは,誤警報の所望確率は,非ピーク値の数を設定することで求められる。さらに複数のピーク値をMCASで合成し,雑音低減効果とコヒーレント合成利得を得る。計算機シミュレーションにより,MCASは雑音の不確実性と干渉の下で誤警報率を制御できることを示す。さらにこの方法は,従来のCFD法に比べ,はるかに少ない計算量で優れた性能を達成する。(翻訳著者抄録)
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