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성긴 광대역 신호를 위한 LISTA 기반의 스펙트럼 센싱
Spectrum Sensing Based on Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for Sparse Wideband Signals
- 김도현;
- 안준일;
- 박대영
초록
본 논문에서는 주파수 영역에서 성긴 특성을 갖는 광대역 신호를 위한 learned iterative shrinkage thresholding algorithm (LISTA) 기반의 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 광대역의 신호를 나이퀴스트율 이상으로 샘플링하는것은 아날로그-디지털 변환기를 구현하는 측면에서 한계가 있다. 압축 센싱은 성긴 신호를 나이퀴스트율 이하로샘플링하고 샘플링된 신호로부터 원래의 신호를 복원하는 신호처리 기법으로 광대역 신호를 나이퀴스트율 이하로샘플링할 수 있다. 압축된 신호는 복원을 위한 구조로 변형되고 LISTA를 사용하여 복원을 실행한다. 그리고 복원된 신호를 통해 사용 중인 주파수 대역을 검출한다. 제안하는 기법은 기존의 기법과 비교하여 낮은 복잡도를 가지며 낮은 성긴 정도에서 더 우수한 성능을 갖는다.
키워드
Wideband Signals; Spectrum Sensing; Compressed Sensing; Modulated Wideband Converter (MWC); Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm (LISTA)
- 제목
- 성긴 광대역 신호를 위한 LISTA 기반의 스펙트럼 센싱
- 제목 (타언어)
- Spectrum Sensing Based on Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for Sparse Wideband Signals
- 저자
- 김도현; 안준일; 박대영
- 발행일
- 2019-11
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국통신학회논문지
- 권
- 44
- 호
- 11
- 페이지
- 2041 ~ 2046