최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.13 no.5, 2018년, pp.1043 - 1050
김도윤 (아주대학교 컴퓨터공학과) , 최영준 (아주대학교 컴퓨터공학과) , (국방과학연구소) , 최증원 (국방과학연구소)
In this paper, we propose a reinforce learning based on cooperative sensing scheme to select optimal secondary users(SUs) to enhance the detection performance of spectrum sensing in Cognitive radio(CR) networks. The SU with high accuracy is identified based on the similarity between the global sensi...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
인지 무선 기술의 특징은 무엇인가? | 또한 스펙트럼 사용 측정에 관한 연구에 따르면 일부 무선시스템은 할당된 스펙트럼을 매우 제한된 범위만 사용하고 다른 시스템에서는 과중하게 사용되는 불균형적인 현상이 발생하고 있다[1-2]. 인지 무선(CR,Cognitive Radio) 기술은 이러한 스펙트럼 자원의 한계를 극복하기 위해 제안된 기술로 스펙트럼의 사용 권한을 가진 우선 사용자(Primary User)가 존재하지 않는 유휴 대역을 라이선스가 없는 2차 사용자(Secondary User)가 탐색하여 우선 사용자가 사용하지 않는 동안 활용함으로써 스펙트럼 활용도를 높이는 기술이다[3]. | |
스펙트럼 센싱이란 무엇인가? | 2차 사용자가 이러한 유휴대역을 탐색할 때 인프라 구조를 활용할 수 없는 경우에는 스펙트럼 센싱 기술이 사용된다. 스펙트럼 센싱은 인지 무선 사용자가 대상 주파수 대역을 무선 신호를 탐지하여 우선 사용자의 존재 유무를 판단하는 방식이다. 서로 다른 두 인지 무선 사용자가 동일한 시점에 스펙트럼 센싱을 수행하더라도 인지 무선과 우선 사용자와의 거리, 신호잡음, 간섭 등과 같은 무선 환경에 따라 스펙트럼 센싱의 결과가 달라질 수 있다. | |
강성 결정 융합의 한계는 무엇인가? | 강성 결정 융합은 협력 센싱에 필요한 오버헤드가 적어 스펙트럼 센싱을 위해 제한적인 대역폭만 사용 가능할 때 적합하다. 그러나 우선 사용자의 존재 유무에 대한 결정을 각 인지 무선 사용자가 일차적으로 수행하므로 지역적인 특성이 크게 반영되어 협력 센싱 성능은 떨어질 수 있다. |
M. McHenry and D. McCloskeyk, "Spectrum occupancy measurements: Chicago, Illinois Nov. 16-18, 2005," Shared Spectrum Co. report, 2005.
T. Erpek, M. Lofquist, and K. Patton, "Spectrum Occupancy Measurements: Loring Commerce Centre, Limestone, Maine, September 18-20, 2007," Shared Spectrum Co. Report, 2007.
M. Gandetto and C. Regazzoni, "Spectrum sensing: a distributed approach for cognitive terminals," IEEE J. on selected areas in communications, vol. 25, no. 3, Apr. 2007, pp. 546-557.
G. Ganesan and Y. Li. "Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," IEEE Trans. wireless communications, vol. 6, no. 6, June 2007, pp. 2214-2222.
E. Peh and Y. C. Liang, "Optimization for Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks," In Proc. Wireless Communications and Networking Conf.(WCNC), Hong Kong, China, Mar. 2007. pp. 27-32.
J. Ma and Y. Li, "Soft combination and detection for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 7, no. 11, 2007, pp. 4502-4507.
Z. Li, P. Shi, W. Chen, and Y. Yan, "Square Law Combining Double threshold Energy Detection in Nakagami Channel," Int. J. of Digital Content Technology and its Application, vol. 5, no. 12, Dec. 2011, pp. 307-315.
M. Kimon and M. Alouini, Digital communication over fading channels. New York: John Wiley & Sons, Inc. 2 ed. Dec. 2004.
Y. Fu, F. Yang, and Z. He, "A Quantization-Based Multibit Data Fusion Scheme for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks," Sensors, vol. 18, no. 2, 2018, pp. 473.
B. A. Bastami and E. Saberinia, "A Practical Multibit Data Combining Strategy for Cooperative Spectrum Sensing," IEEE Trans. Vehicular Technology, vol. 62, no. 1, Jan. 2013, pp. 384-389.
P. Verma and B. Singh. "On the decision fusion for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," Wireless Networks vol. 23, no. 7, Oct. 2017, pp. 2253-2262.
D. Teguig, B. Scheers, and V. Le Nir, "Data fusion schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks," In Proc. Military Communications and Information Systems Conf.(MCC), Gdansk, Poland, Oct. 2012, pp. 1-7.
HB Yilmaz, T. Tugcu, and F. Alagoz, "Novel quantization-based spectrum sensing scheme under imperfect reporting channel and false reports," Int. J. of Communication Systems, vol. 27, no. 10, 2014, pp. 1459-1475.
N. Do and B. An. "A soft-hard combination-based cooperative spectrum sensing scheme for cognitive radio networks," Sensors, vol. 15, no. 2, 2015, pp. 4388-4407.
B. Lo and I. Akyildiz. "Reinforcement learning for cooperative sensing gain in cognitive radio ad hoc networks," Wireless Networks, vol. 19, no. 6, 2013, pp. 1237-1250.
J. Oksanen, J. Lunden, and V. Koivunen. "Reinforcement learning based sensing policy optimization for energy efficient cognitive radio networks," Neurocomputing, vol. 80, 2012 pp. 102-110.
I. Mustapha, B. Ali, M. Rasid, A. Sali, and H. Mohamad, "An energy-efficient spectrum-aware reinforcement learning-based clustering algorithm for cognitive radio sensor networks," Sensors, vol. 15 no. 8, 2005. pp. 19783-19818.
W. Lee, M. Kim, and D. H. Cho, "Deep Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks," arXiv preprint, arXiv:1705.08164, 2017.
N. S. Shankar, C. Cordeiro, and K. Challapali, "Spectrum agile radios: utilization and sensing architectures," In Proc. IEEE Int. Symp. on Nev Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks(DySPAN) 2005, Baltimore, USA, 2005, pp. 160-169.
C. Watkins and P. Dayan, "Q-learning," Machine learning, vol. 8, no. 3-4, 1992, pp. 279-292.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.