KR101306558B1 - 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치 및 방법 - Google Patents

인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치 및 방법 Download PDF

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KR101306558B1
KR101306558B1 KR1020120052845A KR20120052845A KR101306558B1 KR 101306558 B1 KR101306558 B1 KR 101306558B1 KR 1020120052845 A KR1020120052845 A KR 1020120052845A KR 20120052845 A KR20120052845 A KR 20120052845A KR 101306558 B1 KR101306558 B1 KR 101306558B1
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박종인
윤석호
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성균관대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법은 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 High Traffic 상황에서 신호 송수신부가 PU 신호를 수신하는 S1단계, SCD 취득부가 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD를 취득하는 S2단계, 통계량 취득부가 취득한 SCD를 정규화하여 SAF를 취득하고, 검정 통계량을 구하는 S3단계 및 스펙트럼 검출부가 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 S4단계를 포함한다.
아울러, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치는 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 High Traffic 상황에서 PU 신호를 송신하는 신호 송수신부, 신호 송수신부에서 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD를 취득하는 SCD 취득부, 취득한 SCD에서 검정 통계량을 구하는 통계량 취득부 및 취득한 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 스펙트럼 검출부를 포함한다.

Description

인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SPECTRUM SENSING BASED ON CYCLOSTATIONARITY IN COGNITIVE RADIOS}
본 발명은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인지 무선 시스템에서 2차 사용자(Secondary User: SU)가 1차 사용자(Primary User: PU)에게 발생시키는 통신 시 간섭을 최소화하기 위해, 1차 사용자에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이 트래픽(High Traffic) 상황에서 스펙트럼 검출 정확성을 높이는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
인지 무선(Cognitive Radio: CR) 시스템은 사용자의 상태와 주변 환경을 능동적으로 인식하고 그에 따른 통계학적 변화를 학습하고, 학습에 따른 성향을 도출하여 최적의 방법을 적용하는 지능적 무선 통신 시스템이다. CR 기술을 이용한 통신은 주파수 자원 이용의 효율성을 향상시키기 위해서 제안된 소프트웨어 정의 무선(Software Defined Radio: SDR) 개념의 진보된 형태로, 전파 환경을 측정하여 측정된 전파 환경에 적합하게 무선 기기의 운용 파라미터를 설정하여 동작하는 무선 통신이다.
CR 기술은 이동통신 시스템에서 각 사용자. 즉, PU 및 SU에게 다양한 서비스를 제공하기 위해, 물리계층과 MAC(Media Access Control) 계층에서 다양한 스펙트럼 검출, 동적 주파수 선택, 전력제어, QoS(Quality of Service), 적응형 제어 기술 등이 구현되어야 한다. CR 시스템에서 PU 및 SU에게 원활한 서비스를 제공하기 위해서는, 위에서 나열한 기술 중에 스펙트럼 검출(Spectrum Sensing) 기술이 핵심적인 기술이며, 이 스펙트럼 검출 기술이 SU가 PU에게 간섭을 주지 않으면서 통신 주파수 대역에서 유휴 주파수를 사용할 수 있도록 하는 중요한 자원 공유 기술이다.
스펙트럼 검출 기술은 PU의 신호 스펙트럼을 감지한 후에 시간적, 공간적으로 PU에게 점유되지 않은 주파수 대역을 SU에게 제공하여, PU가 통신 시 SU에 의한 간섭을 받지 않도록 하고, PU 및 SU가 CR 기술을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 스펙트럼 검출 기술이 CR 시스템에서 중요한 기술인만큼, 다양한 스펙트럼 검출 기술이 연구되고 있다.
한국공개특허 제10-2008-0098874호의 ‘무선 통신 시스템의 스펙트럼 점유를 검출하는 스펙트럼검출 장치 및 스펙트럼 검출 방법’기술은, 에너지 검출을 이용한 스펙트럼 검출 장치 및 검출 방법에 관한 것이다. 이 기술은 신호를 감지하는 데 있어 신호 강도에 대한 임계치를 조절하는 스펙트럼 검출 장치와 스펙트럼 검출 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 무선 통신 시스템의 스펙트럼 점유를 검출하는 스펙트럼 검출 장치에 있어서, 특정 주파수대역을 통과한 입력 신호에 대한 신호 강도를 생성하는 신호 강도 생성기 및 신호 강도에 따라 임계치를 갱신하고, 임계치에 따라 주파수 대역에서의 신호의 존재 유무를 판단하는 임계치 적용기를 포함한다.
이와 같은 기술은 스펙트럼 검출 시, 주파수 대역을 PU가 점유하는 경우 또는 점유하지 않는 경우만을 고려한 Low Traffic 상황에서 스펙트럼을 검출한다. 따라서, PU에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 High Traffic 상황이 발생할 경우, 스펙트럼 검출의 정확성이 떨어지게 된다.
본 발명은 위에서 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, High Traffic 상황의 CR 시스템에서 스펙트럼 검출 시 순환정적성 기반으로 스펙트럼을 검출하여, 검출 결과의 정확성을 높일 수 있는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치 및 방법을 제공함을 목적으로 한다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출방법은 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 신호 송수신부가 PU 신호를 수신하는 S1단계를 포함한다.
또한, SCD 취득부가 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하는 S2단계, 통계량 취득부가 취득한 SCD를 정규화하여 SAF를 취득하고, 검정 통계량을 구하는 S3단계 및 스펙트럼 검출부가 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 S4단계를 포함한다.
나아가, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출장치는 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 PU 신호를 송신하는 신호 송수신부를 포함한다.
또한, 신호 송수신부에서 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD를 취득하는 SCD 취득부를 포함한다.
또한, 취득한 SCD에서 검정 통계량을 구하는 통계량 취득부 및 취득한 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 스펙트럼 검출부를 포함한다.
이때, SCD 취득부는 SCD를 취득하기 위해 순환상관함수를 계산하고, SCD 취득부는 순환상관함수를 푸리에 변환하여 SCD를 취득한다. 또한, 통계량 취득부는 SCD를 정규화하여 SAF(Spectral Autocoherence Function)를 취득한다.
위에서 상술한 바와 같이, 본 발명은 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이 트래픽(High Traffic) 상황의 CR 시스템에서 순환정적성 기반으로 SCD를 취득하고, SCD를 정규화하여 CAF(Cyclic Autocorrelation Function)을 취득하여 검정 통계량을 구한 후, 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출함으로써, 스펙트럼 검출의 정확성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 스펙트럼 검출 성능을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치를 설명하는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법을 설명하겠다.
도 1은 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법을 설명하는 순서도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법은 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 신호 송수신부가 PU 신호를 수신하는 S1단계, SCD 취득부가 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD를 취득하는 S2단계, 통계량 취득부가 취득한 SCD를 정규화하여 SAF를 취득하고, 검정 통계량을 구하는 S3단계 및 스펙트럼 검출부가 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 S4단계를 포함한다.
일 실시 예에 있어서, S1단계는 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 PU 신호를 수신하고, SCD 취득부로 PU 신호를 송신한다. PU 신호는 부가 백색 가우시간 잡음(Additive White Gaussian Noise: AWGN)환경에서 송수신되는 신호이며, 송신신호를 x[n]이라하고 수신신호를 y[n]이라할때, 아래의 수학식1로 표현될 수 있다.
Figure 112012039770395-pat00001
이때, x[n]는 송신신호샘플, y[n]는 수신신호샘플, w[n]는 평균이 0, 분산이
Figure 112012039770395-pat00002
인 AWGN이다. Ho은 PU 신호가 n=Jo까지 존재하다가 n=Jo+1에서 사라지는 상황을 의미한다. 또한, H1은 PU 신호가 n=J1까지 존재하지 않다가, n=J1+1에서 나타나는 상황을 각각 의미한다.
PU 신호 유무여부의 판단은 문턱값 (Threshold)
Figure 112012039770395-pat00003
를 검정 통계량 S[n]와 비교했을 때, S[n]>
Figure 112012039770395-pat00004
면 PU 신호가 존재(H1)한다고 판단한다. 또한, S[n]<
Figure 112012039770395-pat00005
면 PU 신호가 존재하지 않는 것(Ho)으로 판단한다.
본 발명에 따른, 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법은 PU 신호가 특정한 주기가 있는 신호일 경우, 그 특정 주파수에서 SCD Function이 주기성에 따라 값을 갖고, 특정 주기를 가지지 않는 AWGN의 경우에는 0의 SCD 값을 가지는 상황을 이용한다.
일 실시 예에 있어서, S2단계는 SCD를 취득하기 위해, 아래의 수학식 2로 순환상관함수를 계산한다.
Figure 112012039770395-pat00006
여기서, A는 CAF의 주기,
Figure 112012039770395-pat00007
는
Figure 112012039770395-pat00008
와
Figure 112012039770395-pat00009
간 시간차, *는 공액복소수 기호, f는 Spectral Frequency, i는 허수 기호이이다. 이때,
Figure 112012039770395-pat00010
는 Cyclic Frequency이며,
Figure 112012039770395-pat00011
는 수학식 3과 같다.
Figure 112012039770395-pat00012
여기서, fc는 반송파 주파수, I는 임의의 정수, To는 송신신호 심볼 주기를 의미한다.
본 발명에 따른 S2단계에서는
Figure 112012039770395-pat00013
를 푸리에 변환하여, 아래의 수학식 4로 SCD를 취득한다.
Figure 112012039770395-pat00014
여기서, 수학식 4에 대한 수식의 정의는 수학식 1 내지 3에서 설명한 바와 같다.
일 실시 예에 있어서, S3단계는 S2단계에서 취득한 SCD를 정규화하여, 아래의 수학식 5로 정의되는 SAF취득한다. SAF는 SCD를 normalize한 것이다.
Figure 112012039770395-pat00015
여기서, 수학식 5에 대한 수식의 정의는 수학식 1 내지 3에서 설명한 바와 같다.
또한, S3단계에서 SAF를 이용해 아래의 수학식 6으로 정의되는 검정 통계량인
Figure 112012039770395-pat00016
를 구한다.
Figure 112012039770395-pat00017
이때,
Figure 112012039770395-pat00018
,
Figure 112012039770395-pat00019
이며, 이는 수신신호 샘플
Figure 112012039770395-pat00020
을 주파수 영역에서 각각
Figure 112012039770395-pat00021
만큼 이동시켜 얻어진다.
S4 단계에서는 SAF의 magnitude를 계산하고, magnitude가 높은 지점을 센싱함으로써, PU 신호의 존재 여부를 판별한다.
도 2는 본 발명에 따른 스펙트럼 검출 성능을 설명하는 도면이다. 도시된 바와 같이, 도 2는 High Traffic 상황을 가정하여, AWGN 환경에서 본 발명에 따른 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법과 종래의 스펙트럼 검출 방법의 스펙트럼 검출의 신뢰성(검파 성능)을 보여준다.
스펙트럼 검출의 신뢰성의 비교를 위해, ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브를 이용하였다. 스펙트럼 검출의 신뢰성 비교 실험을 위해 High Traffic 상황을 가정하여, PU 신호는 BPSK(Binary Phase-Shift Keying) 변조방식, SNR(Signal-to-Noise ratio)는 -5dB, N=100, Pfa은 0.01, 0.03, 0.05, 0.15, 0.4, 1의 환경에서 실험하였다.
도 2에서 Y축의 Pd는 검출 확률(Detection Probability)을 의미하고, 그래프 상에서 CD는 Cyclostationarity 기반의 검출기를 의미한다. ED는 에너지 검출기를 의미한다. 또한, 그래프 중 Original은 High Traffic 상황을 고려하지 않은 검출 기법을 나타내고, Improved는 High Traffic 상황을 고려한 검출 기법을 나타낸다.
도면 2에서 나타나는 바와 같이, 종래의 에너지 검출 기법과 순환정적성 기반의 검출 기법 모두 High traffic 상황을 고려한 검출 기법의 성능이 우수하고, 본 발명에 따른 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 기법이 종래의 에너지 검출 기법 보다 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
따라서, 본 발명은 High Traffic 상황의 CR 시스템에서 순환정적성 기반으로 SCD를 취득하고, SCD를 정규화하여 SAF을 취득하여 검정 통계량을 구한 후, 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출함으로써, 스펙트럼 검출의 정확성을 높일 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치를 설명하는 도면이다. 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치(100)는 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 High Traffic 상황에서 PU 신호를 송신하는 신호 송수신부(101), 신호 송수신부에서 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD를 취득하는 SCD 취득부(102), 취득한 SCD에서 검정 통계량을 구하는 통계량 취득부(103) 및 취득한 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 스펙트럼 검출부(104)를 포함한다.
도 3에 도시된 신호 송수신부(101), SCD 취득부(102), 통계량 취득부(103) 및 스펙트럼 검출부(104)의 설명은 도 1 및 도 2의 설명에 포함되며 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
CD 취득부는 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하기 위해 순환상관함수를 계산하고, SCD 취득부는 상기 순환상관함수를 푸리에 변환하여 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득한다. 통계량 취득부는 SCD를 정규화하여 SAF(Spectral Autocoherence Function)를 취득한다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치
101: 신호 송수신부
102: SCD 취득부
103: 통계량 취득부
104: 스펙트럼 검출부

Claims (10)

  1. 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 신호 송수신부가 PU 신호를 수신하는 S1단계;
    SCD 취득부가 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하는 S2단계;
    통계량 취득부가 취득한 SCD를 정규화하여 SAF를 취득하고, 검정 통계량을 구하는 S3단계; 및
    스펙트럼 검출부가 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 S4단계
    를 포함하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 PU 신호는 AWGN 환경에서 전송되는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 S2단계는 SCD를 취득하기 위해, 아래의 수학식으로 순환상관함수를 계산하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
    Figure 112012039770395-pat00022

    (여기서, A는 CAF의 주기,
    Figure 112012039770395-pat00023
    는
    Figure 112012039770395-pat00024
    와
    Figure 112012039770395-pat00025
    간 시간차, *는 공액복소수 기호, f는 Spectral Frequency, i는 허수 기호,
    Figure 112012039770395-pat00026
    는 Cyclic Frequency이다.)
  4. 제3항에 있어서,
    상기 S2단계는 순환상관함수를 푸리에 변환하여, 아래의 수학식으로 SCD를 취득하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
    Figure 112012039770395-pat00027

    (여기서,
    Figure 112012039770395-pat00028
    는 순환상관함수, f는 Spectral Frequency, i는 허수 기호,
    Figure 112012039770395-pat00029
    는
    Figure 112012039770395-pat00030
    와
    Figure 112012039770395-pat00031
    간 시간차,
    Figure 112012039770395-pat00032
    는 Cyclic Frequency이다.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 S3단계는 SCD를 정규화하여, 아래의 수학식으로 정의되는 SAF(Spectral Autocoherence Function)를 취득하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
    Figure 112012039770395-pat00033

    (여기서, f는 Spectral Frequency,
    Figure 112012039770395-pat00034
    는 Cyclic Frequency,
    Figure 112012039770395-pat00035
    는 SCD이다.)
  6. 제5항에 있어서,
    상기 S3단계는 SCD에서 아래의 수학식으로 검정 통계량인
    Figure 112012039770395-pat00036
    를 구하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 방법.
    Figure 112012039770395-pat00037

    (여기서,
    Figure 112012039770395-pat00038
    ,
    Figure 112012039770395-pat00039
    이며, 이는 수신신호 샘플
    Figure 112012039770395-pat00040
    을 주파수 영역에서 각각
    Figure 112012039770395-pat00041
    만큼 이동시켜 얻어진다.)
  7. 사용자들에 의한 주파수 대역의 점유 또는 비점유가 빈번한 하이트래픽(High Traffic) 상황에서 PU 신호를 송신하는 신호 송수신부;
    신호 송수신부에서 PU 신호를 수신하고, 스펙트럼 검출 시 순환정적성을 이용하기 위해 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하는 SCD 취득부;
    취득한 SCD에서 검정 통계량을 구하는 통계량 취득부; 및
    취득한 통계량을 문턱값과 비교하여 PU 신호에서 스펙트럼을 검출하는 스펙트럼 검출부
    를 포함하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 SCD 취득부는 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하기 위해 순환상관함수를 계산하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 SCD 취득부는 상기 순환상관함수를 푸리에 변환하여 SCD(Spectrum Correlation Density)를 취득하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 통계량 취득부는 SCD를 정규화하여 SAF(Spectral Autocoherence Function)를 취득하는 것을 특징으로 하는 인지 무선 시스템에서 순환정적성 기반의 스펙트럼 검출 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20090197550A1 (en) 2008-02-01 2009-08-06 Nokia Corporation Correlation-based detection in a cognitive radio system
KR20090118043A (ko) * 2007-03-08 2009-11-17 톰슨 라이센싱 사이클로스테이셔너리티를 사용하여 신호를 감지하기 위한 장치 및 방법
KR20100066829A (ko) * 2008-12-10 2010-06-18 서울대학교산학협력단 순환정적특성 신호 감지를 위한 신호 감지 방법 및 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090118043A (ko) * 2007-03-08 2009-11-17 톰슨 라이센싱 사이클로스테이셔너리티를 사용하여 신호를 감지하기 위한 장치 및 방법
US20090197550A1 (en) 2008-02-01 2009-08-06 Nokia Corporation Correlation-based detection in a cognitive radio system
KR20100066829A (ko) * 2008-12-10 2010-06-18 서울대학교산학협력단 순환정적특성 신호 감지를 위한 신호 감지 방법 및 장치

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