[논문 리뷰] Calculate the Optimum Threshold for Double Energy Detection Technique in Cognitive Radio Networks (CRNs)

Morteza Alijani, Anas Osman|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 15.

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인식 방송망(CRN)에서 낮은 에너지 임계값과 높은 에너지 임계값 사이의 흐린 영역에서 최적의 임계값을 결정하기 위해 이분법 알고리즘을 사용하는 최적화된 이중 에너지 탐지 기법을 제안한다. 소 rum 통계에 기반해 동적으로 결정 임계값을 조정함으로써, 기존의 이중임계값 방식에 비해 주 사용자 탐지 확률을 높이고 부가 사용자 간 충돌을 줄이는 스펙트럼 감지 성능을 향상시킨다.

ABSTRACT

One of the most important technical challenges when designing a Cognitive Radio Networks (CRNs) is spectrum sensing, which has the responsibility of recognizing the presence or absence of the primary users in the frequency bands. A common technique used for spectrum sensing is double energy detection since it can operate without any prior information regarding the characteristics of the primary user signals. A double threshold energy detection algorithm is based on the use of two thresholds, to check the energy of the received signals and decided whether the spectrum is occupied or not. Furthermore, thresholds play a key role in the energy detection algorithm, by considering the stochastic features of noise in this model, as a result calculating the optimal threshold is a crucial task. In this paper, the Bi-Section algorithm was used to detect the optimum energy level in the fuzzy region which is an area between the low and high energy threshold. For this purpose, the decision threshold was determined by the use of the Bisection function for cognitive users. Numerical simulations show that the proposed method achieves better detection performance than the conventional double-threshold energy-sensing schemes. Moreover, the presented technique has advantages such as increasing the probability of detection of primary users and decreasing the probability of Collison between primary and secondary users.

연구 동기 및 목표

• 주 사용자 신호가 알려지지 않은 인식 방송망(CRN)에서 스펙트럼 감지 과제를 해결하기 위해.
• 낮은 에너지 임계값과 높은 에너지 임계값 사이의 흐린 영역에서 결정 임계값을 최적화하여 탐지 성능을 향상시키기 위해.
• 정밀한 임계값 선택을 통해 주 사용자와 부가 사용자 간 충돌 확률을 줄이기 위해.
• 주 사용자 신호 특성에 대한 사전 지식 없이도 주 사용자를 탐지할 확률을 높이기 위해.
• 에너지 탐지에 대해 이분법 알고리즘을 활용한 강건하고 적응 가능한 임계값 선택 메커니즘을 개발하기 위해.

제안 방법

• 이분법 알고리즘이 낮은 에너지 임계값과 높은 에너지 임계값 사이의 흐린 영역 내에서 결정 임계값을 반복적으로 정밀하게 조정하기 위해 적용된다.
• 이 방법은 소 rum의 확률적 특성을 이용해 오류 경고 확률과 탐지 누락 확률을 최소화하는 최적의 임계값을 결정한다.
• 수신 신호의 에너지 측정값이 동적으로 조정된 임계값과 비교되어 스펙트럼 점유 여부를 결정한다.
• 에너지 수준 비교에 기반해 반복적으로 간격을 좁힘으로써 알고리즘이 최적의 임계값으로 수렴한다.
• 제안된 기법은 주 사용자 신호 파rameter에 대한 사전 지식 없이 작동하므로 동적인 환경에서의 적응성을 보장한다.
• 수치 시뮬레이션을 통해 다양한 신호 대 잡음비(SNR) 조건 하에서의 임계값 최적화 과정을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 낮은 에너지 임계값과 높은 에너지 임계값 사이의 흐린 영역에서 이중 에너지 탐지에 적합한 최적의 임계값은 무엇인가?
• RQ2 이분법 알고리즘은 인식 방송망에서 스펙트럼 감지 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 제안된 방법은 주 사용자와 부가 사용자 간 충돌 확률을 어느 정도 줄일 수 있는가?
• RQ4 최적화된 임계값은 주 사용자 탐지 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 이분법 기반의 임계값 선택은 기존의 이중임계값 에너지 탐지 방식을 초월할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 이분법 기반의 임계값 최적화는 기존의 이중임계값 방법에 비해 주 사용자 탐지 확률을 더 높인다.
• 이 방법은 흐린 영역에서의 잘못된 결정을 최소화함으로써 주 사용자와 부가 사용자 간 충돌 확률을 낮춘다.
• 시뮬레이션 결과는 다양한 신호 대 잡음비(SNR) 수준에서 향상된 탐지 성능을 보여준다.
• 알고리즘은 최적의 임계값으로 효율적으로 수렴하여 신뢰성 있고 적응 가능한 스펙트럼 감지 성능을 보장한다.
• 주 사용자 신호 특성에 대한 사전 지식 없이도 효과적으로 작동하여 실용적 구현 가능성을 높인다.
• 최적화된 임계값 선택은 오류 경고율과 탐지 누락률을 크게 감소시킨다.