講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-03-03 16:15
合成ダイバーシチ方式を用いた周期定常性検出を基とするOFDM信号のスペクトルセンシング法の検討 ○成枝秀介(明石高専) SR2013-102 |
抄録 |
(和) |
本報告では,周期定常性検出を基とするスペクトルセンシング法のための簡易な合成ダイバーシチ方式を検討する.各受信アンテナの信号から得られた受信信号そのものではなく,各信号から得られた検定統計量に対して合成ダイバーシチ方式を適用することで,微弱信号の同期ずれによる特性劣化を防ぐ.提案手法では,検定統計量として周期自己相関関数(Cyclic Autocorrelation Function: CAF)を用いている.直交周波数分割多重(Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM)信号のCAFは,特定のサイクリック周波数でピークおよび非ピークとなることが知られており,これらの大小を比較することで信号検出を行う手法が提案されている.提案手法では,各受信アンテナの信号から得られたこれらのCAFを全て合成することで信号検出特性の向上を図る.提案法の有効性は,理論的・実験的な側面から検証され,CAFを合成するダイバーシチ方式がスペクトルセンシング特性を向上できることを示した. |
(英) |
This paper presents simple diversity combining techniques for cyclostationarity detection based spectrum sensing in cognitive radio networks. The presented techniques combine the cyclic autocorrelation function (CAF) of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals whereas general diversity combining techniques combines some received signals. A signal-to-noise ratio (SNR) of numerical values of CAF is shown, and the presented techniques improved the SNR using diversity combining techniques. It is well known that the CAF of OFDM signals has a peak and non-peak at some cyclic frequencies, the presented techniques combine these CAF obtained at each received antenna to improve the performance of spectrum sensing. The presented results are compared with some conventional results, and computational and theoretical analysis results show that the presented techniques can improve the performance of spectrum sensing. |
キーワード |
(和) |
コグニティブ無線ネットワーク / スペクトルセンシング / 周期定常性 / OFDM信号 / 最大周期自己相関選択 / / / |
(英) |
Cognitive radio networks / spectrum sensing / signal cyclostationarity / OFDM signal / maximum cyclic autocorrelation selection / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 457, SR2013-102, pp. 41-46, 2014年3月. |
資料番号 |
SR2013-102 |
発行日 |
2014-02-24 (SR) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SR2013-102 |