KR101062446B1 - 무선 인지 시스템에서 전송 휴지 기간 없이 선순위 사용자를 탐지하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 무선 인지 시스템에서 전송 휴지 기간 없이 선순위 사용자를 탐지하는 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 무선 인지 방법은 후순위 사용자들 각각이 수신한 신호 에너지를 결합하여 센싱 단위별로 산출한 제 1 검사 통계치와 그 분포를 후순위 사용자들로부터 입력받고, 입력받은 각각의 제 1 검사 통계치들을 결합하여 제 2 검사 통계치 및 그 분포를 산출하고, 산출된 제 2 검사 통계치의 분포를 고려하여 결정 문턱치를 결정하고, 결정 문턱치와 제 2 검사 통계치를 비교하여 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단함으로써, 후순위 사용자 및 선순위 사용자의 성능이 향상되며, 검사 통계치 전송에 따른 신호 처리 부하를 감소시킬 수 있다.

무선 인지, 채널 센싱, 확률 분포, 선형 결합, OFDMA

Description

무선 인지 시스템에서 전송 휴지 기간 없이 선순위 사용자를 탐지하는 방법{Nonquiet primary user detecting method in cognitive radio system}

본 발명은 무선 인지 시스템에 관한 것으로서, 특히 선순위 사용자에 의해 무선 스펙트럼이 사용되고 있는지를 판단하는 채널 센싱 기법에 있어서, 하나 이상의 후순위 사용자가 해당 무선 스펙트럼을 사용함과 동시에 채널 센싱을 수행하고 그 수신 에너지로부터 선순위 사용자를 검출하는 에너지 검출 기반의 채널 센싱 방법에 관한 것이다.

과거에 비해 무선 통신 서비스의 비약적인 성장에 따라 엄청난 주파수 자원 수요가 발생하였고, 이로 인해 현재 모든 주파수 대역에서 할당 경쟁이 심한 실정이다. 특히, 거의 대부분의 쉽게 사용 가능한 무선 스펙트럼 대역들은 이미 선순위 사용자들에게 사용 권한이 할당된 상태이다. 따라서 주파수 할당 문제는 통신 사업자들 사이에 있어 매우 중요한 문제가 되고 있다. 한편, 특정 보고서에 따르면, 이미 할당된 주파수 대역들은 위치나 시간에 따라 평균적으로 30% 이하만 사용되고 있다고 한다. 이로 인해, 기존에 할당된 주파수 대역들의 사용 효율을 높이는 방안이 점차 중요한 문제로 인식되고 있다.

최근에 기존 주파수의 사용 효율을 높이는 방안으로 무선 인지(Cognitive Radio) 기술이 제안되었다. 무선 인지 기술은 선순위 사용자(예를 들어, TV 방송 사업자)에게 할당된 주파수 대역 중 시공간적으로 사용되지 않고 있는 주파수 대역(예를 들어, TV 방송 대역)을 찾아내어 후순위 사용자가 사용하는 기술로서, 동적 주파수 자원 관리 개념을 기반으로 선순위 사용자의 권한을 침해하지 않고 후순위 사용자가 유휴 주파수 부분을 공유함으로써 주파수 사용 효율을 높이는 기술이다. 즉, 무선 인지 기술은 선순위 사용자들에 의해 사용되지 않은 무선 스펙트럼 대역을 검색하고 이들을 활용함으로써 무선 스펙트럼 부족을 해결하는데 도움이 준다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 무선 인지 시스템에서 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 점유 여부를 탐지하기 위한 전송 휴지 기간으로 인해 발생하는 후순위 사용자의 성능 저하 및 후순위 사용자로부터 선순위 사용자로의 무선 스펙트럼 점유 전환이 늦어짐으로 인해 발생하는 선순위 사용자의 성능 저하를 해소하고, 개별 센싱 단위들에 대해 산출한 검사 통계치 모두를 전송함으로써 신호 처리 부하가 발생하는 문제점을 해결하는데 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 무선 인지 방법은 후순위 사용자들 각각이 수신한 신호 에너지를 결합하여 센싱 단위별로 산출한 제 1 검사 통계치와 상기 제 1 검사 통계치의 분포를 후순위 사용자들로부터 입력받는 단계; 상기 입력받은 각각의 제 1 검사 통계치들을 결합하여 제 2 검사 통계치 및 상기 제 2 검사 통계치의 분포를 산출하는 단계; 상기 산출된 제 2 검사 통계치의 분포를 고려하여 결정 문턱치를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 결정 문턱치와 상기 제 2 검사 통계치를 비교하여 상기 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

상기 후순위 사용자들 중 적어도 하나 이상은 상기 신호 에너지를 수신하는 동안 상기 무선 스펙트럼을 사용한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 무선 인지 방법은 상 기 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단한 결과, 상기 선순위 사용자가 상기 무선 스펙트럼을 사용할 경우, 상기 후순위 사용자는 상기 무선 스펙트럼의 사용을 중단하는 단계를 더 포함한다.

또한, 이하에서는 상기 기재된 무선 인지 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.

본 발명은 무선 인지 시스템에서 후순위 사용자가 전송 휴지 기간 없이 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 점유 여부를 탐지하므로 후순위 사용자의 성능이 향상되고, 후순위 사용자로부터 선순위 사용자로의 빠른 무선 스펙트럼 점유 전환이 가능하므로 선순위 사용자의 성능이 향상되며, 후순위 사용자들이 하나로 결합된 검사 통계치들을 전송함으로써 신호 처리 부하를 감소시킬 수 있다.

본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서 무선 인지 시스템에서 선순위 사용자와 후순위 사용자들이 상호작용하며 무선 스펙트럼을 사용하는 방법을 간단히 설명한다.

특정 무선 스펙트럼에 대해 선순위 사용자가 사용 권한을 가지나, 현 시점에서는 해당 무선 스펙트럼을 사용하고 있지 않아, 후순위 사용자가 이 무선 스펙트럼을 사용중에 있다고 가정하자. 이제 선순위 사용자가 새롭게 활성화되었을 때, 무선 인지 시스템(사용중인 무선 스펙트럼 대역의 후순위 사용자 그룹을 의미한다.)은 선순위 사용자의 서비스 품질을 악화시키기 않도록 가능한 빨리 그 무선 스펙트럼 대역을 선순위 사용자에게 넘겨주어야만 한다. 이를 위해 무선 인지 시스템은 주기적으로 선순위 사용자의 존재를 탐지하는 채널 센싱을 수행한다.

도 1은 무선 인지 시스템에서 선순위 사용자 및 후순위 사용자가 신호 에너지를 송수신하는 개념을 설명하기 위한 도면으로서, 후순위 사용자 그룹(110) 및 선순위 사용자(120)를 포함한다. 또한, 후순위 사용자 그룹(110)은 하나 이상의 후순위 사용자(10, 20) 및 중앙 제어기(또는, 다른 후순위 사용자가 될 수 있다.)(30)를 포함한다. 화살표는 무선 신호의 송수신을 의미하며, 실선으로 도시된 화살표는 무선 통신의 채널 상태가 양호한 경우를 나타내고, 파선으로 도시된 화살표는 무선 통신의 채널 상태가 열악하여 신호의 페이딩(fading)이 발생하는 경우를 나타낸다.

비록 본 발명의 실시예들이 중앙 제어기(central controller)(30)없이 구현될 수 있으나, 도 1에는 중앙 제어기(30) 및 K개의 후순위 사용자들(10, 20)로 구성된 중앙화된 무선 인지 시스템을 도시하였다. 중앙 제어기(30)는 셀룰러 시스템(cellular system)에서의 기지국, 무선 인지 근거리 통신망(CR wireless local area network: WLAN)에서의 접속 포인트(access point), 또는 무선 인지 사설망(CR wireless personal area network: WPAN)에서의 마스터 디바이스가 될 수 있다. 후순위 사용자들(10, 20)는 중앙 제어기(30)로부터 데이터를 수신하고, 채널 센싱을 수행한다. 중앙 제어기(30)는 후순위 사용자들(10, 20)에게 데이터를 전송할 뿐만 아니라, 시스템 전역에 걸친 선순위 사용자(120) 탐지를 수행한다.

도 1에서 하나의 후순위 사용자(10)를 기준으로 자신에게 수신된 무선 신호 r(t)는 다음의 수학식 1과 같이 정리될 수 있다.

r(t) = s(t) + c(t) + n(t)

여기서, s(t)는 선순위 사용자로부터 도달하는 신호이고, c(t)는 다른 후순위 사용자로부터 도달하는 신호이며, n(t)는 노이즈를 나타낸다. 즉, c(t)는 선순위 사용자 탐색을 수행함에 있어서 일종의 간섭 신호에 해당한다. c(t)는 선순위 사용자 탐지를 수행하는 후순위 사용자에게 향하는 신호 또는 다른 후순위 사용자에게 향하는 신호 둘 다가 될 수 있다. 따라서, 선순위 사용자를 탐지하기 위해, 후순위 사용자는 r(t)를 검사한다.

한편, 대부분의 현존하는 무선 인지 방법에서 c(t)는 0으로 설정된다. 즉, 모든 후순위 사용자들은 그들 자신의 신호 전송이 선순위 사용자 탐지에 방해 또는 간섭이 될 수 있기 때문에 채널 센싱 동안에 자신들의 신호 전송을 중단한다. 이러한 채널 센싱 유형을 "전송 휴지 기간이 있는 조용한 센싱(quiet sensing)"이라고 명명하자. 그 결과, 조용한 센싱은 후순위 사용자들이 채널 센싱 동안에 데이터를 전송할 수 없기 때문에 후순위 사용자의 성능을 저하시킨다. 또한, 이미 후순위 사용자들이 해당 무선 스펙트럼을 사용하고 있으므로, 선순위 사용자가 활성화되어 해당 스펙트럼을 사용하기 위해서는 후순위 사용자로부터 해당 무선 스펙트럼을 넘겨받아야 한다. 그 결과, 점유 전환에 지연이 발생하고 이는 다시 선순위 사용자의 성능 저하로 귀결된다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 이하에서 본 발명의 실시예들은 조용한 센싱 을 사용하지 않는 선순위 사용자 탐지 방법을 제안한다. 즉, 본 발명의 실시예들은 후순위 사용자들이 선순위 사용자 탐지를 수행하는 동안에도 전송 휴지 기간 없이 계속적으로 신호의 송수신이 가능하다.

앞서 설명한 바와 같이 무선 인지 기술을 활용하기 위해서는 주기적으로 채널 센싱을 수행해야 하는데, 그 방법으로는 정합 필터 검출 방식, 신호 형태 검출 방식, 및 에너지 검출 방식이 알려져 있다. 정합 필터 검출 방식은 수신 신호에 대한 잡음 비율을 최대화하여 원래의 신호를 복조하는 방식이고, 신호 형태 검출 방식은 수신된 신호의 상관관계 값을 이용하여 신호의 존재 유무를 검출하는 방식이며, 에너지 검출 방식은 특정 대역의 에너지를 레벨을 측정하여 신호의 존재 유무를 판별하는 방식이다.

정합 필터 검출 방식과 신호 형태 검출 방식은 비교적 강인한 검출 성능을 보이지만, 송신 신호에 대한 정보를 미리 알고 있어야 하므로 복잡하고 다양한 환경에서 신호를 검출하기에는 어려움이 있다. 반면, 에너지 검출 방식은 이들 방식들에 비해 간단하게 신호를 검출할 수 있다. 이하에서 본 발명의 실시예들은 미지의 신호를 검출하는 방법으로써 에너지 검출 방식을 기준으로 설명할 것이다.

이상의 수학식 1에서 만약 정확하게 c(t)를 추정할 수 있다면, 후순위 사용자는 수신된 전체 신호 r(t)에서 c(t)를 제거할 수 있고, 조용한 센싱에서와 같이 선순위 사용자의 존재를 결정할 수 있다. 이러한 기술은 간섭 제거(interference cancelation)의 관점에서 검토될 수 있다. 비록 c(t)가 정확하게 식별되지 않을 때라도 c(t)의 수신 신호 강도(signal power)가 낮아질수록 선순위 사용자 탐지의 신 뢰도는 높아지기 때문에, c(t)의 수신 강도는 송신 후순위 사용자(30)와 수신 후순위 사용자(10) 간의 채널 이득(gain)에 달려있다. 즉, 에너지 검출 방식은 채널 상태에 종속되기 때문에 페이딩(Fading)이나 쉐도잉(Shadowing)과 같은 채널 간섭이 존재하는 경우에 무선 스펙트럼 검출 결과가 달라진다.

어떤 시스템에서 채널 이득은 지표 신호(pilot signal)를 사용함으로써 추정될 수 있다. 선순위 사용자로부터 수신된 신호 강도가 모든 센싱 결과에 대해 동일하다는 가정 하에, 후순위 사용자들이 다중 센싱 결과를 획득하면, c(t)에 관한 더 심한 페이딩이 발생할 경우 선순위 사용자 탐지의 신뢰성이 더 높다고 볼 수 있다. 즉, 페이딩에 의해 간섭이 제거되는 효과가 나타나므로 마치 조용한 센싱과 같이 선순위 사용자를 탐지할 수 있는 것이다.

본 발명의 실시예들은 이러한 속성을 활용하여, 후순위 사용자들 간의 양호하거나 열악한 채널 상태를 고려하여 전송 휴지 기간 없이 선순위 사용자를 탐지할 수 있다. 비록 본 발명의 실시예들이 무선 시스템의 광범위한 영역에서 구현될 수 있으나, 이하에서는 편의상 직교주파수분할다중접속(OFDMA: orthogonal frequency division multiple access) 시스템을 중심으로 설명하도록 하겠다.

선순위 사용자 탐지 성능을 보다 향상시키기 위해, 본 발명의 실시예들은 다중 센싱 결과를 결합하고, 결합된 결과로부터 결정을 도출한다. 이러한 결합은 주파수 영역(frequency domain), 시간 영역(time domain), 및 공간 영역(spatial domain)에서 수행될 수 있다. OFDMA 기반 무선 인지 시스템의 주파수 대역은 다중 서브채널로 분할된다. 각각의 서브채널은 주파수-선택적인 페이딩 환경 하에서 채 널들마다 다른 페이딩이 발생하기 때문에, 후순위 사용자는 다른 서브채널들로부터 센싱 결과를 결합함으로써 주파수 이득(gain)을 얻을 수 있다. 또한, 채널 페이딩은 시간에 대해 변화하기 때문에, 후순위 사용자는 다른 시간들에서 측정된 다중 센싱 결과를 결합함으로써 시간 다이버시티(diversity) 이득을 얻을 수 있다. 한편, 각기 다른 지역에 위치한 후순위 사용자들은 후순위 사용자마다 다른 채널 페이딩이 발생한다. 따라서, 지리적인 영역에 걸쳐 분포되어 있는 후순위 사용자들로부터의 센싱 결과가 결합될 때, 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 이상과 같이 3개 차원 영역으로부터의 획득된 다이버시티 이득으로 인해, 본 발명의 실시예에 따른 채널 센싱 방법의 선순위 사용자 탐지 성능이 향상될 수 있다.

이하에서는 OFDMA 기반 무선 인지 시스템을 고려하여 선순위 사용자에 대한 채널 센싱을 설명하기 위한 기본 전제 및 주요 아이디어를 소개한다.

전체 주파수 대역은 균등한 간격으로 위치하는 다수의 서브캐리어들(subcarriers)로 분할되며, 서브채널은 고정된 수의 인접한 서브캐리어들의 집합으로 정의된다. 서브채널 내에서 대부분의 서브캐리어들은 데이터 전송을 위해 사용된다. 반면, 서브캐리어들 중 일부는 채널 추정을 위한 지표 신호 전송을 위해 사용된다. 지표 서브캐리어는 데이터 서브캐리어보다 그 수가 훨씬 더 적기 때문에, 본 실시예는 후순위 사용자가 지표 서브캐리어로서 채널 이득을 추정할 수 있다는 가정 하에 오직 데이터 서브캐리어만을 고려할 것이다. N_C가 시스템에서 사용되는 데이터 서브캐리어의 수를 나타낸다고 하면, 시스템 내의 서브채널 수 는 N_H := N_C/N_R와 같다. 여기서, N_R은 서브채널 내의 데이터 서브캐리어의 수이다. 선순위 사용자에 의한 신호는 모든 서브채널들에 걸쳐 나타날 수도 있고, 서브채널들 중 일부에 나타날 수도 있다.

도 4를 참조하여, 채널 센싱의 기초 단위인 센싱 단위(sensing unit: SU)와 센싱 간격(sensing interval)의 구조를 살펴보면 다음과 같다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 사용하는 센싱 단위 및 센싱 인터벌의 구조를 예시한 도면으로서, 센싱 인터벌을 구성하는 센싱 프레임들의 구조를 도시하고 있다.

도 4에서 가로축의 시스템 시간은 센싱 프레임들로 분할된다. 각각의 센싱 프레임들은 M개의 OFDM 부호 구간(symbol duration)에 대응한다. 센싱 프레임 길이를 T_F로 표시하면, T_F = MT_O가 성립한다. 여기서, T_O는 OFDM의 부호 구간을 나타낸다. 도 4에서 세로축은 주파수 대역을 의미한다. 센싱 단위는 주파수 축에서 하나의 서브채널(즉, N_R개의 서브캐리어들)과 시간 축에서 센싱 프레임(즉, M개의 OFDM 부호)로 이루어진다. 앞서 언급한 바와 같이 전송 휴지 기간 없는 선순위 사용자 탐지의 효과는 후순위 사용자들 간의 채널 페이딩에 달려있다. 여기서, 채널 상태가 센싱 단위 내에서는 변화하지 않도록 채널 상관 대역폭(coherence bandwidth)과 채널 상관 시간을 고려하여 N_R 과 M이 적절하게 결정된다고 가정한다. 즉, 하나의 서브채널 내의 모든 서브캐리어들에 대해 센싱 프레임 동안 채널 상태가 동일하다고 전제하자.

또한, N_SF 센싱 프레임들로 구성된 시간 간격으로써 센싱 간격을 정의하자. 무선 인지 시스템은 센싱 간격 동안 채널 센싱에 기초하여 선순위 사용자가 존재하는지 여부를 결정한다. 후순위 사용자는 센싱 간격 내에서 센싱 단위의 전체 또는 일부에 대해 선순위 사용자 탐지를 수행할 수 있다. 여기서, 모든 후순위 사용자가 모든 센싱 단위에 대해 센싱을 수행한다고 가정한다.

본 발명에 따른 실시예들에서 후순위 사용자는 주위로부터 수신한 신호로부터 측정된 에너지 레벨과 결정 문턱치(threshold)를 비교함으로써 선순위 사용자의 존재를 결정한다. 측정된 에너지 레벨은 이하에서 소개될 연산을 수행함으로써 검사 통계치(test statistic)라고 표현될 것이다. 만약 검사 통계치가 결정 문턱치보다 크면 무선 인지 시스템은 선순위 사용자가 존재한다고 판단하고, 반대로 검사 통계치가 결정 문턱치보다 작으면 선순위 사용자가 존재하지 않는다고 판단한다.

이와 관련하여 경고 오류(false alarm) 및 탐지 실패(miss-detection)라고 불리는 2 가지 유형의 탐지 오류를 고려해야 할 것이다. 경고 오류는 비록 선순위 사용자가 활성화되지 않았음에도 불구하고 검사 통계치가 문턱치보다 클 때 발생하는 오류를 의미한다. 탐지 실패는 선순위 사용자가 실제로는 존재함에도 불구하고 검사 통계치가 문턱치보다 낮을 때 발생하는 오류를 의미한다. 이러한 탐지 오류들은 각각 무선 인지 시스템 및 선순위 사용자의 성능을 저하시키며, 결정 문턱치에 매우 민감하다.

일정 수준으로 요구되는 경고 오류 가능성 또는 탐지 실패 가능성을 만족하 는 문턱치를 결정하기 위해, 무선 인지 시스템은 선순위 사용자가 존재하지 않거나 존재할 때 검사 통계치의 분포를 알 필요가 있다. 따라서, 다음과 같은 2 가지 상황을 가정한다.

◆ 선순위 사용자가 부존재한다는 가정 H₀: r(t) = c(t) + n(t)

◆ 선순위 사용자가 존재한다는 가정 H₁: r(t) = s(t) + c(t) + n(t)

2가지 가정의 차이점은 선순위 사용자로부터 수신된 신호 s(t)이다. 당연히 선순위 사용자 신호로 인해 H₁ 가정 하의 에너지 레벨은 H₀ 가정 하의 에너지 레벨보다 클 것이다.

가정 H₀ 및 H₁ 모두 임의적인 가정에 잡음에 의한 영향을 고려하므로 검사 통계치는 확률 변수로 볼 수 있다. 검사 통계치의 이러한 통계적인 속성은 후순위 사용자들의 위치, 선순위 사용자 및 다른 후순위 사용자로부터의 채널 페이딩에 의해 영향받기 때문에 동적으로 변화할 수 있다. 따라서, 시스템 요건(요구되는 경고 오류 및 탐지 실패 가능성을 의미한다.)을 만족하기 위한 결정 문턱치는 적응적으로 결정되어야만 한다. 만약 추정된 채널 상태에 대한 검사 통계치의 분포를 산출할 수 있으면, 무선 인지 시스템은 적절한 문턱치 값을 결정할 수 있을 것이다.

OFDMA 기반 무선 인지 시스템에서 센싱 단위에 대해 수신된 신호의 측정된 에너지 레벨(검사 통계치를 의미한다.)의 분포는 가우시안(Gaussian)에 의해 근사화될 수 있다. 따라서, 무선 인지 시스템은 단지 산출된 검사 통계치의 분포의 평균과 분산만을 산출하면 된다. 센싱 간격 동안, 각각의 후순위 사용자는 검사 통계 치를 측정하고, 센싱 단위 기반의 분포를 산출한다. 그러면, 중앙 제어기는 시스템 전역에 걸친 다이버시티 이득을 얻기 위해 모든 후순위 사용자들의 모든 센싱 단위들로부터 검사 통계치들을 결합한다. 중앙 제어기는 검사 통계치 및 그 분포로부터 경고 오류 및 탐지 실패 가능성에 대한 시스템 요건을 만족하는 결정 문턱치를 결정하고, 최종적으로 선순위 사용자의 존재 여부를 판단한다.

이제, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 전송 휴지 기간 없이 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 사용 여부를 탐지하는 방법을 도시한 흐름도로서, 다음의 단계들을 포함한다.

210 단계에서 중앙 제어기(후순위 사용자들 그룹 중 어느 하나가 될 수 있다.)는 후순위 사용자들 각각이 수신한 신호 에너지를 결합하여 센싱 단위별로 산출한 제 1 검사 통계치와 제 1 검사 통계치의 분포를 후순위 사용자들로부터 입력받는다. 이 때, 본 발명의 실시예들은 후순위 사용자들 중 적어도 하나 이상은 신호 에너지를 수신하는 동안 무선 스펙트럼을 사용할 수 있으므로, 전송 휴지 기간 없는 채널 센싱의 구현이 가능하다.

여기서, 본 실시예의 무선 인지 시스템의 에너지 탐지기가 상관기(correlator), 제곱 장치(squaring device) 및 합산기(adder)로 구현된다고 가정하자. OFDM 신호는 사인 및 코사인 파의 합성으로 표현될 수 있기 때문에, 2N_C 상관기들은 모든 N_C 서브캐리어들에 의해 전달되는 위상이 같고(in-phase) 위상이 직각인(quadrature) 성분을 추출할 필요가 있다. 상관기들은 각각 위상이 같은 성분에 대해 1, ..., N_C라는 색인을 부여하고, 위상이 직각인 성분에 대해 N_C + 1, ..., 2N_C라는 색인을 부여한다.

를

와 같이 정의되는

번째 서브채널 내의 서브캐리어에 대한 상관기 색인들의 집합이라고 하자.

센싱 단위는 시간 영역에서 센싱 프레임에 걸쳐있다.

가 센싱 프레임

에 대한 후순위 사용자 k의 에너지 탐지기에 대한 입력 신호를 의미한다고 하자. 그러면, 센싱 프레임

의 m번째 (m = 1, ..., M) OFDM 부호에 대한 후순위 사용자 k의 l번째 상관기로부터의 출력은 다음의 수학식 2와 같다.

여기서,

는 센싱 프레임

의 m번째 OFDM 부호 동안의 l번째 상관기의 기본 함수이다.

는 다음의 수학식 3과 같이 정의된다.

여기서 f₀는 캐리어 주파수이다.

편의상 센싱 프레임

에서의

번째 서브채널 상의 센싱 단위에

로 표현되는 색인을 부여하도록 하자. 2MN_R 개의 상관기 출력값(즉, 측정된 에너지를 의미한다.)의 제곱 합(squared sum)을 활용하여, 센싱 유닛

에서 수신된 신호에 대한 검사 통계치는 다음의 수학식 4와 같이 표현된다.

210 단계에서 각각의 후순위 사용자는 하나의 센싱 단위 기본에 대해서 수학 식 4에 의해 검사 통계치를 생성한 후, 센싱 간격 동안 생성된 검사 통계치들을 결합하여 중앙 제어기에 전송한다.

이하에서는 수학식 4의 검사 통계치로부터 검사 통계치의 분포를 도출하도록 하겠다. 검사 통계치의 분포를 구하기 위해서는

의 분포가 필요하다.

및

가 각각 중앙 제어기로부터의 간섭 신호 및 센싱 프레임

에서 후순위 사용자 k에 의해 수신되는 노이즈를 나타낸다고 하자. 그러면, 가정 H₀ 하에서, 다음의 수학식 5와 같이 정리된다.

여기서,

이고,

이다.

가 밀도 N₀에서 평균이 0인 백색 가우스 잡음(white Gaussian noise)라고 가정하면,

는 평균이 0이고 분산이 N₀인 가우시안 확률 변수(Gaussian random variable)이다.

한편,

의 분포는 다음과 같이 유도된다.

가 중앙 제어기로부터의 OFDM 신호이기 때문에

는 기본 함수의 확장에 의해 다음의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.

여기서,

는 OFDM 부호의 위상이 같거나 위상이 직각인 신호 요소의 수신된 신호 진폭이다.

는 채널 페이딩 뿐만 아니라 신호의 성상도(signal constellation)에서 랜덤 메시지 포인트 선택(random message point selection)에 의해 영향을 받는다는 점에 주목하자. 여기서, 무선 인지 시스템은 N_P개의 성상도 포인트들에서 직교진폭변조(quadrature amplitude modulation: QAM)를 활용하는 것을 가정한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 사용될 수 있는 직교진폭변조(QAM)를 예시한 도면으로서, N_p = 16인 경우를 도시하고 있다. 도 5에 는 각각의 위상이 같거나 위상이 직각인 신호 요소들에 대해 NA :=

개의 진폭 레벨이 있다.

가 i번째 (i = 1, ..., N_A) 수신된 신호 진폭 레벨이라고 하자. 여기서,

는 성상도 내의 센싱 유닛

에서 수신된 2개의 가장 가까운 메시지 포인트들 간의 거리를 의미한다. 주어진 송신 강도에 대해,

는 간섭 c(t)의 강도를 결정하고, 중앙 제어기 및 후순위 사용자 간의 채널 페이딩을 추정함으로써 획득될 수 있다. QAM의 성상도 내에서 각각의 메시지 포인트는 일반적으로 동일한 확률로 선택되기 때문에

는 가능한 값의 집합이

인 이산균등분포(discrete uniform distribution)를 따른다고 가정한다. 나아가,

및

의 정의에 의해, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 중앙 제어기 및 후순위 사용자가 동기화될 때

라는 것을 쉽게 증명할 수 있다.

한편, H₁의 가정 하에,

는 선순위 사용자

로부터의 신호를 포함한다. 따라서, 다음의 수학식 7와 같이 정리된다.

여기서,

이다.

가 미지의 결정 신호(deterministic signal)라고 가정하면,

는 결정 값(deterministic value)이 된다. 따라서, 센싱 유닛

에서 수신된

의 에너지를 다음의 수학식 8과 같이 표현할 수 있다.

이제,

,

및

의 특징을 사용하여, 앞 서 설명한 2가지 경우의 가정 하의

의 분포를 도출하면 다음의 수학식 9와 같다.

여기서

이고,

이며,

는 평균

및 분산

를 갖는 가우시안 확률 변수를 나타낸다. 또한, "~"는 분포를 의미한다.

이제, 이상에서 정리한 검사 통계치를 정규화하면 다음의 수학식 10과 같다.

여기서,

는 가정

에서의 확률 변수 Z의 평균을 의미한다. 그러면, 수학식 10의 분포는 다음의 수학식 11과 같이 정리된다.

여기서

이고,

이다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 정규화된 검사 통계치

의 분포는 중앙 제어기 및 후순위 사용자 간의 채널 페이딩에 의해 영향받는 요소

를 갖는다. 페이딩이 더 심해질수록, 분포는 조용한 센싱의 분포에 수렴한다. 또한, 정규화된 검사 통계치

의 분산은 수신된 신호의 SINR(Signal-to-interference ratio)(간섭 c(t) 및 노이즈 n(t)에 대한 신호 s(t)의 강도 비율)에 대응하는

에 의존한다. 정규화된 검사 통계치의 불확실성이 분산의 축소와 함께 감소하기 때문에, 탐지 성능은 SINR이 더 높아짐에 따라 향상된다.

후순위 사용자는 검사 통계치의 분포를 계산하기 위해 수학식 9 및 수학식 11에서 언급한

및

를 알 필요가 있다.

는 앞서 설명한 바와 같이 적절한 채널 추정 기술을 사용하여 획득될 수 있다. 한편, 선순위 사용자 및 후순위 사용자가 일반적으로 이종의 시스템에 속해있기 때문에, 선순위 사용자로부터 수신된 신호 에너지

를 추정하는 것은 난해하다. 따라서, 무선 인지 시스템 명세의 실질적인 표준(예를 들어, IEEE 802.22)은 선순위 사용자로부터 수신된 신호 강도가 소정의 최소 레벨과 같을 때, CR 시스템이 선순위 사용자를 탐지할 가능성이 특정 값보다 커야만 할 것을 요구하고 있다.

이러한 최소 레벨은 최악의 경우을 대비하여 준비된 것이기 때문에 만약 수신된 신호 강도가 최소 레벨보다 크다면, 탐지 실패 가능성은 시스템 요건보다 낮아지게 된다. 검사 통계치의 분포를 결정함에 있어서,

는 선순위 사용자로부터 수신된 실제 에너지와 상관없는 소정의 최소 수신 파워에 대응하는 값으로 설정된다.

,

및

를 사용하여, 후순위 사용자 k는 수학식 10과같이 정규화된 검사 통계치

와 수학식 11에 따른 각각의 가정에 대한 분포를 산출한다. H₀ 및 H₁ 가정 하의

의 분포가 각각 평균이 0 과 1인 가우시안이기 때문에, 후순위 사용자는 오직 분산만을 산출할 필요가 있다.

센싱 간격 후에, 중앙 제어기는 시스템 전체에 걸친 시간, 주파수 및 공간 다이버시티 이득을 얻기 위해 모든 후순위 사용자들의 모든 센싱 단위들(즉,

개의 센싱 단위들)로부터 검사 통계치들을 결합할 수 있다. 종래에는 Neyman-Pearson (NP) criterion에 따른 결합이 최적의 방법이라고 알려져 있었다. 그러나, NP criterion-기반의 결합은 결정 문턱치를 산출하는 것과 센싱의 신뢰도를 추정하는 것이 간단하지 않으며, 모든 후순위 사용자들이 모든 센싱 단위들에 대해 중앙 제어기로 각각의 센싱 정보를 보고해야만 하기 때문에 막대한 신호처리 부하가 필요하다. 이러한 문제점을 해소하기 위해, 본 발명의 실시예들은 선형 가중 결합 기술(linear weighted combining technique)을 채택하고 있다.

이하에서 선형 가중 결합을 상세하게 기술하겠다. G개의 정규화된 검사 통계치

가 결합될 필요가 있다고 가정하자.

가

를 만족하는

에 대한 가중치라고 하자. 가우시안 확률 분포의 가중치 합 역시 가우시간 확률 분포이므로,

에 의해 표현되는 결합된 결과는 분산

을 갖는 가우시안 분포에 따른다. 여기서,

는 가정

하에서 확률 분포 Z의 분산을 나타낸다.

실제로 결합은 주어진 탐지 실패 가능성 (또는, 경고 오류 가능성)에 대해 경고 오류 가능성 (또는, 탐지 실패 가능성)을 감소시켜야 한다. 검사 통계치의 더 작은 분산이 더 좋은 탐지 성능을 얻을 수 있으므로, 다중 검사 통계치의 가중치는 결합된 검사 통계치의 분산을 최소화할 수 있도록 결정되어야만 한다. 따라서, 최적화 문제는 다음의 수학식 12와 같이 수식화될 수 있다.

라그랑지안 방법(Lagrangian method)을 사용하여 수학식 12를 풀이하면, 다음의 수학식 13과 같이 각각의 검사 통계치에 대한 가중치를 얻을 수 있다.

수학식 13으로부터 결합에 대한 가중치가 검사 통계치의 분산에 반비례하는 것을 볼 수 있다. 수학식 11에서 언급하였듯이 검사 통계치의 분산은 후순위 사용자 및 중앙 제어기 간의 채널 페이딩이 심해질수록 감소한다. 따라서, 더 심한 페 이딩이 발생하는 센싱 단위의 검사 통계치가 결합에 더 많이 기여하게 된다.

선형 결합의 또 다른 장점은 선형 결합이 일련의 분리된 결합 단계들로 분해될 수 있다는 점이다. 따라서, 선형 결합을 사용하는 이상의 방법을 통해 모든 후순위 사용자는 그들 고유의 검사 통계치들을 결합하고, 결과 검사 통계치를 중앙 제어기에 보고한다. 이 때, 각각의 후순위 사용자가 모든 센싱 단위들에 대해 원본 통계치를 보고하는 것이 아니라, 하나로 결합된 통계치를 보고하기 때문에, 보고에 따른 부하를 현저하게 감소시킨다.

요약하건대, 각각의 후순위 사용자는 시간 및 주파수 다이버시티 이득을 얻기 위해 센싱 간격 내

개의 센싱 단위들로부터 그들의 정규화된 검사 통계치들을 결합한다. 그런 다음, 각각의 후순위 사용자는 결합된 검사 통계치와 그것의 분포(각각의 가정에 대한 분산)를 중앙 제어기에게 보고한다.

다시 도 2로 돌아와서, 220 단계에서는 210 단계를 통해 입력받은 각각의 제 1 검사 통계치들을 결합하여 제 2 검사 통계치 및 제 2 검사 통계치의 분포를 산출한다. 일단 센싱 간격의 끝에서 모든 K개의 후순위 사용자들로부터 센싱 결과가 도착하면, 중앙 제어기는 공간 다이버시티 이득을 얻기 위해 210 단계에서 설명한 바와 같은 동일한 선형 결합 방법을 사용하여 다시 K 개의 검사 통계치들을 결합한다.

230 단계에서는 220 단계를 통해 산출된 제 2 검사 통계치의 분포를 고려하여 결정 문턱치를 결정한다.

가 결과 검사 통계치를 나타낸다고 하면, 중앙 제 어기는

의 분포를 이용하여 결정 문턱치를 결정한다. 결정 문턱치는 경고 오류 가능성 및 탐지 실패 가능성에 대한 2 가지 제약 조건 중 하나를 만족하도록 결정될 수 있다. 이하에서 중앙 제어기는 경고 오류 가능성을 만족하는 결정 문턱치

를 산출한다고한 가정하자. 즉, 다음의 수학식 14가 성립한다.

여기서,

는 역(inverse) Q-함수이다.

240 단계에서는 230 단계를 통해 결정된 결정 문턱치와 제 2 검사 통계치를 비교하여 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단한다. 일단, 결정 문턱치가 결정되면, 중앙 제어기는 최종적으로 선순위 사용자가 존재하는지 여부를 결정한다. 즉, 만약

이면, 중앙 제어기는 선순위 사용자가 존재한다고 결정한다.

한편, 본 발명의 다른 실시예는 도 2의 240 단계를 통해 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단한 결과, 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용할 경우, 후순위 사용자가 무선 스펙트럼의 사용을 중단하고, 선순위 사용자로 하여금 이 무선 스펙트럼을 사용할 수 있도록 넘겨 줌으로써 점유의 전환이 이루어진다. 즉, 무선 인지 시스템이 선순위 사용자의 존재를 탐지하면, 시스템은 그 동작 채널을 전환하여야 한다. 이러한 채널 전환 방법은 본 발명이 속하는 기술 분야 에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려진 것으로 여기서는 구체적인 설명을 생략한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 사용 여부를 탐지하는 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 시스템 전반에 걸친 선순위 사용자 탐지 절차를 요약하고 있다.

K 개의 후순위 사용자(10, 20)는 각각 11 및 21 단계에서 신호 에너지를 측정하고, 12 및 22 단계에서 이를 정규화한다. 여기서, 이상의 2개 과정은 각각 센싱 단위별로 수행된다. 이어서, 정규화된 검사 통계치는 13 및 23 단계에서 분산을 고려하여 선형 가중 결합된다. 앞서 논의된 바와 같이 선형 가중 결합의 가중치는 각각 검사 통계치의 분산에 반비례한다. 또한, 12 및 22 단계의 정규화로 인해 검사 통계치의 분포는 가우시안 확률 분포에 따르게 된다.

이렇게 K 개의 후순위 사용자(10, 20)들에서 하나로 결합된 검사 통계치 및 분포는 중앙 제어기(30)로 입력된다. 여기서, 중앙 제어기(30)는 후순위 사용자들 중 어느 하나가 될 수 있다. 중앙 제어기(300)는 31 단계에서 다시 입력된 검사 통계치를 앞서와 동일한 방법으로 선형 가중 결합한다. 이제, 32 단계에서 중앙 제어기(30)는 산출된 검사 통계치의 분포를 고려하여 문턱치를 결정한다. 문턱치는 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 오판하는 2가지 유형의 탐지 오류가 최소화되도록 적응적으로 결정되는 것이 바람직하다. 마지막으로 33 단계에서 중앙 제어기(30)는 결정된 결정 문턱치와 검사 통계치를 비교하여 선순위 사용자가 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단한다. 이상과 같은 판단 결과에 따라 후순 위 사용자들이 사용하던 무선 스펙트럼을 선순위 사용자에게 넘겨줄 수 있다.

한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 무선 인지 시스템에서 선순위 사용자 및 후순위 사용자가 신호 에너지를 송수신하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 전송 휴지 기간 없이 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 사용 여부를 탐지하는 방법을 도시한 흐름도이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 사용 여부를 탐지하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 사용하는 센싱 단위 및 센싱 인터벌의 구조를 예시한 도면이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 인지 시스템에서 사용될 수 있는 직교진폭변조(QAM)를 예시한 도면이다.

<도면의 주요 부분에 대한 설명>

110 : 후순위 사용자 그룹(무선 인지 시스템)

120 : 선순위 사용자

10 : 후순위 사용자 1

20 : 후순위 사용자 K

30 : 중앙 제어기

Claims (10)

1. 하나 이상의 후순위 사용자가 선순위 사용자의 무선 스펙트럼 사용 여부를 판단하는 무선 인지 방법에 있어서,

   상기 후순위 사용자들 각각이 수신한 신호 에너지를 결합하여 센싱 단위별로 산출한 제 1 검사 통계치와 상기 제 1 검사 통계치의 분포를 상기 후순위 사용자들로부터 입력받는 단계;

   상기 입력받은 각각의 제 1 검사 통계치들을 결합하여 제 2 검사 통계치 및 상기 제 2 검사 통계치의 분포를 산출하는 단계;

   상기 산출된 제 2 검사 통계치의 분포를 고려하여 탐지 오류 가능성에 대한 시스템 요건을 만족하는 결정 문턱치를 적응적으로 결정하는 단계; 및

   상기 결정된 결정 문턱치와 상기 제 2 검사 통계치를 비교하여 검사 통계치가 결정 문턱치보다 크면 선순위 사용자가 존재한다고 결정하고 검사 통계치가 결정 문턱치 보다 작으면 선순위 사용자가 존재하지 않는다고 결정하는 과정을 통해 상기 선순위 사용자가 상기 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 후순위 사용자들 중 적어도 하나 이상은 상기 신호 에너지를 수신하는 동안 상기 무선 스펙트럼을 사용하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 제 1 검사 통계치와 상기 제 2 검사 통계치는 정규화된 통계치이고,

   상기 제 1 검사 통계치의 분포 및 상기 제 2 검사 통계치의 분포는 가우시안 확률 분포에 따르는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 수신 에너지를 결합하는 것과 상기 제 1 검사 통계치들을 결합하는 것은 각각 수신 에너지 및 상기 제 1 검사 통계치의 분산을 고려한 선형 가중 결합인 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 선형 가중 결합의 가중치는 각각 상기 수신 에너지 및 상기 제 1 검사 통계치의 분산에 반비례하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 결정 문턱치는 상기 제 2 검사 통계치의 분산을 최소화시키는 값인 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 1 항에 있어서,

   상기 결정 문턱치는 상기 선순위 사용자가 상기 무선 스펙트럼을 사용하는지 여부를 오판하는 탐지 오류가 최소화되도록 적응적으로 결정되는 것을 특징으로 하 는 방법.
8. 제 1 항에 있어서,

   상기 판단 결과, 상기 선순위 사용자가 상기 무선 스펙트럼을 사용할 경우, 상기 후순위 사용자는 상기 무선 스펙트럼의 사용을 중단하는 단계를 더 포함하는 방법.
9. 제 1 항에 있어서,

   상기 선순위 사용자 및 상기 후순위 사용자는 직교주파수분할다중접속(OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 규격에 따르는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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