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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 119 - 122 (4page)
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Feature detection is recognized as an accurate spectrum sensing approach when the information of the desired signal is partly known at the receiver. This type of detection was proposed to overcome large noise environment. Cyclostationary detection is an example of feature detection in spectrum sensing technique in cognitive radio. However, the cyclostationary process calculation requires a lot of processing time and information about the designed signals. On the other hand, energy detection spectrum sensing is widely known as a simple and compact spectrum sensing technique. However, energy detection is highly affected by large noise and lead to high detection error probability. In this paper, the combination of energy detection and cyclostationary is proposed in order to increase the accuracy and decrease the calculation and processing time. The two-layer threshold is utilized in order to reduce the complexity of computation and processing time in cyclostationary which can lead to the improved throughput of the system. The simulation result shows that the implementation of energy-based cyclostationary detector can help to improve the performance of the system while it can considerably reduce the required time for signal detection.
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참고문헌 (4)
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T. Yucek / 2009 / A Survey of Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio Applications / IEEE Communications Surveys & Tutorials 11(1):116~130
D. Cabric / 2004 / Implementation Issues in Spectrum Sensing for Cognitive Radios / Conference Record of the Thirty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers 1:772~776
Q. K. Nguyen / 2015 / Cyclostationary detection for channels with low SNR / International Symposium on Advanced and Applied Convergence (ISAAC 2015) :84
W. Ejaz / 2012 / SNR-Based Adaptive Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks / International Journal of Innovative Computing, Information and Control 8(9):6095~6105
D. Cabric / 2004 / Implementation Issues in Spectrum Sensing for Cognitive Radios / Conference Record of the Thirty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers 1:772~776
Q. K. Nguyen / 2015 / Cyclostationary detection for channels with low SNR / International Symposium on Advanced and Applied Convergence (ISAAC 2015) :84
W. Ejaz / 2012 / SNR-Based Adaptive Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks / International Journal of Innovative Computing, Information and Control 8(9):6095~6105
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