현재 위치
Home
통신
인지 무선 시스템에서 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 서포트 벡터 머신 기반 스펙트럼 센싱
Spectrum Sensing based on Support Vector Machine using Wavelet Packet Decomposition in Cognitive Radio Systems
-
- 발행기관
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
-
- 간행물
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
-
- 통권
- 제18권 제2호 (2018.04)바로가기
-
- 페이지
- pp.81-88
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A326880
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Spectrum sensing, the key technology of the cognitive radio networks, is used by a secondary user to determine the frequency state of a primary user. The energy detection in the spectrum sensing determines the presence or absence of a primary user according to the intensity of the allocated channel signal. Since this technique simply uses the strength of the signal for spectrum sensing, it is difficult to detect the signal of a primary user in the low SNR band. In this paper, we propose a way to combine spectrum sensing and support vector machine using wavelet packet decomposition to overcome performance degradation in low SNR band. In our proposed scheme, the sensing signals were extracted by wavelet packet decomposition and then used as training data and test data for support vector machine. The simulation results of the proposed scheme are compared with the energy detection using the AUC of the ROC curve and the accuracy according to the SNR band. With simulation results, we demonstrate that the proposed scheme show better determining performance than one of energy detection in the low SNR band.
- 한국어
- 부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무 를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패 킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실 험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SVM 기반 스펙트럼 센싱
1. 시스템 모델
2. 웨이블릿 패킷 분해 기반의 특징 추출
3. SVM을 이용한 주파수 사용 판별
Ⅲ. 실험 및 결과
1. SVM 기반 스펙트럼 센싱 실험
2. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
키워드
Cognitive radio networks Spectrum sensing Artificial intelligence Machine learning Support vector machine Feature extraction Wavelet packet decomposition저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
- 설립연도
- 2000
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2289-0238
- eISSN
- 2289-0246
- 수록기간
- 2001~2025
- 십진분류
- KDC 326 DDC 380
이 권호 내 다른 논문 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제2호
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.