FCC의 TV white space 개방과 관련하여 스펙트럼 센싱에 대한 관심이 높아지면서 다양한 센싱 기법들이 제안되고는 있으나 대부분 실환경을 고려하지 않아 실제 모듈 적용시 원하는 성능을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 센싱 모듈의 실환경 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 제어할 수 있는 방법을 제안하고 전산 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 우선 시스템 내부 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보 가능성을 줄이기 위해 시스템 인식을 통한 채널 상태 정보를 이용하여 수산 신호와 구별할 수 있는 방법을 제안하였고, 다음으로 수신 신호에 여러 개의 협대역 신호가 공존하는 경우에 각 신호의 크기 차이로 발생할 수 있는 미검출 가능성을 줄일 수 있도록 서브밴드 정규화 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 시스템 인식 과정을 통해 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보는 발생하지 않았으며, 서브밴드 정규화를 통해 기존 채널 단위의 정규화 방식으로 인해 신호간의 크기차로 발생했던 검출 성능의 차이가 신호간의 크기 차이에 상관없이 신호 자체 크기에 따라 검출 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
After permission for utilization of TV white space by FCC, a lot of attentions are focused on spectrum sensing, and various spectrum sensing methods have been proposed. However, they do not consider real environment, thus they are hard to achieve the required performance. In this paper, we propose resolutions for the problem which could be occurred in implementation of spectrum sensing module and verify performance of the proposed methods with computer simulation. The first proposed method utilizes channel status information to separate received signal and spurious for reducing false alarm probability caused by system internal spurious. The another proposed scheme is subband normalization method to prevent miss detection caused by multiple narrow band signals with different received signal strength. The simulation results verify that we can prevent false alarm cause by spurious components with the proposed system internal spurious cognition. Moreover, the proposed subband normalization method shows that it could overcome performance degradation caused by received signal strength difference.
