KR101330852B1 - Cooperative spectrum sensing apparatus and method - Google Patents

Cooperative spectrum sensing apparatus and method Download PDF

Info

Publication number
KR101330852B1
KR101330852B1 KR1020110109790A KR20110109790A KR101330852B1 KR 101330852 B1 KR101330852 B1 KR 101330852B1 KR 1020110109790 A KR1020110109790 A KR 1020110109790A KR 20110109790 A KR20110109790 A KR 20110109790A KR 101330852 B1 KR101330852 B1 KR 101330852B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
channel
channel usage
user
users
state information
Prior art date
Application number
KR1020110109790A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20130045530A (en
Inventor
홍대식
노고산
임성묵
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Priority to KR1020110109790A priority Critical patent/KR101330852B1/en
Publication of KR20130045530A publication Critical patent/KR20130045530A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101330852B1 publication Critical patent/KR101330852B1/en

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06Testing, supervising or monitoring using simulated traffic
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/04Processing captured monitoring data, e.g. for logfile generation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/14Spectrum sharing arrangements between different networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

협력 스펙트럼 센싱 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 협력 스펙트럼 센싱 장치는 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 수신부; 상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 검출부; 및 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 판단부를 포함한다. Disclosed are a collaborative spectrum sensing apparatus and method. The disclosed cooperative spectrum sensing device is configured to obtain usage state information (channel usage state information) of the channel obtained by spectrum-sensing the channel multiple times for a predetermined time by two or more next-order users who want to use the channel applied to the priority user. Receiving unit for receiving from the next higher-order users; A detector configured to analyze the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detect at least one malicious user among the at least two next-order users; And whether the channel is being used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. It includes a judgment unit for judging.

Description

협력 스펙트럼 센싱 장치 및 방법{COOPERATIVE SPECTRUM SENSING APPARATUS AND METHOD}Cooperative Spectrum Sensing Apparatus and Method {COOPERATIVE SPECTRUM SENSING APPARATUS AND METHOD}

본 발명의 실시예들은 협력 스펙트럼 센싱 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 우선순위 사용자에게 할당된 채널이 해당 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있을 확률을 정확하게 산출할 수 있는 협력 스펙트럼 센싱 장치 및 방법에 관한 것이다. Embodiments of the present invention relate to a cooperative spectrum sensing device and method, and more particularly, to a cooperative spectrum sensing device and method that can accurately calculate the probability that a channel assigned to a priority user is being used by the priority user. It is about.

우선순위 사용자(인가 사용자)의 존재(즉, 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지 여부)를 정확하게 검출하기 위한 스펙트럼 센싱 기법은 인지 무선 통신 시스템에 있어서 매우 중요한 요소이다. 이는 만약 스펙트럼 센싱에 실패하여 차순위 사용자(비인가 사용자)가 우선순위 사용자의 존재를 알지 못한다면, 차순위 사용자는 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하여 데이터를 전송하는 동안 해당 인가 채널을 사용하여 데이터를 전송하게 되므로 우선순위 사용자와 차순위 사용자간에 충돌이 발생하기 때문이다. Spectrum sensing techniques for accurately detecting the presence of a priority user (i.e. authorized user) (i.e. whether an authorized channel is being used by a priority user) are very important elements in a cognitive wireless communication system. This means that if spectrum sensing fails and the next-level user (unauthorized user) is unaware of the existence of the first-priority user, the next-level user will send the data using that authorization channel while the priority user uses that authorization channel. This is because a conflict occurs between the priority user and the next user.

그러나, 쉐도잉(Shadowing) 현상 및 다중경로 페이딩(Multipath Fading) 현상으로 인해 무선 환경에서 정확하게 채널에 대한 스펙트럼 센싱을 수행하는 데에는 어려움이 존재한다. However, due to shadowing and multipath fading, it is difficult to accurately perform spectrum sensing on a channel in a wireless environment.

협력 스펙트럼 센싱(Cooperative Spectrum Sensing)은 이와 같은 채널 센싱의 불확실성을 극복하기 위해 고안된 스펙트럼 센싱 방법이다. 협력 스펙트럼 센싱에서, 지리적으로 분산되어 위치하는 2 이상의 차순위 사용자들 각각이 스펙트럼 센싱을 통해 수집한 결과인 지역 센싱 데이터(Local Sensing Data)들은 퓨전 센터(Fusion Center)로 수집되고, 퓨전 센터는 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수집한 지역 센싱 데이터들을 이용하여 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하고 있는지 여부를 판단한다. Cooperative Spectrum Sensing is a spectral sensing method designed to overcome the uncertainty of channel sensing. In collaborative spectrum sensing, Local Sensing Data, which is the result of spectrum sensing collected by each of two or more geographically dispersed subordinate users, is collected by the Fusion Center, and the Fusion Center receives two or more Local sensing data collected from next-order users is used to determine whether a priority user is using an authorization channel.

이와 같은 협력 스펙트럼 센싱 방법에 따르면, 일부 차순위 사용자가 심한 페이딩(Deep Fading)으로 인해 우선순위 사용자의 존재를 감지하지 못한다 하더라도, 심한 페이딩을 겪지 않는 다른 차순위 사용자로부터 수집된 지역 센싱 데이터를 이용하여 우선순위 사용자의 존재를 검출할 수 있게 되는바, 스펙트럼 센싱의 정확도를 높일 수 있게 된다(즉, 우선순위 사용자의 존재를 정확하게 검출할 수 있게 된다). According to this cooperative spectrum sensing method, even though some of the next-order users do not detect the presence of the priority users due to deep fading, the priority is determined by using local sensing data collected from other next-order users who do not suffer from severe fading. The presence of a ranking user can be detected, thereby increasing the accuracy of spectrum sensing (ie, accurately detecting the presence of a priority user).

이와 같은 협력 스펙트럼 센싱의 장점에도 불구하고, 만약 차순위 사용자 중에 악성(Malicious) 차순위 사용자가 존재한다면, 협력 스펙트럼 센싱의 효율은 저하될 수 있다. 특히, 일부의 악성 사용자는 의도적으로 왜곡한 지역 센싱 데이터를 퓨전 센터로 전송하여 최종 센싱 결과에 오류가 발생하도록 한다. 즉, 일부의 악성 사용자는 우선순위 사용자가 인가된 채널을 사용하고 있지 않음에도 해당 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있음을 나타내는 센싱 데이터를 퓨전 센터로 전송하고, 이에 의해 오류 알림 확률(False Alarm Probability)이 증가하게 되어 다른 비악성 사용자들이 인가된 채널을 사용할 기회는 줄어들게 되는 문제점이 발생한다. Despite the advantages of cooperative spectrum sensing, if there are malicious next-order users among the next-order users, the efficiency of cooperative spectrum sensing may be degraded. In particular, some malicious users send intentionally distorted local sensing data to the Fusion Center, causing errors in the final sensing results. That is, some malicious users send sensing data to the Fusion Center indicating that the channel is being used by the priority user even though the priority user is not using the authorized channel, thereby causing false alarm probability. ) Increases, reducing the chance of other non-malware users using the authorized channel.

이와 같은 악성 사용자를 검출하기 위한 종래 기술인 이상값 검출 기법에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같이 퓨전 센터(110)는 2 이상의 차순위 사용자(121, 122, 123, 124)들로부터 수신한 센싱값들 중에서 다른 센싱값들과 현저하게 차이가 나는 센싱값(15.4)을 퓨전 센터(110)로 전송한 차순위 사용자(124)를 악성 사용자로 검출한다. According to a prior art outlier detection technique for detecting such malicious users, as shown in FIG. 1, the fusion center 110 receives sensing values received from two or more next-order users 121, 122, 123, and 124. Among them, the next-order user 124 that transmits the sensing value 15.4, which is significantly different from other sensing values, to the fusion center 110 is detected as a malicious user.

그러나, 상기한 이상값 검출 기법은 신호 대 잡음비(SNR)가 작은 채널환경에서는 스펙트럼 센싱의 성능이 열화되는 단점이 있었다. 이는 잡음의 파워가 커짐에 따라 잡음에 의한 센싱값과 악성 사용자의 허위 정보에 의한 센싱값을 구분하기 어렵기 때문이다. However, the outlier detection technique has a disadvantage in that the performance of spectrum sensing is degraded in a channel environment having a small signal-to-noise ratio (SNR). This is because, as the power of noise increases, it is difficult to distinguish between a sensing value caused by noise and a false value detected by a malicious user.

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 우선순위 사용자에게 할당된 채널이 해당 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있을 확률을 정확하게 산출할 수 있는 협력 스펙트럼 센싱 장치 및 방법을 제안하고자 한다. In order to solve the problems of the prior art as described above, the present invention proposes a cooperative spectrum sensing apparatus and method that can accurately calculate the probability that the channel assigned to the priority user is being used by the priority user.

본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.Other objects of the invention will be apparent to those skilled in the art from the following examples.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 수신부; 상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 검출부; 및 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 판단부를 포함하는 협력 스펙트럼 센싱 장치가 제공된다. According to a preferred embodiment of the present invention to achieve the above object, the use of the channel obtained by the two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user obtained by spectral sensing the channel multiple times for a predetermined time A receiver for receiving status information (channel usage status information) from the at least two next-order users; A detector configured to analyze the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detect at least one malicious user among the at least two next-order users; And whether the channel is being used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. There is provided a cooperative spectrum sensing device comprising a determination unit for determining.

상기 스펙트럼 센싱은 에너지 검출 기반의 스펙트럼 센싱이고, 상기 채널 사용상태 정보들은 상기 채널에서 감지되는 신호의 에너지 값을 포함할 수 있다. The spectrum sensing is spectrum sensing based on energy detection, and the channel usage state information may include an energy value of a signal detected in the channel.

상기 검출부는 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중 어느 하나의 차순위 사용자가 전송한 상기 채널 사용상태 정보들 중에서 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상으로 큰 경우, 상기 어느 하나의 차순위 사용자를 악성 사용자로 검출할 수 있다. The detector may be configured to generate an energy value in which a ratio of channel use state information having an energy value greater than a reference energy value among the channel use state information transmitted by any one of the second or more next-order users is less than the reference energy value. If the branch has a threshold ratio greater than the ratio of the channel use state information, the next rank user may be detected as a malicious user.

상기 검출부는 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델과 상기 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과를 비교하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 상기 하나 이상의 악성 사용자를 검출할 수 있다. The detection unit compares a channel usage model for a malicious user, a channel usage model for a malicious user, and an analysis result of distribution of channel usage information for each of the two or more next-order users, and compares the results of the analysis. The one or more malicious users can be detected.

상기 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델은 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상 큰 분포를 가질 수 있다. The channel usage state model for the non-malignant user has a distribution in which the ratio of channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value is greater than the ratio of the channel usage state information having an energy value less than the reference energy value. Can have

상기 검출부는 적합도 검사(Goodness of Fit Test) 기법을 이용하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포가 상기 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 상기 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 중 어느 채널 사용상태 모델과 유사한지를 판단할 수 있다. The detector uses a goodness of fit test technique to distribute the channel usage state information for each of the two or more next-order users to the channel usage state model for the non-malicious user and the channel usage state for the malicious user. It may be determined which channel usage state model is similar to the model.

상기 적합도 검사 기법은 앤더슨-달링(Anderson-Darling) 기법일 수 있다. The fitness check technique may be an Anderson-Darling technique.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 단계; 상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 단계; 및 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 단계를 포함하는 협력 스펙트럼 센싱 방법이 제공된다. In addition, according to another embodiment of the present invention, the use state information of the channel obtained by two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user by spectral sensing the channel a plurality of times for a predetermined time (channel use state Receiving information) from the two or more next-order users; Analyzing the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detecting at least one malicious user from the at least two next-order users; And whether the channel is being used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. A cooperative spectrum sensing method comprising determining is provided.

본 발명에 따르면, 우선순위 사용자에게 할당된 채널이 해당 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있을 확률을 정확하게 산출할 수 있게 된다. According to the present invention, it is possible to accurately calculate the probability that the channel assigned to the priority user is being used by the priority user.

도 1은 종래 기술을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인지 무선 네트워크의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 비악성 사용자의 채널 사용상태 정보의 분포 및 악성 사용자의 채널 사용상태 정보의 분포를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 장치를 이용한 시뮬레이션 결과를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.
1 is a view for explaining the prior art.
2 is a diagram illustrating a schematic configuration of a cognitive radio network according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram for explaining distribution of channel usage state information of a non-malicious user and distribution of channel usage state information of a malicious user.
4 to 6 are diagrams showing simulation results using the cooperative spectrum sensing apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating the overall flow of the cooperative spectrum sensing method according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인지 무선 네트워크의 개략적인 구성을 도시한 도면이다. 2 is a diagram illustrating a schematic configuration of a cognitive radio network according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 인지 무선 네트워크(200)는 하나의 우선순위 사용자(210), 2 이상의 차순위 사용자들(220) 및 협력 스펙트럼 센싱 장치(230) 및 기지국(240)를 포함한다. 여기서, 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)는 앞서 설명한 퓨전 센터와 대응될 수 있으며, 수신부(231), 검출부(232) 및 판단부(233)를 포함한다. 이하, 도 2를 참조하여 각 구성 요소 별로 그 기능을 상술하기로 한다. Referring to FIG. 2, the cognitive radio network 200 includes one priority user 210, two or more next-order users 220, and a cooperative spectrum sensing device 230 and a base station 240. Here, the cooperative spectrum sensing device 230 may correspond to the fusion center described above, and includes a receiver 231, a detector 232, and a determiner 233. Hereinafter, the function of each component will be described in detail with reference to FIG. 2.

우선순위 사용자(210)는 기지국(240) 사이에 형성되는 채널(이하, "인가 채널"이라고 함)에 대해 정당 사용권한을 인가받은 사용자이고, 2 이상의 차순위 사용자들(220)은 인지 무선 통신을 통해 인가 채널을 사용하고자 하는 비인가 사용자이다. 이 때, 2 이상의 차순위 사용자들(220) 중에는 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하지 않는 기간 동안 인가 채널을 독점하여 사용하고자 하는 하나의 악성 사용자(220a)가 하나 이상 존재하는 것으로 가정한다. Priority user 210 is a user authorized to use the right to the channel (hereinafter referred to as "authorized channel") formed between the base station 240, the two or more next-order users 220 is a cognitive radio communication Unauthorized user who wants to use authorized channel through In this case, it is assumed that one or more malicious users 220a intending to exclusively use the authorization channel exist during the period in which the priority user does not use the authorization channel among the two or more next-order users 220.

2 이상의 차순위 사용자들(220) 각각은 소정 시간 동안 인가 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 채널 사용상태 정보들을 생성하고, 이를 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)로 전송한다. Each of the two or more next-order users 220 generates channel usage information by spectral sensing the applied channel a plurality of times for a predetermined time, and transmits the channel usage state information to the cooperative spectrum sensing device 230.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 2 이상의 차순위 사용자들(220)은 인가 채널에 대해 에너지 검출 기반의 스펙트럼 센싱을 수행하여 채널 사용상태 정보들을 생성할 수 있다. 이 경우, 채널 사용상태 정보들은 인가 채널에서 감지되는 신호의 에너지 값을 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the two or more next-order users 220 may generate channel usage information by performing energy sensing based spectrum sensing on an authorized channel. In this case, the channel use state information may include an energy value of a signal sensed in the applied channel.

따라서, 만약 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하지 않는 경우, 해당 채널에는 잡음 신호만이 존재하므로, 채널 사용상태 정보들은 비교적 낮은 에너지 값을 가지게 된다. 반대로, 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하는 경우, 해당 채널에는 우선순위 사용자가 전송한 신호와 잡음 신호가 함께 존재하므로, 채널 사용상태 정보들은 비교적 높은 에너지 값을 가지게 된다. Therefore, if the priority user does not use the authorized channel, since only a noise signal exists in the channel, the channel usage information has a relatively low energy value. On the contrary, when the priority user uses the authorization channel, since the signal transmitted by the priority user and the noise signal exist together, the channel usage information has a relatively high energy value.

수신부(231)를 통해 차순위 사용자들(220) 각각으로부터 소정 시간 동안의 채널 사용상태 정보들을 수신한 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)는 이를 이용하여 2 이상의 차순위 사용자들(220) 중에서 하나 이상의 악성(Malicious) 차순위 사용자(220a)를 검출한다. The cooperative spectrum sensing device 230 that has received channel usage information for a predetermined time from each of the next-order users 220 through the receiver 231 uses the same to use one or more malicious ones from among the second-order users 220. ) Detect the next-order user 220a.

그리고, 판단부(233)는 2 이상의 차순위 사용자들(220)로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단한다. 다시 말해, 판단부(233)는 악성 사용자로부터 전송된 정보를 제외한 나머지 정보를 이용하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한다. In addition, the determination unit 233 may use the remaining channel usage state information except for channel usage state information received from at least one malicious user among channel usage state information received from two or more next-order users 220. Determine if it is being used by the ranking user. In other words, the determination unit 233 performs cooperative spectrum sensing using the remaining information except for the information transmitted from the malicious user.

이하에서는 검출부(232)가 악성 사용자를 검출하는 동작을 보다 상세하게 설명하기로 한다. Hereinafter, an operation of detecting the malicious user by the detector 232 will be described in more detail.

검출부(232)는 차순위 사용자들(220) 별로 상기 소정 시간 동안의 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 2 이상의 차순위 사용자들(220) 중에서 하나 이상의 악성 사용자(220a)를 검출한다. The detector 232 detects one or more malicious users 220a among two or more next-order users 220 by analyzing the distribution of channel usage state information for the predetermined time for each next-order users 220.

이 경우, 비악성(Non-malicious) 차순위 사용자는 조작되지 않은 채널 사용상태 정보들을 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)로 전송하므로, 소정 시간 동안 비악성 사용자들로부터 수신된 채널 사용상태 정보들이 가지는 에너지 값은 높은 에너지 값을 가질 수도 있고 낮은 에너지 값을 가질 수도 있다. 따라서, 소정 시간 동안 비악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들의 에너지 값 분포는 도 3의 (a)에 도시된 그래프와 같을 수 있다.In this case, since the non-malicious next-order user transmits the unmanipulated channel usage information to the cooperative spectrum sensing device 230, the energy value of the channel usage information received from the non-malicious users for a predetermined time. May have a high energy value or may have a low energy value. Therefore, the energy value distribution of the channel usage state information received from the non-malicious user for a predetermined time may be the same as the graph shown in FIG.

그러나, 악성 사용자는 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있지 않는 기간 동안 인가 채널을 독점하여 사용하고자 하므로, 비악성 사용자들이 인가 채널을 사용하지 못하도록 하기 위해 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 계속적으로 사용되고 있는 것으로 채널 사용상태 정보들을 왜곡하여 전송한다. 따라서, 소정 시간 동안 악성 사용자로부터 수신된 채널 사용상태 정보들이 가지는 에너지 값은 대부분이 높은 에너지 값을 가지게 된다. 따라서, 소정 시간 동안 악성 사용자로부터 수신된 채널 사용상태 정보들이 가지는 에너지 값은 도 3의 (b)에 도시된 그래프와 같을 수 있다. However, since the malicious user wants to use the authorization channel exclusively during the period when the authorization channel is not being used by the priority user, the authorization channel is continuously used by the priority user to prevent non-malicious users from using the authorization channel. Distorted channel usage information is transmitted. Therefore, most energy values of channel usage information received from malicious users for a predetermined time have a high energy value. Therefore, the energy value of the channel usage state information received from the malicious user for a predetermined time may be the same as the graph shown in FIG.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 검출부(232)는 2 이상의 차순위 사용자들(220) 중 어느 하나의 차순위 사용자가 전송한 채널 사용상태 정보들 중에서 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상으로 큰 경우, 상기 어느 하나의 차순위 사용자를 악성 사용자로 검출할 수 있다. 이 때, 임계 비율은 실험적으로 결정될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the detection unit 232 has channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value among channel usage state information transmitted by any one of the second or more next-order users 220. If the ratio is greater than or equal to the threshold ratio than the ratio of the channel usage state information having an energy value smaller than the reference energy value, any one of the next-order users may be detected as a malicious user. At this time, the critical ratio can be determined experimentally.

예를 들어, 도 3의 (a)의 경우, 기준 에너지 값이 30으로 설정되는 경우, 비악성 사용자의 경우, 에너지 값이 30 이상인 채널 사용상태 정보들과 에너지 값이 30 이하인 채널 사용상태 정보들이 비교적 고르게 분포하므로, 전체 채널 사용상태 정보들 중에서 에너지 값이 30 이상인 채널 사용상태 정보들의 비율과 에너지 값이 30 이하인 채널 사용상태 정보들의 비율은 비교적 크지 않다. 그러나, 도 3의 (b)의 경우, 에너지 값이 30 이상인 채널 사용상태 정보들의 비율이 에너지 값이 30 이하인 채널 사용상태 정보들의 비율보다 월등히 많음을 확인할 수 있다. 따라서, 검출부(232)는 도 3의 (a)와 같은 분포를 가지는 채널 사용상태 정보를 전송한 차순위 사용자는 비악성 사용자로 분류하고, 도 3의 (b)와 같은 분포를 가지는 채널 사용상태 정보를 전송한 차순위 사용자는 악성 사용자로 분류할 수 있다. For example, in the case of (a) of FIG. 3, when the reference energy value is set to 30, in the case of a non-malicious user, channel usage state information having an energy value of 30 or more and channel usage state information having an energy value of 30 or less are included. Since it is relatively evenly distributed, the ratio of channel usage state information having an energy value of 30 or more and the ratio of channel usage state information having an energy value of 30 or less among the total channel use state information are not relatively large. However, in FIG. 3B, it can be seen that the ratio of channel use state information having an energy value of 30 or more is much higher than the ratio of channel use state information having an energy value of 30 or less. Accordingly, the detection unit 232 classifies the next-order user who has transmitted the channel usage state information having the distribution as shown in FIG. 3A as a non-malicious user, and uses the channel usage state information having the distribution as shown in FIG. 3B. The next-order user who transmits the data can be classified as a malicious user.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검출부(232)는 비악성 사용자에 대해 미리 설정된 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대해 미리 설정된 채널 사용상태 모델과 2 이상의 차순위 사용자들(220) 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과를 비교하여 하나 이상의 악성 사용자(220a)를 검출할 수 있다. 여기서, 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델은 앞서 설명한 바와 같이 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상 큰 분포를 가질 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the detection unit 232 is a channel usage model preset for the non-malicious user and the channel usage model preset for the malicious user and each of the two or more next-order users 220 One or more malicious users 220a may be detected by comparing analysis results of distribution of channel usage state information. In this case, as described above, the channel usage model for the non-malicious user has a critical ratio of the channel usage state information having an energy value greater than the reference energy value than the ratio of the channel usage information information having an energy value less than the reference energy value. It can have a large distribution.

이 때, 검출부(232)는 적합도 검사(Goodness of Fit Test) 기법을 이용하여 2 이상의 차순위 사용자들(220) 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과가 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 중 어느 채널 사용상태 모델과 더 유사한지를 판단할 수 있다. 이에 대해 상세히 설명하면 아래와 같다. At this time, the detection unit 232 is a channel use state model for the non-malware user analysis results of the distribution of the channel use state information for each of the two or more next-order users 220 using a goodness of fit test (Goodness of Fit Test) technique And which channel usage model of the channel usage model for the malicious user is more similar. This will be described in detail below.

적합도 검사를 위해, 2 이상의 차순위 사용자들(220) 각각은 다수의 시간 주기 동안 각 시간 주기 내에서 인가 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 소정의 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들을 생성한다. 다시 말해, 2 이상의 차순위 사용자들(220) 각각은 한 시간주기 내에서 인가 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하며, 이와 같은 동작을 다수의 시간 주기 동안 반복 수행하여 채널 사용상태 정보들을 생성한다. 이와 같이 생성된 채널 사용상태 정보들은 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)로 전송된다. For the goodness-of-fit check, each of the two or more next-order users 220 spectrally senses the applied channel a plurality of times within each time period for a plurality of time periods to generate channel usage state information having a predetermined energy value. In other words, each of the two or more next-order users 220 performs spectral sensing of an applied channel a plurality of times within one time period, and repeats such an operation for a plurality of time periods to generate channel usage information. The channel usage state information generated as described above is transmitted to the cooperative spectrum sensing device 230.

2 이상의 차순위 사용자들(220)로부터 채널 사용상태 정보를 수신한 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)는 검출부(232)를 통해 차순위 사용자들(220) 별로 적합도 검사를 수행하여 해당 차순위 사용자가 악성 사용자인지를 판별한다. The cooperative spectrum sensing device 230 that receives the channel usage status information from two or more next-order users 220 performs a fitness check for each next-order users 220 through the detector 232 to determine whether the corresponding next-order user is a malicious user. Determine.

먼저, 검출부(232)는 차순위 사용자(220)가 생성한 채널 사용상태 정보들의 에너지 값을 시간 주기 별로 합산하여 합산된 에너지 값을 생성한다. First, the detector 232 generates the summed energy values by summing the energy values of channel usage state information generated by the next-order user 220 for each time period.

이 때, 각 시간 주기에서는 우선순위 사용자가 존재한 것으로 센싱될 수도 있고 우선순위 사용자가 존재하지 않는 것으로 센싱될 수도 있다. 따라서, 상기 합산된 에너지 값은 아래의 수학식 1과 같이 2가지 경우(

Figure 112011083874343-pat00001
,
Figure 112011083874343-pat00002
) 중에서 어느 하나의 경우에 따라 표현될 수 있다.
At this time, in each time period, it may be sensed that there is a priority user or that there is no priority user. Therefore, the sum of the energy values is two cases (1)
Figure 112011083874343-pat00001
,
Figure 112011083874343-pat00002
) May be expressed according to any one case.

Figure 112011083874343-pat00003
Figure 112011083874343-pat00003

여기서,

Figure 112011083874343-pat00004
는 k번째 시간 주기에서 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되지 않는 것으로 센싱된 경우를 의미하고,
Figure 112011083874343-pat00005
는 k번째 시간 주기에서 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되는 것으로 센싱된 경우를 각각 의미한다. here,
Figure 112011083874343-pat00004
Means when the authorized channel is sensed not used by the priority user in the kth time period,
Figure 112011083874343-pat00005
Denotes a case where the authorization channel is sensed to be used by the priority user in the k-th time period.

그리고,

Figure 112011083874343-pat00006
는 i번째 차순위 사용자가 k번째 시간 주기에서 생성한 채널 사용상태 정보들의 합(즉, 지역 테스트 통계값(Local Test Statistics)),
Figure 112011083874343-pat00007
는 k번째 시간 주기가 시작되는 시점,
Figure 112011083874343-pat00008
은 k번째 시간 주기 내에서의 n번째 스펙트럼 센싱 시 우선순위 사용자와 i번째 차순위 사용자 사이의 채널의 이득(Channel Gain),
Figure 112011083874343-pat00009
는 k번째 시간 주기 내에서의 n번째 스펙트럼 센싱 시 우선순위 사용자와 i번째 차순위 사용자 사이의 채널에서의 잡음,
Figure 112011083874343-pat00010
은 k번째 시간 주기 내에서의 n번째 스펙트럼 센싱 시 우선순위 사용자로부터 전송된 신호를 각각 의미한다.And,
Figure 112011083874343-pat00006
Is the sum of channel usage information generated by the i th order user in the k th time period (ie, Local Test Statistics),
Figure 112011083874343-pat00007
Is when the k th time period begins,
Figure 112011083874343-pat00008
Is the gain of the channel between the priority user and the i-th order user during nth spectrum sensing within the kth time period,
Figure 112011083874343-pat00009
Is the noise in the channel between the priority user and the i-th order user during nth spectrum sensing within the kth time period,
Figure 112011083874343-pat00010
Denotes a signal transmitted from a priority user during n-th spectrum sensing within a k-th time period.

만약,

Figure 112011083874343-pat00011
이 단위 전력(Unit Power)을 가지는 PSK(Phase Shift Keying) 변조 신호이고,
Figure 112011083874343-pat00012
이 독립적인 레일리 페이딩(Independent Rayleigh Fading) 채널의 이득이며,
Figure 112011083874343-pat00013
이 분산
Figure 112011083874343-pat00014
을 가지는 복소 가산성 백색 가우시안 잡음(Complex-valued AWGN)인 경우, 아래의 수학식 2와 같은 관계가 성립한다.
if,
Figure 112011083874343-pat00011
PSK (Phase Shift Keying) modulated signal having a unit power (Unit Power),
Figure 112011083874343-pat00012
The gain of this independent Rayleigh Fading channel,
Figure 112011083874343-pat00013
This dispersion
Figure 112011083874343-pat00014
In the case of complex additive white Gaussian noise (Complex-valued AWGN) having a relation, the following equation 2 holds.

Figure 112011083874343-pat00015
Figure 112011083874343-pat00015

Figure 112011083874343-pat00016

Figure 112011083874343-pat00016

또한, 중심 극한 정리(Central Limit Theorem)에 따르면, 만약 N이 충분히 큰 경우(일례로, N이 10 이상의 값을 가지는 경우),

Figure 112011083874343-pat00017
는 아래의 수학식 3에 도시된 바와 같이 가우시안 랜덤 변수에 근접한다.
Also, according to the Central Limit Theorem, if N is large enough (for example, if N has a value of 10 or more),
Figure 112011083874343-pat00017
Is close to a Gaussian random variable as shown in Equation 3 below.

Figure 112011083874343-pat00018
Figure 112011083874343-pat00018

한편, 차순위 사용자(220)에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포가 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 중 어느 채널 사용상태 모델과 더 유사한지를 판단하기 위해, 검출부(232)는 아래의 수학식 4와 같은 경험적 분포 함수(Empirical Distribution Function)(

Figure 112011083874343-pat00019
)를 정의한다.
On the other hand, to determine which channel usage model of the channel usage status information for the next-order user 220 is more similar to the channel usage model for non-malicious users and the channel usage model for malicious users, the detection unit ( 232 is an empirical distribution function (Equation 4 below)
Figure 112011083874343-pat00019
).

여기서,

Figure 112011083874343-pat00021
는 지시 함수(Indication Function)로서,
Figure 112011083874343-pat00022
가 참(true)인 경우 1의 값을 가지고,
Figure 112011083874343-pat00023
가 거짓(false)인 경우 0의 값을 가진다. here,
Figure 112011083874343-pat00021
Is an indication function,
Figure 112011083874343-pat00022
Has a value of 1 if is true,
Figure 112011083874343-pat00023
Has a value of 0 if is false.

이 때, 만약 i번째 차순위 사용자가 악성 사용자인 경우

Figure 112011083874343-pat00024
는 k가 커질수록(
Figure 112011083874343-pat00025
) 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델(
Figure 112011083874343-pat00026
)로 수렴한다. 반대로, 만약 i번째 차순위 사용자가 비악성 사용자인 경우
Figure 112011083874343-pat00027
는 k가 커질수록(
Figure 112011083874343-pat00028
) 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델(
Figure 112011083874343-pat00029
)로 수렴한다.If the i-th rank user is a malicious user
Figure 112011083874343-pat00024
As k increases (
Figure 112011083874343-pat00025
) Channel usage model for malicious users (
Figure 112011083874343-pat00026
Converge) Conversely, if the ith next user is a non-malicious user
Figure 112011083874343-pat00027
As k increases (
Figure 112011083874343-pat00028
) Channel usage model for non-malicious users (
Figure 112011083874343-pat00029
Converge)

여기서, 비악성 사용자는 앞서 설명한 바와 같이 조작되지 않은 채널 사용상태 정보들을 생성하여 전송하므로, 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되지 않는 것으로 센싱된 경우(

Figure 112011083874343-pat00030
)와 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되는 것으로 센싱된 경우(
Figure 112011083874343-pat00031
) 사이의 채널 사용상태 정보에 대한 보고 빈도(Report Frequency)는 우선순위 사용자가 인가 채널을 사용하는 기간과 사용하지 않는 기간 사이의 비율과 동일하게 된다. 따라서,
Figure 112011083874343-pat00032
는 아래의 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
Here, since the non-malicious user generates and transmits the channel usage status information which has not been manipulated as described above, when the authorized channel is sensed not to be used by the priority user (
Figure 112011083874343-pat00030
) And the authorized channel are sensed to be used by the priority user (
Figure 112011083874343-pat00031
The report frequency of channel usage status information between the two channels is equal to the ratio between the period in which the priority user uses the authorized channel and the period in which it is not used. therefore,
Figure 112011083874343-pat00032
May be expressed as Equation 5 below.

Figure 112011083874343-pat00033
Figure 112011083874343-pat00033

여기서,

Figure 112011083874343-pat00034
는 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되지 않을 확률,
Figure 112011083874343-pat00035
는 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용될 확률,
Figure 112011083874343-pat00036
는 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되지 않는 것으로 센싱된 경우의 경험적 분포 함수,
Figure 112011083874343-pat00037
는 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되는 것으로 센싱된 경우의 경험적 분포 함수를 각각 의미한다. here,
Figure 112011083874343-pat00034
Is the probability that the authorization channel is not used by the priority user,
Figure 112011083874343-pat00035
Is the probability that the authorization channel will be used by the priority user,
Figure 112011083874343-pat00036
Is the empirical distribution function when the authorized channel is sensed not to be used by the priority user,
Figure 112011083874343-pat00037
Denotes the empirical distribution function when the authorized channel is sensed to be used by the priority user, respectively.

그리고, 비악성 사용자는 대부분 인가 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되는 경우(

Figure 112011083874343-pat00038
) 의 채널 사용상태 정보를 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)로 보고하므로,
Figure 112011083874343-pat00039
는 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
And, most of the non-malicious users, if the authorization channel is used by the priority user (
Figure 112011083874343-pat00038
Since the channel usage status information of) to the cooperative spectrum sensing device 230,
Figure 112011083874343-pat00039
May be expressed as Equation 6 below.

Figure 112011083874343-pat00040
Figure 112011083874343-pat00040

이와 같은 경우, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검출부(232)는 앤더슨-달링(Anderson-Darling) 기법을 이용하여 각 차순위 사용자(220)가 비악성 사용자인지 악성 사용자인지를 판별할 수 있다. In such a case, according to an embodiment of the present invention, the detector 232 may determine whether each next-order user 220 is a non-malicious user or a malicious user by using an Anderson-Darling technique.

앤더슨-달링(AD: Anderson-Darling) 기법은 높은 감도(Enhanced Sensitivity)과 낮은 연산량을 가지는 적합도 검사 기법으로서, 아래의 수학식 7을 이용하여 각 차순위 사용자(220)에 대한

Figure 112011083874343-pat00041
가 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델에 근접하는지를 판단한다.
The Anderson-Darling (AD) technique is a goodness-of-fit test with high sensitivity and low throughput, and the following equation 7 is used for each next-order user 220 using Equation 7 below.
Figure 112011083874343-pat00041
Determines whether the model is close to the channel usage model for malicious users.

Figure 112011083874343-pat00042
Figure 112011083874343-pat00042

여기서,

Figure 112011083874343-pat00043
는 앤더슨-달링 통계(AD statistic) 함수를 의미하고,
Figure 112011083874343-pat00044
는 k개의
Figure 112011083874343-pat00045
중 j번재로 작은 값을 의미한다. here,
Figure 112011083874343-pat00043
Means the Anderson-Darling statistical function,
Figure 112011083874343-pat00044
K
Figure 112011083874343-pat00045
It means the smallest value of j.

Figure 112011083874343-pat00046
는 i번째 차순위 사용자가 얼마나 악성 사용자에 가까운지를 판단하기 위한 것이므로, 검출부(232)는
Figure 112011083874343-pat00047
와 컷 오프 임계값(Cut-off Threshold)인
Figure 112011083874343-pat00048
를 비교한다. 만약,
Figure 112011083874343-pat00049
Figure 112011083874343-pat00050
보다 작다면, i번째 차순위 사용자는 악성 사용자로 판별된다.
Figure 112011083874343-pat00046
Is for determining how close the i-th rank user is to the malicious user, the detection unit 232
Figure 112011083874343-pat00047
With cut-off threshold
Figure 112011083874343-pat00048
. if,
Figure 112011083874343-pat00049
this
Figure 112011083874343-pat00050
If smaller, the i-th rank user is determined to be a malicious user.

이 때,

Figure 112011083874343-pat00051
는 악성 사용자에 대한 컷 오프 확률(즉, 악성 사용자가 검출되어 배제될 확률)인
Figure 112011083874343-pat00052
이 목적값인
Figure 112011083874343-pat00053
보다 크도록 유지하는 값을 가지며, 이는 아래의 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
At this time,
Figure 112011083874343-pat00051
Is the probability of the cutoff for the malicious user (i.e. the probability that the malicious user has been detected and excluded)
Figure 112011083874343-pat00052
Is the target value
Figure 112011083874343-pat00053
It has a value to be kept larger than, which can be expressed as Equation 8 below.

Figure 112011083874343-pat00054
Figure 112011083874343-pat00054

상기한 수학식 8의 연산은

Figure 112011083874343-pat00055
의 분포를 이용하여 수행될 수 있으며, 이는 아래의 수학식 9와 같이 표현될 수 있다.
The calculation of Equation 8 above
Figure 112011083874343-pat00055
It may be performed using the distribution of, which may be expressed as Equation 9 below.

Figure 112011083874343-pat00056
Figure 112011083874343-pat00056

한편, 빠른 수렴 특성(Fast Convergence Property)으로 인해 상기한 수학식 9는 k가 5 이상의 값을 가지는 경우 정확한 수렴값을 가질 수 있다. On the other hand, due to the fast convergence property (Fast Convergence Property), Equation 9 may have an accurate convergence value when k has a value of 5 or more.

그리고, 검출부(232)는 상기한 수학식 9를 이용하여 목적 컷 오프 확률(

Figure 112011083874343-pat00057
)에 대한 컷 오프 임계값(
Figure 112011083874343-pat00058
)을 산출할 수 있다. 일례로서, 목적 컷 오프 확률(
Figure 112011083874343-pat00059
)에 대한 컷 오프 임계값(
Figure 112011083874343-pat00060
)은 아래의 표 1과 같을 수 있다.Then, the detection unit 232 uses the above equation (9) to the target cutoff probability (
Figure 112011083874343-pat00057
Cutoff threshold for
Figure 112011083874343-pat00058
) Can be calculated. As an example, the target cutoff probability (
Figure 112011083874343-pat00059
Cutoff threshold for
Figure 112011083874343-pat00060
) May be as shown in Table 1 below.

Figure 112011083874343-pat00061
Figure 112011083874343-pat00061
0.10.1 0.20.2 0.30.3 0.40.4 0.50.5 0.60.6 0.70.7 0.80.8 0.90.9
Figure 112011083874343-pat00062
Figure 112011083874343-pat00062
0.3460.346 0.4480.448 0.5460.546 0.6520.652 0.7740.774 0.9230.923 1.1201.120 1.4081.408 1.9331.933

도 4 및 도 5에서는 상기에서 설명한 적합도 검사 기법을 이용하여 악성 사용자를 검출하는 시뮬레이션 결과를 도시하고 있다. 4 and 5 illustrate simulation results of detecting malicious users using the above-described fitness test technique.

본 시뮬레이션에서는 우선 순위 사용자가 인가 채널을 사용하고 있을 확률(

Figure 112011083874343-pat00063
)을 0.2로, 차순위 사용자들(220)의 개수를 30개로, 악성 사용자(항상 인가 채널이 사용중인 것으로 보고함)의 개수를 5개로, 하나의 시간 주기 내에서의 센싱 횟수를 50회로 설정하였다. In this simulation, the probability that a priority user is using an authorization channel (
Figure 112011083874343-pat00063
) Is set to 0.2, the number of next-order users 220 to 30, the number of malicious users (always reported to be in use by the authorized channel) to 5, and the number of sensing in one time period is set to 50 times. .

먼저, 도 4에서는 다양한 우선순위 사용자의 SNR 값에 따른 악성 사용자에 대한 컷 오프 확률(

Figure 112011083874343-pat00064
)과 비악성 사용자의 컷 오프 확률(
Figure 112011083874343-pat00065
) 사이의 관계를 도시하고 있다. 여기서, OD는 앞서 설명한 종래의 이상값 검출 기법에 따른 측정값을 의미하고, GF는 본 발명에 따른 측정값을 의미한다. First, in FIG. 4, the cutoff probability of the malicious user according to the SNR values of various priority users (
Figure 112011083874343-pat00064
) And the probability of cutoff for non-malignant users (
Figure 112011083874343-pat00065
) Shows the relationship between Here, OD means a measured value according to the conventional outlier detection technique described above, and GF means a measured value according to the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 측정값이 종래의 이상값 검출 기법에 따른 측정값보다 항상 작은 것을 확인할 수 있다. 다시 말해, 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)를 이용하는 경우, 보다 정확하게 악성 사용자를 검출할 수 있게 된다4, it can be seen that the measured value according to the present invention is always smaller than the measured value according to the conventional outlier detection technique. In other words, when using the cooperative spectrum sensing device 230 according to the present invention, it is possible to more accurately detect malicious users

다음으로 도 5에서는 스펙트럼 센싱을 위한 시간 주기의 횟수(k)에 따른 악성 사용자에 대한 컷 오프 확률(

Figure 112011083874343-pat00066
)과 비악성 사용자의 컷 오프 확률(
Figure 112011083874343-pat00067
) 사이의 관계를 도시하고 있다.Next, in FIG. 5, the cutoff probability of the malicious user according to the number of time periods k for spectrum sensing (
Figure 112011083874343-pat00066
) And the probability of cutoff for non-malignant users (
Figure 112011083874343-pat00067
) Shows the relationship between

도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)를 이용하는 경우, 종래의 이상값 검출 기법을 이용하는 것 보다 정확하게 악성 사용자를 검출할 수 있으며, 검출 성능은 시간 주기의 횟수가 클수록 더 정확해지는 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 5, when the cooperative spectrum sensing device 230 according to the present invention is used, a malicious user may be detected more accurately than using a conventional outlier detection technique, and the detection performance is higher as the number of time periods increases. It can be confirmed that it is accurate.

도 6에서는 종래의 이상값 검출 기법과 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)를 이용하는 경우의 악성 사용자 검출 확률과 오류 알림 확률을 전체적으로 비교한 그래프를 도시하고 있다. FIG. 6 is a graph illustrating a comparison of a malicious user detection probability and an error notification probability in the case of using the conventional outlier detection technique and the cooperative spectrum sensing device 230 according to the present invention.

도 6을 참조하면, 종래의 이상값 검출 기법은 매 타임 마다 이상값을 이용하여 악성 사용자를 검출하므로, 센싱 횟수가 증가하더라도 오류 알림 확률을 변화하지 않지만, 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)는 이상값의 확률 분포를 이용하여 악성 사용자를 검출하므로, 센싱 횟수가 증가할수록 오류 알림 확률이 감소하는 것을 확인할 수 있다.
Referring to FIG. 6, the conventional outlier detection technique detects a malicious user using an outlier every time, and thus does not change the probability of error notification even if the number of sensing increases, but the cooperative spectrum sensing device 230 according to the present invention 230. ) Detects malicious users using the probability distribution of the outliers, so that the probability of error notification decreases as the number of sensing increases.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다. 이하, 각 단계 별로 수행되는 과정을 설명하기로 한다. 7 is a flowchart illustrating the overall flow of the cooperative spectrum sensing method according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a process performed for each step will be described.

먼저, 단계(S710)에서는 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 인가 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 인가 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한다. First, in step S710, two or more next-order users who want to use the channel applied to the priority user receive the usage state information (channel usage state information) of the authorized channel obtained by spectral sensing of the authorization channel for a predetermined time. Received from the above next-order users.

다음으로, 단계(S720)에서는 2 이상의 차순위 사용자들 별로 소정 시간 동안의 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출한다. Next, in step S720, the distribution of channel usage state information for a predetermined time is analyzed for each of the at least two next-order users to detect at least one malicious user among the at least two next-order users.

마지막으로, 단계(S730)에서는 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 채널이 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단한다. Finally, in step S730, the channel is selected by the priority user using the remaining channel usage information except for channel usage information received from one or more malicious users among channel usage information received from two or more next-order users. Determine if it is being used.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 채널 사용상태 정보들은 상기 채널에서 감지되는 신호의 에너지 값을 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, channel usage state information may include an energy value of a signal detected in the channel.

이 경우, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계(S720)에서는 2 이상의 차순위 사용자들 중 어느 하나의 차순위 사용자가 전송한 채널 사용상태 정보들 중에서 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상으로 큰 경우, 어느 하나의 차순위 사용자를 악성 사용자로 검출할 수 있다. In this case, according to an embodiment of the present invention, in step S720, channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value among channel usage state information transmitted by one of the next-order users among two or more next-order users. If the ratio is greater than or equal to the threshold ratio than the ratio of the channel usage state information having an energy value smaller than the reference energy value, one of the next-order users may be detected as a malicious user.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델과 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과를 비교하여 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출할 수 있다. 이 경우, 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델은 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상 큰 분포를 가질 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, by comparing the channel usage model for non-malicious users, the channel usage model for malicious users and the analysis results of the distribution of channel usage information for each of the two or more next-order users One or more malicious users may be detected among the two or more next-order users. In this case, the channel usage model for the non malicious user has a distribution in which the ratio of channel usage information having an energy value greater than the reference energy value is greater than the threshold ratio than the ratio of channel usage information information having an energy value less than the reference energy value. It can have

지금까지 본 발명에 따른 협력 스펙트럼 센싱 방법의 실시예들에 대하여 설명하였고, 앞서 도 2에서 설명한 협력 스펙트럼 센싱 장치(230)에 관한 구성이 본 실시예에도 그대로 적용 가능하다. 이에, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.Embodiments of the cooperative spectrum sensing method according to the present invention have been described so far, and the configuration of the cooperative spectrum sensing device 230 described above with reference to FIG. 2 is also applicable to the present embodiment. Hereinafter, a detailed description will be omitted.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Examples of program instructions, such as magneto-optical and ROM, RAM, flash memory and the like, can be executed by a computer using an interpreter or the like, as well as machine code, Includes a high-level language code. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform operations of one embodiment of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and limited embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- Various modifications and variations may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .

Claims (13)

우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 수신부;
상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 검출부; 및
상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 판단부를 포함하되,
상기 검출부는 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중 어느 하나의 차순위 사용자가 전송한 상기 채널 사용상태 정보들 중에서 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상으로 큰 경우, 상기 어느 하나의 차순위 사용자를 악성 사용자로 검출하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
Receive usage status information (channel usage status information) of the channel obtained by spectral sensing of the channel multiple times for a predetermined time by two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user from the second or more next-order users. A receiving unit;
A detector configured to analyze the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detect at least one malicious user among the at least two next-order users; And
It is determined whether the channel is used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. Including a judgment unit,
The detector may be configured to generate an energy value in which a ratio of channel use state information having an energy value greater than a reference energy value among the channel use state information transmitted by any one of the second or more next order users is less than the reference energy value. The cooperative spectrum sensing device, characterized in that the detection of any one of the next priority user as a malicious user when the branch is greater than the threshold ratio than the ratio of the channel use state information.
제1항에 있어서,
상기 스펙트럼 센싱은 에너지 검출 기반의 스펙트럼 센싱이고,
상기 채널 사용상태 정보들은 상기 채널에서 감지되는 신호의 에너지 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
The method of claim 1,
The spectral sensing is spectral sensing based on energy detection,
The channel usage state information includes an energy value of the signal detected in the channel.
삭제delete 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 수신부;
상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 검출부; 및
상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 판단부를 포함하되,
상기 검출부는 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델과 상기 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과를 비교하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 상기 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
Receive usage status information (channel usage status information) of the channel obtained by spectral sensing of the channel multiple times for a predetermined time by two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user from the second or more next-order users. A receiving unit;
A detector configured to analyze the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detect at least one malicious user among the at least two next-order users; And
It is determined whether the channel is used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. Including a judgment unit,
The detection unit compares a channel usage model for a malicious user, a channel usage model for a malicious user, and an analysis result of distribution of channel usage information for each of the two or more next-order users, and compares the results of the analysis. Cooperative spectrum sensing device, characterized in that for detecting the one or more malicious users.
제4항에 있어서,
상기 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델은 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상 큰 분포를 가지는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
5. The method of claim 4,
The channel usage state model for the non-malignant user has a distribution in which the ratio of channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value is greater than the ratio of the channel usage state information having an energy value less than the reference energy value. Cooperative spectrum sensing device characterized by having.
제4항에 있어서,
상기 검출부는 적합도 검사(Goodness of Fit Test) 기법을 이용하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포가 상기 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 상기 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 중 어느 채널 사용상태 모델과 유사한지를 판단하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
5. The method of claim 4,
The detector uses a goodness of fit test technique to distribute the channel usage state information for each of the two or more next-order users to the channel usage state model for the non-malicious user and the channel usage state for the malicious user. A cooperative spectrum sensing device, characterized in that it is determined which channel usage state model among the models.
제6항에 있어서,
상기 적합도 검사 기법은 앤더슨-달링(Anderson-Darling) 기법인 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 장치.
The method according to claim 6,
The suitability check technique is a cooperative spectrum sensing device, characterized in that the Anderson-Darling technique.
우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 단계;
상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 단계; 및
상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 단계를 포함하되,
상기 검출하는 단계는 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중 어느 하나의 차순위 사용자가 전송한 상기 채널 사용상태 정보들 중에서 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상으로 큰 경우, 상기 어느 하나의 차순위 사용자를 악성 사용자로 검출하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 방법.
Receive usage status information (channel usage status information) of the channel obtained by spectral sensing of the channel multiple times for a predetermined time by two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user from the second or more next-order users. Making;
Analyzing the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detecting at least one malicious user from the at least two next-order users; And
It is determined whether the channel is used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. Including the steps of:
The detecting may include energy of a channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value among the channel usage state information transmitted by one of the second or more next-order users. And detecting one of the next-ranked users as a malicious user when the ratio is greater than or equal to a ratio of the channel usage state information having a value.
제8항에 있어서,
상기 스펙트럼 센싱은 에너지 검출 기반의 스펙트럼 센싱이고,
상기 채널 사용상태 정보들은 상기 채널에서 감지되는 신호의 에너지 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 방법.
9. The method of claim 8,
The spectral sensing is spectral sensing based on energy detection,
The channel usage state information includes the energy value of the signal sensed in the channel.
삭제delete 우선순위 사용자에게 인가된 채널을 사용하고자 하는 2 이상의 차순위 사용자들이 소정 시간 동안 상기 채널을 복수회 스펙트럼 센싱하여 획득한 상기 채널의 사용상태 정보(채널 사용상태 정보)들을 상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신하는 단계;
상기 2 이상의 차순위 사용자들 별로 상기 소정 시간 동안의 상기 채널 사용상태 정보들의 분포를 분석하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 단계; 및
상기 2 이상의 차순위 사용자들로부터 수신한 채널 사용상태 정보들 중 상기 하나 이상의 악성 사용자로부터 수신한 채널 사용상태 정보들을 제외한 나머지 채널 사용상태 정보들을 이용하여 상기 채널이 상기 우선순위 사용자에 의해 사용되고 있는지를 판단하는 단계를 포함하되,
상기 검출하는 단계는 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델 및 악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델과 상기 2 이상의 차순위 사용자들 각각에 대한 채널 사용상태 정보들의 분포의 분석결과를 비교하여 상기 2 이상의 차순위 사용자들 중에서 상기 하나 이상의 악성 사용자를 검출하는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 방법.
Receive usage status information (channel usage status information) of the channel obtained by spectral sensing of the channel multiple times for a predetermined time by two or more next-order users who want to use the channel authorized to the priority user from the second or more next-order users. Making;
Analyzing the distribution of the channel usage state information for the predetermined time for each of the at least two next-order users and detecting at least one malicious user from the at least two next-order users; And
It is determined whether the channel is used by the priority user by using the remaining channel usage information except for the channel usage information received from the at least one malicious user among the channel usage status information received from the at least two next-order users. Including the steps of:
The detecting may be performed by comparing a channel usage model for a non-malicious user, a channel usage model for a malicious user, and an analysis result of distribution of channel usage information for each of the at least two next-order users. Cooperative spectrum sensing method characterized in that for detecting the one or more malicious users.
제11항에 있어서,
상기 비악성 사용자에 대한 채널 사용상태 모델은 기준 에너지 값보다 큰 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율이 상기 기준 에너지 값보다 작은 에너지 값을 가지는 채널 사용상태 정보들의 비율보다 임계 비율 이상 큰 분포를 가지는 것을 특징으로 하는 협력 스펙트럼 센싱 방법.
12. The method of claim 11,
The channel usage state model for the non-malignant user has a distribution in which the ratio of channel usage state information having an energy value greater than a reference energy value is greater than the ratio of the channel usage state information having an energy value less than the reference energy value. Cooperative spectrum sensing method characterized by having.
제8항, 제9항 및 제11항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of any one of claims 8, 9 and 11-12.
KR1020110109790A 2011-10-26 2011-10-26 Cooperative spectrum sensing apparatus and method KR101330852B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110109790A KR101330852B1 (en) 2011-10-26 2011-10-26 Cooperative spectrum sensing apparatus and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110109790A KR101330852B1 (en) 2011-10-26 2011-10-26 Cooperative spectrum sensing apparatus and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130045530A KR20130045530A (en) 2013-05-06
KR101330852B1 true KR101330852B1 (en) 2013-11-18

Family

ID=48657534

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110109790A KR101330852B1 (en) 2011-10-26 2011-10-26 Cooperative spectrum sensing apparatus and method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101330852B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101515925B1 (en) * 2013-11-15 2015-05-04 목포대학교산학협력단 Performance evaluation of a cooperative cognitive radio network with limited feedback
KR101676564B1 (en) 2015-04-24 2016-11-17 서울대학교산학협력단 Sequential joint behavior sheet using photo-deformation and folding and unfolding control method the same

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100021996A (en) * 2007-04-23 2010-02-26 더 홍콩 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀러지 Cluster-based cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems
KR20110060455A (en) * 2009-11-30 2011-06-08 서울대학교산학협력단 Apparatus and method for cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100021996A (en) * 2007-04-23 2010-02-26 더 홍콩 유니버시티 오브 사이언스 앤드 테크놀러지 Cluster-based cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems
KR20110060455A (en) * 2009-11-30 2011-06-08 서울대학교산학협력단 Apparatus and method for cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
E. M. Taghavi 외 1명, "A fuzzy secure spectrum sensing(F3S) scheme for cognitive radios in adversarial environment" *
Praveen Kaligineedi 외 2명, "Malicious user detection in a cognitive radio cooperative sensing system" *

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130045530A (en) 2013-05-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sun et al. End-to-end data delivery reliability model for estimating and optimizing the link quality of industrial WSNs
Tan et al. Exploiting data fusion to improve the coverage of wireless sensor networks
US8359044B2 (en) Enhanced mobile location method and system
Canberk et al. Primary user activity modeling using first-difference filter clustering and correlation in cognitive radio networks
US7764959B2 (en) Analysis of arbitrary wireless network data using matched filters
KR101535251B1 (en) Cooperative spectrum sensing apparatus and cooperative spectrum sensing method
US9756518B1 (en) Method and apparatus for detecting a traffic suppression turning point in a cellular network
EP2755433B1 (en) Mobile communication system
Cai et al. Joint reactive jammer detection and localization in an enterprise WiFi network
Hamid et al. Blind spectrum sensing for cognitive radios using discriminant analysis: A novel approach
Noh et al. Reporting order control for fast primary detection in cooperative spectrum sensing
Patel et al. Improved likelihood ratio statistic‐based cooperative spectrum sensing for cognitive radio
Li et al. Co-channel interference modeling in cognitive wireless networks
Alfattani et al. Indirect methods for constructing radio environment map
Morales et al. Mitigating anomalous measurements for indoor wireless local area network positioning
KR101330852B1 (en) Cooperative spectrum sensing apparatus and method
CN104349335A (en) Network covering plan index analysis method and system
Min et al. Robust tracking of small-scale mobile primary user in cognitive radio networks
Zhang et al. Measurements and statistical analyses of electromagnetic noise for industrial wireless communications
Tanbourgi et al. Adaptive frequency hopping in ad hoc networks with Rayleigh fading and imperfect sensing
Wael et al. Spectrum sensing for low SNR environment using maximum-minimum eigenvalue (MME) detection
Ali et al. Spectrum sensing with spatial signatures in the presence of noise uncertainty and shadowing
Alizadeh et al. Attack-aware cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks under Byzantine attack
Sousa et al. Self-diagnosing low coverage and high interference in 3G/4G radio access networks based on automatic RF measurement extraction
Gnanasivam et al. Efficient Centralized Cooperative Spectrum Sensing Techniques for Cognitive Networks.

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161107

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171023

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200107

Year of fee payment: 7