[논문]STFT 기법을 적용한 스펙트럼 센싱 모듈 구현

이현소; 강민규; 문기탁; 김경석

doi:10.5392/jkca.2010.10.1.078

STFT 기법을 적용한 스펙트럼 센싱 모듈 구현
Implementation of Spectrum Sensing Module using STFT Method 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.10 no.1, 2010년, pp.78 - 86

이현소 (충북대학교 전파통신공학과) , 강민규 (충북대학교 전파통신공학과) , 문기탁 (충북대학교 전파통신공학과) , 김경석 (충북대학교 전파통신공학과)

초록
AI-Helper

스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. 본 논문은 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱을 위하여 대상 신호의 시간-주파수 측면의 분석을 위한 알고리즘인 Short Time Fourier Transform을 적용하는 방법을 제안하였다. STFT에 적용된 윈도우는 Kaiser Window이며, 그 중첩 정도는 50%로 규정하였다. 시뮬레이션을 위해 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method와의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 또한, 임베디드 보드를 통하여 스펙트럼 센싱 모듈을 구현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Spectrum Sensing Technology is the core technology of the Cognitive Radio (CR) System that is one of the future wireless communication technologies. In this paper, we proposed the efficient Spectrum Sensing Method using the Short Time Fourier Transform (STFT) that is the algorithm for Time-Frequency analysis of the raw data. Applied window function to STFT algorithm is a Kaiser window, it is piled up its 50% range. For the simulation, the DVB-H signal with the 6MHz bandwidth is used as the Input Signal. And we confirm the Spectrum Sensing result using Modified Periodogram Method, Welch's Method for compared with Short Time Fourier Transform Algorithm. And also, Spectrum Sensing Module is implemented using embedded board.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

말한다. 다시 말하면, 단말기나 기지국 등의 무선기기가 주변 전파환경을 인식, 인지할 수 있는 기능을 제공하여 스펙트럼 환경에 따라 무선 통신에 이용하는 주파수나 방식 등을 무선기기 스스로 선택해 주파수 이용효율을 높고자 하는데 있다. 이는 특정 무선통신 시스템이 시간'이나 '주파수', 공간'을 점유하는 것이 아 .
본 논문에서는 스펙트럼의 중요성이 강조되고 있는 Cognitive Radio 환경에서 가용한 채널에 효율적인 스펙트럼 센싱 기법을 적용할 목적으로 일반적으로 신호의 주파수-시간 분석에 사용되는 Short Time Fourier Transform을 스펙트럼 센싱에 적용하는 방안을 제안하였다. 특히, DSP 프로세서 기반의 스펙트럼 센싱 알고리즘을 구현하였으며, 알고리즘들의 구현 결과를 다양하게 분석하였다.
검증을 위한 모의실험을 진행하였다. 본 논문에서는 해당 신호로 Digital TV 신호인 DVB-H 신호를 적용하여 그 성능을 비교 분석하였다.
본 논문은 IEEE 802.22 환경을 기반으로 한 Cognitive Radio 기술을 위한 효과적인 스펙트럼 센싱을 위 하여 Short Time Fourier Transform 알고리 즘 적용 방법을 제안하였다. 2장에서 IEEE 802.

제안 방법

2장에서 언급한 Modified Periodogram Method, Welch's Method와 본 논문에서 제안한 3장의 STFT의 성능 검증을 위한 모의실험을 진행하였다. 본 논문에서는 해당 신호로 Digital TV 신호인 DVB-H 신호를 적용하여 그 성능을 비교 분석하였다.
[표 1]과 같은 DVB-H 신호로 각 센싱 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이 때, STFT 방법에는 Kaiser Window를 적용하였으며, Window의 중첩 정도를 50% 로 적용하였다.
스펙트럼 센싱을 위한 성능 검증을 위해 Modified Periodogram Method와 동일한 형태의 신호로 시뮬레이션을 진행하였다.
면에서의 성능이 높대7). 이에 본 논문에서 제안한 STFT에서는 Kaiser Window를 적용하였고, 그 중첩 정도로 성능을 조절하였다.
Method 이다. 이후 성능 향상을 위하여 Periodogram Method에 윈도우의 변화를 준 Modified Periodogram Method로 발전 하였다. 이 후 Welch에 의해 발전한 기법이 Welch's Method이다.
특히, DSP 프로세서 기반의 스펙트럼 센싱 알고리즘을 구현하였으며, 알고리즘들의 구현 결과를 다양하게 분석하였다.

대상 데이터

신호구간인 123번 Sample~366번 Sample 에서 6MHz 대역의 DVB H 신호를 확인할 수 있다. 산호 구간의 레벨은 -81dBm로 나타났으며, 잡음 구간의 레벨은 -121dBm으로 나타났다.

이론/모형

Spectrum Sensing 알고리즘의 성능 확인을 위해 DVB-H 신호에 Modified Periodogram Method, Welchzs Method, STFT Method를 적용하였으며 각 100번씩 수행하였다. DVB-H 신호 검출을 위한 Threshold Level은 임의로 적용하였다.
비교하였다. 이 때, STFT 방법에는 Kaiser Window를 적용하였으며, Window의 중첩 정도를 50% 로 적용하였다. 이는 Welch's Method와의 효과적인 비교를 위하여 중첩 정도를 동일하게 하여 성능을 비교하기 위한 것이다.

성능/효과

검출 성공률을 보였다. Modified Periodogram Method를 적용하였을 때 -UOdBm의 입력 신호에서 69%, -114dBm의 입력신호에서 46%의 검출 성공률을 보였으며, Welch's Method를 적용하였을 때 -UOdBm 의 입력 신호에서 78%, -114dBm에서 62%, STFT Method를 적용하였을 때 82%, 70%의 검출 성공률을 보였다. 위의 내용에서 언급한 결과를 표로 정리한 내용은 [표 2] 와 같다.
&JB로 나타났다. STFT Method 의 경우 여러 윈도우를 중첩시켜 사용함으로써 한 개의 윈도우를 사용하는 Modified Periodogram Method 보다 평준화가 잘 되어있음을 확인할 수 있다.
Welch's Method의 경우에는 Modified Periodogram Method에서 발생했던 신호의 불규칙성이 매우 적어짐을 확인 가능하나, 신호 구간에서 레벨이 급격히 낮아지는 구간의 보정이 되지 않아, 향후 지능적인 CR 시스템이 구현될 경우 그 부분이 잡음구간으로 검출될 가능성 이 존재한다. Short Time Fourier Transform의 경우에는 Welch's Method에서 보였던 신호구간의 불규칙한 부분이 보정되어 신호구간과 잡음구간 모두 안정적인 스펙트럼을 보이며, 신호 구간의 레벨과 잡음 구간의 레벨 차이도 Welch's Method 에 비해 크게 나타나, 비교한 센싱 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보인다.
시뮬레이션 결과, Modified Periodogram Method의 경우에는 신호가 불규칙 한 부분이 발생함을 확인 가능하며, 잡음이나 페이딩의 영향을 받을 경우 신호의 불규칙성이 심해져 센싱 성공률이 낮아질 가능성이 크다. Welch's Method의 경우에는 Modified Periodogram Method에서 발생했던 신호의 불규칙성이 매우 적어짐을 확인 가능하나, 신호 구간에서 레벨이 급격히 낮아지는 구간의 보정이 되지 않아, 향후 지능적인 CR 시스템이 구현될 경우 그 부분이 잡음구간으로 검출될 가능성 이 존재한다.
시뮬레이션 결과를 통해 Short Time Fourier Transfom 알고리즘은 해당 신호를 주파수 측면으로 분석할 수 있는 기능이 있음을 확인하였고, 이러한 특징을 통해 기존 스펙트럼 센싱 알고리즘들과 동일하게 센싱 알고리즘으로써 적용이 가능함을 보였다.
적용 결과 Modified Periodogram Method, Welch's Method, STFT Method 모두 -105dBm 까지 100% 신호 검출 성공률을 보였다. Modified Periodogram Method를 적용하였을 때 -UOdBm의 입력 신호에서 69%, -114dBm의 입력신호에서 46%의 검출 성공률을 보였으며, Welch's Method를 적용하였을 때 -UOdBm 의 입력 신호에서 78%, -114dBm에서 62%, STFT Method를 적용하였을 때 82%, 70%의 검출 성공률을 보였다.
전체적인 검출 성공률을 보면 STFT Method의 검출 성공률이 가장 높았으며 Welch's Method, Modified Periodogram NWhod의 순서로 검출 성공률이 높았다.
결과이다. 주파수 도메인과 잡음과의 차이가 기존의 Modified Method보다 크고 신호의 불규칙함 또한 적어 안정적인 형태를 나타내므로 잡음 및 페이딩 환경에서의 센싱 성능은 Modified Periodogram Method보다 우수하다.
주파수 도메인에서 Modified Periodogram Method보다 안정 적인 스펙트럼을 나타냄을 확인 가능하며, 윈도우의 차이만을 둔 채 동일한 중첩 정도를 적용한 Welch's Method와는 신호 구간에 나타나는 불규칙하게 낮아지는 부분 또한 보정이 되어 안정적인 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.

후속연구

제안한 알고리즘은 향후 이동 및 무선 통신 시스템에서 CR 기술 중 스펙트럼 센싱 부분에 적용될 수 있을것으로 보인다.
향후 전파 이용 환경의 변화에 대응하기 위해 미국을 중심으로 하여 신규 주파수 자원을 확보하기 위한 기술 개발과 더불어, 기존 주파수를 효율적으로 이용하기 위한 유연한 전파 관리 체계의 도입이 추진되고 있다. 이러한 유연한 전파 관리 체계와 더불어 주파수 이용에 있어 간섭 없이 기존의 주파수 대역을 이용할 수 있는 새로운 무선 전송 기술이 등장함에 따라 기존 대역을 공유하는 무선기기 및 이를 위한 효율적인 주파 수자원 사용 및 관리가 더욱 중요한 문제로 부각되고 있다.

참고문헌 (10)

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상세보기
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상세보기
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상세보기
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상세보기
http://www.dsprelated.com/dspbooks/sasp/STFT_Kaiser_Window_Beta_10.html
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상세보기
J.P. Marques de Sa, "A Note on The Kaiser window," FEUP/DEEC, pp.1-8, 2003(10).

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동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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