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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 478 - 481 (4page)
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In cognitive radio networks, efficient and reliable spectrum sensing plays a critical role. However, there is noise uncertainty in spectrum sensing which significantly degrades the detection performance. In this paper, we propose an optimal hard decision algorithm with two thresholds. The thresholds divide the whole range of the local test statistic into three regions called the presence, uncertainty and absence regions, instead of the conventional two regions. A fusion center makes a final decision with a weighted combination of local decisions. The key idea is finding proper weights for the local decision. In this work, the weights were optimized by a log-likelihood ratio test to minimize the Bayes risk under Rayleigh fading channel conditions. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can significantly improve the detection performance, and is robust to noise uncertainty than the existing algorithms.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL
III. WEIGHTED HARD DECISION
IV. SIMULATION RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
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