KR101132927B1 - 위상 정보를 이용한 엔트로피를 기반으로 하는 신호 검출 시스템 - Google Patents

Abstract

위상 정보를 이용한 엔트로피를 기반으로 우선 사용자 신호를 검출하기 위한 신호 검출 시스템이 개시된다. 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템은 수신단에 수신된 수신 신호의 위상 값을 계산하는 위상 계산부; 수신 신호의 위상 값을 이용하여 위상 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부; 및 위상 엔트로피와 임계 값의 비교를 통해 우선 사용자의 존재 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.

Description

위상 정보를 이용한 엔트로피를 기반으로 하는 신호 검출 시스템{ENTROPY BASED SENSING SYSTEM USING PHASE INFORMATION}

본 발명의 실시예들은 위상 정보를 이용한 엔트로피를 기반으로 우선 사용자 신호를 검출하기 위한 신호 검출 시스템에 관한 것이다.

무선 통신 시스템의 급격한 발전과 다양한 서비스의 등장으로 무선 자원 수요는 날로 증가하고 있다. 따라서 대역폭을 제공하기 위해, 새로운 스펙트럼 할당 정책이 요구된다. FCC(Federal Communications Commission)에서는 무선 자원을 효율적으로 이용하기 위해 간섭을 최소화하는 조건으로 일시적으로 사용되지 않은 주파수 대역에 비면허 접근 방식을 승인했다. 무선 자원을 효율적으로 이용하기 위한 방법으로써 무선 인지 기술(Cognitive Radio, CR) 개념이 제시되었다. 무선 인지 기술은 주파수 대역이 할당되어 있지만 실제로 사용하지 않고 비어있는 주파수 대역을 감지해 이를 효율적으로 공유하여 사용할 수 있는 기술을 의미한다.

무선 인지 사용자가 주파수를 이용하여 통신을 하기 위해서는 우선 사용자에 의해 점유되지 않는 비어있는 스펙트럼을 찾아야 하는데 이러한 과정을 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing)이라고 하며 무선 인지 시스템을 구성하는 핵심 기술 중 하나라고 할 수 있다. 그러나, 스펙트럼 센싱에는 많은 기술적인 어려움이 있다. 특히, 낮은 SNR(signal to noise ratio)에서 스펙트럼 센싱 성능향상방법은 중요한 이슈이다.

정보이론에서 샤논 엔트로피(Shannon entropy)는 신호에 포함된 정보의 양을 나타내는 수치이다. 만약 수신된 신호에 우선 사용자가 존재한다면 엔트로피는 잡음만 있는 경우보다 낮아진다. 수신된 신호의 위상 엔트로피를 측정함으로써 효율적으로 우선 사용자를 검출할 수 있다.

PSK(phase shift keying) 변조에서는 모든 전송되는 정보는 위상에 의해 변조된다. 그러나, 기존의 엔트로피를 이용한 센싱 방법은 실험에 의한 신호 샘플들의 전력 엔트로피를 이용한다. 전력을 계산하는 것은 샘플의 에너지를 계산하는 것과 같다. 따라서, 기존의 방법은 에너지를 계산하는 동안 위상정보가 손실된다. 위상 정보들이 손실되면서 신호의 정보들을 충분히 얻을 수 없으며, 따라서 검출 성능이 떨어진다.

위상은 잡음만큼 신호 전력에 예민하지 않다는 장점과 엔트로피가 수신된 신호의 정보 양을 나타낸다는 특징을 기반으로 한 새로운 방식의 신호 검출 기법을 제공하는 엔트로피 기반 신호 검출 시스템이 제공된다.

우선 사용자를 검출하는데 있어 정확한 검출 성능은 물론 계산의 복잡성을 개선한 엔트로피 기반 신호 검출 시스템이 제공된다.

수신단에 수신된 수신 신호의 위상 값을 계산하는 위상 계산부; 수신 신호의 위상 값을 이용하여 위상 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부; 및 위상 엔트로피와 임계 값의 비교를 통해 우선 사용자의 존재 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템이 제공된다.

일측에 따르면, PSK(phase shift keying) 변조 방식을 사용하는 수신 신호에 대하여 우선 사용자의 존재 여부를 판단할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 수신단에서 정합 필터를 사용하고 위상 계산부는 정합 필터의 출력 값을 사용하여 수신 신호의 위상 값을 계산할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 엔트로피 계산부는 수신 신호의 위상 분포를 히스토그램으로 나타내는 히스토그램 접근 방식을 이용하여 위상 엔트로피를 계산할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 엔트로피 계산부는 수신 신호의 진폭에 위상 값을 대응시켜 위상 엔트로피를 계산할 수 있으며, PAM 방식을 사용하는 신호에 대하여 우선 사용자의 존재 여부를 판단할 수 있다.

엔트로피를 계산하기 위하여 수신된 신호의 진폭과 위상을 모두 사용하므로 더 많은 정보를 얻을 수 있고, 따라서 검출 정확성이 크게 증가할 수 있다.

수신된 신호의 진폭과 위상을 모두 이용하므로 우선 사용자를 검출하는데 주파수 정보를 사용할 수 있고 각각의 성능 향상을 위해 상호 협력 센싱이 가능하다.

수신된 신호의 위상 신호를 보호함으로써 매우 정확한 검출 성능을 제공할 수 있으며, 엔트로피를 계산할 때 히스토그램 접근 방식을 사용함으로써 계산의 복잡성을 개선할 수 있다.

도 1은 8-PSK 송신 신호의 복소수 신호 다이어그램을 도시한 것이다.
도 2는 8-PSK 수신 신호의 복소수 신호 다이어그램을 도시한 것이다.
도 3은 수신 신호의 위상분포 히스토그램을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 있어서, 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 기존의 신호 검출 알고리즘에 대한 엔트로피 분포 그래프를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 신호 검출 알고리즘의 위상 엔트로피 분포 그래프를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 신호 검출 알고리즘의 ROC 비교 그래프를 도시한 것이다.
도 8은 PAM 신호에서 기존의 신호 검출 알고리즘의 엔트로피 분포 그래프를 도시한 것이다.
도 9는 PAM 신호에서 본 발명의 일실시예에 따른 신호 검출 알고리즘의 위상 엔트로피 분포 그래프를 도시한 것이다.
도 10은 PAM 신호에서 본 발명의 일실시예에 따른 신호 검출 알고리즘의 ROC 비교 그래프를 도시한 것이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예는 무선 인지 기술을 기반으로 한 무선 인지 통신 시스템에 관한 것으로, 특히 수신단에서 수신된 신호의 엔트로피를 기반으로 우선 사용자의 유무를 판단하는 신호 검출 시스템에 관한 것이다.

본 명세서에서, 무선 인지 기술은 주파수 대역이 할당되어 있지만 실제로 사용하지 않고 비어있는 주파수 대역을 감지해 이를 효율적으로 공유하여 사용할 수 있는 기술을 의미한다. 또한, 무선 인지 사용자(CR User)는 요금을 지불하고 허가된 주파수 대역을 사용하는 우선 사용자와는 달리, 우선 사용자가 사용하지 않는 대역을 사용하는 사용자로서, 무선 인지 기술 기지국과 무선으로 통신할 수 있는 단말, 즉 사용자 장치 및 기기를 공중 통신 사업자의 전송로에 접속하여 이용할 수 있게 하는 장치를 의미할 수 있다. 그리고, 엔트로피(entropy)는 신호에 포함되어 있는 정보의 양을 나타내는 수치를 의미하는 것으로, 수신된 신호가 잡음만 포함하고 있으면 엔트로피가 최대가 되고 변조된 정보를 포함하고 있으면 엔트로피는 감소한다.

일실시예에 따른 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템은 수신된 신호의 위상 값과 히스토그램 접근 방식을 이용한 엔트로피 측정식을 통해 우선 사용자의 신호를 검출할 수 있다.

일실시예에 따른 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템에서 위상 정보를 이용한 엔트로피 측정식을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

도 1은 8-PSK 송신 신호의 복소수 신호 다이어그램을 도시한 것이다. 도 1은 신호가 평면 페이딩(flat fading) 채널에서 전송되고 추가 백색 가우시안 잡음에 영향을 받는다고 가정한 상태에서의 8-PSK(phase shift keying) 변조방식을 사용한 우선 사용자의 신호를 도시하고 있다.

도 1을 참조하면, 모든 PSK 파형은 같은 에너지를 갖는다는 것을 알 수 있다. 수학식 1, 수학식 2, 수학식 3은 수신 신호와 수신 신호의 복소수 신호 벡터를 정의한 것이다.

는 채널 페이딩 이득이고,

은 변조된 신호이다. 평면 페이딩 채널에서, 채널은 데이터 심볼 기간에 비해 매우 천천히 변화한다. 따라서, g_i는 관찰 구간 동안 변하지 않는다.

와

는 무선채널에 의한 진폭과 위상을 나타내며 진폭

는 Rayleigh 또는 Rician분포이고 위상

는 구간

에서 uniformly 또는 non-uniformly분포이다.

은 M-PSK 변조된 신호이고 이것의 복소수 신호 벡터는 수학식 2와 같다.

E_h는 통과 대역 펄스 에너지이고 M은 변조 레벨이다. 수학식 1, 수학식 2를 사용하여 수신된 신호를 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

도 2는 8-PSK 수신 신호의 복소수 신호 다이어그램을 도시한 것이다. 도 2는 8-PSK 변조방식을 사용한 우선 사용자의 수신된 신호를 도시하고 있다.

도 2를 통해 수신된 신호의 위상을 수학식 4, 수학식 5를 사용하여 계산할 수 있다.

도 3은 수신 신호의 위상분포 히스토그램을 도시한 것이다. 도 3은 도 2를 통해 설명한 8-PSK 신호의 위상 분포를 히스토그램으로 나타낸 것이다.

히스토그램 접근 방식의 경우 위상 엔트로피는 수학식 6과 같이 정의할 수 있다. 도 3에서 분포가 규칙적이라는 것을 발견할 수 있다. 이것은 엔트로피를 측정함으로써 잡음으로부터 우선 사용자의 신호를 구별할 수 있다는 것을 보여준다.

위상 엔트로피는 신호 대 잡음비와 반비례 관계에 있다. 따라서 수신된 신호가 오직 잡음일 경우 최대화된다. 그러므로 상기한 두 가정 식을 수학식 7에 나타낸다.

수학식 7을 사용하여 우선 사용자를 검출 할 수 있다. 임계값을 선택할 때 오경보 확률(false alarm)과 오검출(miss detection)의 균형 관계가 나타나는데 임계값을 높게 잡으면 검출 확률(

)과 오경보 확률(

)은 같이 높아진다. 이런 점에서 만약 CR이 오경보 확률을 신뢰하면 스펙트럼의 낭비가 발생한다. 그러나, 최적의 임계값은 이미 나와 있다.

일실시예에 따른 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템에서의 신호 검출 알고리즘을 PAM(pulse amplitude modulation) 신호에도 확장하여 적용할 수 있다. PAM신호에서는 정보가 진폭에 따라 변조된다. 따라서 수신된 신호의 진폭을 표 1과 같이 위상에 대응시킨 후 위상 엔트로피를 계산하기 위해 히스토그램 접근 방식을 사용한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 있어서, 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.

일실시예에 따른 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템은 도 4에 도시한 바와 같이, 위상 계산부(420), 엔트로피 계산부(430), 판단부(440)로 구성될 수 있다.

본 실시예는 우선 사용자 신호의 파형을 무선 인지 사용자가 알고 있다고 가정하면 신호 검출 시스템의 수신단에서 정합 필터(410)를 사용할 수 있다. 위상 계산부(420)는 정합 필터(410)의 출력 값을 사용하여 수신 신호의 위상 값을 계산한다(수학식 4와 수학식 5). 그리고, 엔트로피 계산부(430)는 수신 신호의 위상 값들을 이용하여 위상 엔트로피를 계산할 수 있다(수학식 6). 마지막으로, 판단부(440)는 위상 엔트로피 계산 결과와 임계값을 비교하여 우선 사용자의 존재 여부를 판단할 수 있다(수학식 7).

기존의 엔트로피를 이용한 신호 검출 알고리즘들은 실험에 의한 신호 샘플들의 전력 엔트로피를 이용한다. 전력을 계산하는 것은 샘플의 에너지를 계산하는 것과 같으므로 다음과 같은 단점을 가진다. 수학식 8, 수학식 9에서 기존 방법의 단점이 나타난다.

위의 식처럼 정현파로 구성된 임의의 수신 신호를 고려할 때

는 반송파 주파수를 나타낸다. 그리고

와

는 수학식 9에 나타나 있다.

이므로

안에 포함된 위상 정보는 에너지를 계산하는 동안 손실된다. 그러나, 수학식 5와 수학식 6을 사용하면 엔트로피 측정 공식을 수학식 10처럼 다시 표현할 수 있다.

위 수학식에서 위상 정보는 계산과정에서 보존된다. 따라서, 본 실시예의 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 알고리즘은 위상 정보를 보호할 수 있다.

도 5는 기존의 방법의 엔트로피 분포를 보여준다. SNR이 낮을 때 PSK 신호와 잡음을 구별하는 것이 불가능 하므로 우선 사용자의 신호를 검출할 수가 없다. 대조적으로 도 6에서의 본 발명의 방법은 SNR이 낮을 때도 우선 사용자의 신호를 검출 할 수가 있다. 이러한 결과는 위상은 잡음간섭보다 전력에 덜 민감하므로 더 많은 정보를 얻을 수 있다.

또 다른 성능 분석을 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic)를 그렸다. 도 7은 SNR = -4dB 에서의 본 발명의 방법과 기존의 방법의 검출 성능을 보여준다. 이 두 개의 ROC 곡선에서, 기울기가 큰 곡선이 더 좋은 성능을 나타낸다. 오경보 확률

를 고정시키고 성능을 측정하면 제안된 방법의 검출확률

는 항상 기존의 방법보다 높게 나온다. 검출확률

를 고정시키면 제안된 방법은 기존의 방법보다 낮은 오경보 확률을 가진다. 이러한 결과는 제안된 방법이 기존의 방법과 비교해서 더 정확하고 신뢰적인 검출을 수행한다는 것을 보여준다.

도 8과 도 9에서의 PAM신호에서의 성능실험 결과 일반적인 엔트로피보다 위상 엔트로피가 더 빨리 저하된다는 것을 알 수 있다. 이러한 빠른 감소는 수신된 신호로부터 우선 사용자를 검출하기 위한 장점이 된다. 또한, SNR = -4dB로 놓고 ROC곡선을 다시 시뮬레이션 한 결과 제안된 알고리즘이 훨씬 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예는 수신된 신호의 위상 신호를 보호하고 매우 정확한 검출 성능을 제공할 수 있다. 또한, 낮은 SNR 에서도 좋은 검출 성능을 보여준다. 기존의 센싱 알고리즘이 진폭 정보에만 사용할 수 있다면 본 발명의 신호 검출 알고리즘은 위상 변조된 정보에도 사용 가능하다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

420: 위상 계산부
430: 엔트로피 계산부
440: 판단부

Claims (5)

1. 수신단에 수신된 수신 신호의 위상 값을 계산하는 위상 계산부;
   상기 수신 신호의 위상 값을 이용하여 위상 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부; 및
   상기 위상 엔트로피와 임계 값의 비교를 통해 우선 사용자의 존재 여부를 판단하는 판단부
   를 포함하고,
   상기 엔트로피 계산부는,
   상기 수신 신호의 위상 분포를 히스토그램으로 나타내는 히스토그램 접근 방식을 이용하여 상기 위상 엔트로피를 계산하는 것
   을 특징으로 하는 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 수신 신호는
   PSK(phase shift keying) 변조 방식을 사용하는 신호인 것
   을 특징으로 하는 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 신호 검출 시스템은 상기 수신단에서 정합 필터를 사용하고,
   상기 위상 계산부는,
   상기 정합 필터의 출력 값을 사용하여 상기 수신 신호의 위상 값을 계산하는 것
   을 특징으로 하는 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 수신 신호가 PAM(pulse amplitude modulation) 방식을 사용하는 신호인 경우,
   상기 엔트로피 계산부는,
   상기 수신 신호의 진폭에 상기 위상 값을 대응시켜 상기 위상 엔트로피를 계산하는 것
   을 특징으로 하는 위상 엔트로피를 이용한 신호 검출 시스템.

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