I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo r m a t ics a nd   Co mm u n ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.   4 ,   No .   2 A u g u s t   201 5 ,   p p .   6 6   ~   7 3   I SS N:  2252 - 8776           66       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p / I JI C T   O ne - Bi H a rd  Co m bina tion  Decisi o Sche m for Co o pera tive  Spectru m  Sensin g  in  Co g nitive Ra dio       M d.  Sh a m i m   H o s s a in M d.  I bra hi m   Ab du lla h M o ha m ma d Ala m g ir  H o s s a in   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e ri n g ,   Isla m ic Un iv e rsit y ,   B a n g lad e s h       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     Ar ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 6 ,   2 0 1 5   R ev i s ed   J u n   17 ,   2 0 1 5   A cc ep ted   J u l   20 ,   2 0 1 5       In   th is  p a p e r,   t h e   p e rf o rm a n c e   o f   1 - b it   h a rd   c o m b in a ti o n   d e c isio n   s c h e m e   f o c o o p e ra ti v e   sp e c tru m   se n sin g   i n   Co g n it iv e   Ra d io   h a b e e n   s tu d ie d   to   m a x i m iz e   th e   p ro b a b il it y   o f   p ri m a r y   u se d e tec ti o n .   En e rg y   d e te c t o m o d e is  u se d   to   o b se rv e   th e   p re se n c e   o f   p rim a r y   u se si g n a l.   S im u latio n   re su lt   sh o w th a th e   p ro b a b il it y   o f   m i ss e d   d e tec ti o n   is  d e c re a sin g   f o b o th   c o n v e n ti o n a a n d   1 - b it   h a r d   c o m b in a ti o n   OR  ru le  w it h   in c re a sin g   th e   p ro b a b il it y   o f   f a ls e   a lar m   c o rre sp o n d in g ly .   It  a lso   h a d e m o n stra ted   th a 1 - b i h a r d   c o m b in a ti o n   d e c isio n   sc h e m e   e x h ib it c o m p a ra b le  p e rf o r m a n c e   w it h   th e   c o n v e n ti o n a one - b i sc h e m e   a n d   th u a c h iev e a   g o o d   trad e o f f   b e t w e e n   p e rf o r m a n c e   a n d   c o m p lex it y .   Ke ywo r d :   C n e - b it h ar d   co m b i n atio n   C og n iti v r ad io   C o o p er ativ s p ec tr u m   s e n s i n g   D ata  f u s io n   E n er g y   d etec t io n   Co p y rig h ©   20 1 5   In s t it u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Md .   Sh a m i m   Ho s s ai n   L ec t u r er ,   Dep t.   o f   C SE,   I s la m i Un i v er s it y ,   B a n g lad es h .   E m ail:  s h a m i m m alit h a @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   I n   r ec en t   y ea r s ,   co g n i tiv r ad io   ( C R )   h as  e m er g ed   a s   a   p r o m i s in g   p ar ad ig m   f o r   ex p l o itin g   th e   s p ec tr u m   o p p o r tu n it y ,   w h ic h   is   r e s tr icted   b y   th e   cu r r e n r ig id   s p ec tr u m   allo ca tio n   s c h e m e,   to   s o lv e   th e   s p ec tr u m   s ca r cit y   p r o b le m   [ 1 ] .   On e   o f   th f u n d a m en ta ch allen g es  in   s p ec tr u m   s en s i n g   is   to   r eliab ly   d etec th p r i m ar y   u s er s   ( P U s )   s i g n a ls .   I n   CR   ter m i n o lo g y ,   p r i m ar y   u s er   ( P U)   ca n   b d ef i n ed   as  th licen s ed   u s er   w h o   h as  r i g h ts   o n   t h u s a g o f   s p ec if ic   p ar o f   t h s p ec tr u m .   On   t h o th er   h a n d ,   C R   u s er   s e n s t h R F   en v ir o n m e n t   w i th o u ca u s i n g   in ter f er e n ce   to   P Us,  id en ti f y   th a v ailab le  s p ec tr u m   if   P Us   ar ab s en t   an d   ch an g i ts   r ad io   p ar a m eter s   to   u s ed   t h u n o cc u p ied   s p ec tr u m T h f u n d a m e n tal  tas k   o f   C R   u s er s   i s   to   d etec t   th p r esen ce   o f   P Us  th r o u g h   s p ec tr u m   s e n s i n g .   A   n u m b er   o f   d if f er en tec h n iq u e s   h a v b ee n   p r o p o s ed   f o r   id en ti f y i n g   t h p r ese n ce   o f   t h PU .   T h ex is t in g   s p ec tr u m   s en s in g   tech n iq u e s   ca n   b b r o ad ly   d iv id ed   i n to   t h r ee   ca te g o r ies  [ 2 ] c y clo s ta ti o n ar y   d etec tio n   [ 2 ] ,   m atc h e d   f ilter   d etec tio n   [ 3 ]   an d   e n e r g y   d etec tio n   [ 1 2 ] .   Am o n g   t h e m ,   en er g y   d etec tio n   h a s   b ee n   w id el y   ap p lied   s i n ce   it  d o es  n o r eq u ir a n y   p r io r i   k n o w led g o f   th p r i m ar y   s ig n als  a n d   h as  m u c h   lo w er   co m p lex i t y   t h a n   th o th er   t w o   s c h e m es.  B u s p ec tr u m   s e n s i n g   is   a   to u g h   tas k   b ec au s o f   s h ad o w i n g ,   f ad i n g ,   a n d   ti m e - v ar y in g   n at u r es  o f   w ir eles s   ch a n n el s .   T o   c o m b at  t h ese   i m p ac ts ,   co o p er ativ s p ec tr u m   s e n s in g   s c h e m es  h a v b e en   p r o p o s ed   to   o b tain   th s p atial  d iv e r s it y   i n   m u lti u s er   C R   n et w o r k s   [ 4 ] [ 1 0 ] .   I n   co o p e r ativ s p ec tr u m   s en s in g ,   i n f o r m atio n   f r o m   d if f er en C R   u s er s   i s   co m b i n ed   to   m a k d ec is io n   o n   th p r esen ce   o r   ab s en ce   o f   th p r i m ar y   u s er .   C o o p er atio n   am o n g   C R   u s er   is   u s u all y   co o r d in ated   b y   f u s io n   ce n ter   t h r o u g h   h ar d   o r   s o f d ec is io n   f u s io n   s tr ateg ie s .   I n   h ar d   d ec is io n   tech n iq u t h e   in d i v id u a l   C R   u s er   m a k es   th e   o n e - b it  d ec i s i o n   r eg ar d in g   th e   ex is te n ce   o f   th e   PU .   T h b it - in d icate s   t h p r esen ce   o f   P Us.   A f ter   o b s er v in g   th P s ig n al ,   th lo ca d etec tio n   f o r w ar d s   th e m   to   d ata  f u s io n   ce n tr f o r   f u r th er   p r o ce s s .   T h f i n al  d ec is io n   t h e n   i s   ta k en   b y   co m b i n in g   al lo ca l   d etec ti o n   b ased   o n   O R .   I n   th ca s e   o f   s o f t   d ec is io n ,   th d ec is io n   i s   ta k en   b y   co r r elati n g   th e   m ea s u r e m e n m ad b y   in d i v id u al  u s er s   i n   s ig n al   d ete ctio n . C o n v e n tio n al   o n e - bi h ar d   d ec is io n   f o r   co o p er ativ s p ec tr u m   s e n s i n g   h as   b ee n   i n v esti g ated   in   [ 9 - 11 ]   an d   o n e - b it  w ei g h te d   h ar d   co m b in atio n   f o r   co o p er ativ s p ec tr u m   s e n s i n g   p r o p o s ed   in   [ 1 5 ] .   T h is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T   I SS N:  2252 - 8776         On e - B it Ha r d   Ha r d   C o mb in a t io n   Dec is io n   S ch eme   fo r   . . . .   ( Md .   S h a mim  Ho s s a in )   67   p ap er   in v esti g ates  t h p er f o r m an ce   o f   1 - b it  h ar d   co m b in a tio n   s c h e m f o r   co o p er ativ s p ec tr u m   s en s i n g   i n   C o g n iti v R ad io .   T h r est  o f   th is   letter   is   o r g an ized   a s   f o llo w s .   I n   s ec tio n   I I   d escr ib es   s y s te m   m o d el  o f   en er g y   d etec tio n On e - b it  Har d   co m b i n atio n   s c h e m e   w it h   O R   r u le  was   d is c u s s ed   o n   s ec tio n   I I I .   Se ctio n   I d is c u s s es   th s i m u latio n   r esu l t a n d   f i n all y   co n cl u s io n   is   d r a w n   i n   s ec ti o n   V .       2.   SYST E M   M O DE L   T h en er g y   d etec to r   co n s is t s   o f   a   s q u ar la w   d ev ice  f o llo w e d   b y   f i n ite  ti m i n te g r ato r   ( f i g . - 1 ) .   T h n o is p r e - f ilter   s er v e s   to   li m it   th n o is b an d w id t h   an d   t o   s elec th b an d w id th   o f   i n ter es t.   T h n o is at  th e   in p u t   to   th e   s q u ar i n g   d ev ice   h as  b an d - l i m ited ,   f lat  s p ec tr al   d en s it y   [ 1 2 ].   T h o u tp u o f   t h in te g r ato r   at  an y   ti m i s   th e n er g y   o f   t h in p u to   th s q u ar i n g   d ev ice  o v er   th in ter v al   T   in   t h p ast.                       Fig u r e   1 .   E n er g y   De tectio n       Fin all y ,   t h i s   o u tp u s ig n al  Y   is   co m p ar ed   to   t h t h r esh o ld   in   o r d er   to   d ec id e   w h et h er   s ig n al   is   p r esen o r   n o t.  T h th r esh o ld   is   s et  ac co r d in g   to   s tatis tica l   p r o p er ties   o f   th o u tp u Y   w h e n   o n l y   n o is i s   p r esen t.   Co n s id er   C R   n et w o r k   w it h   N   co o p er ativ u s er s   an d   s a m p les  ar u tili ze d .   T h en er g y   d etec tio n   [ 1 2 ]   [ 1 3 ]   is   ap p lied   at  ea ch   C R   u s er .   T h r ec eiv ed   s ig n a at  th i t h   s a m p le  o f   t h j th   C R   u s er   r ji 1 ≤  j ≤  N ,   1 ≤  i ≤  M ,   is   g i v e n   b y         1 0 , , H H n s n r ji ji j ji ji                                                       ( 1 )     w h er e   ji j s d en o tes  t h r ec eiv ed   p r i m ar y   s i g n al  w i th   th e   av er a g p o w er   j   a n d   n ji   d en o tes   t h wh ite   n o is e.   I n   eq .   1 ,   H 0   an d   H 1   d e n o te  th e   h y p o th e s es  co r r esp o n d in g   to   th ab s en ce   a n d   p r esen ce   o f   th p r i m ar y   s ig n al  r esp ec ti v el y .   T h g o al  o f   en er g y   d etec tio n   i s   to   d e cid b etw ee n   t h t w o   h y p o th eses .   T h r ec eiv ed   s ig n al  r ji   i s   Ga u s s ian   w i th   [ 1 4 ] ,     1 0 , 1 , 0 , 1 , 0 H H N N r j ji                                                 ( 2 )     A cc o r d in g   to   eq .   2 ,   th o b s er v ed   en er g y   i n   at  t h j th   C R   u s er   is   g i v en   b y   [ 1 4 ]     , , , 1 1 0 1 1 , 0 2 H H b b r Y M i j j j ji j                                          ( 3 )     w h er r an d o m   v ar iab les  b j 0   an d   b j 1   f o llo w   ce n tr al  ch i - s q u ar d is tr ib u t io n   w it h   M   d eg r ee s   o f   f r ee d o m .   L et    b th lo ca d ec is io n   t h r es h o ld   f o r   ea ch   C R   u s er ,   th en   th lo ca f alse  alar m   p r o b ab ilit y   P f   an d   d etec tio n   p r o b ab ilit y   P f     ca n   b o b tain ed   f r o m   eq .   3   as,      , 2 | Pr 1 u d Q H Y P                                 ( 4 )                     N o i se   Pre - f i l t e r   2 S q u a r i n g     D e v i c e   I n t e g r a t o r   t T t dr T 1 t y Y t T t dr r y T 2 1 I n p u t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  4 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 1 5     6 6     7 3   68   u u H Y P f 2 , | Pr 0                                                ( 5 )                  w h er ' .' ,   an d   u Q d en o te  th g a m m f u n ctio n ,   u p p er   in co m p let g a m m f u n ct io n ,   s i g n al   to   n o is r atio   ( SNR )   an d     g e n e r alize d   Ma r cu m s   f u n ctio n   r esp ec tiv el y .       3.   O NE - B I T   H ARD  CO M B I NATI O S CH E M E   I n   th co n v en tio n al  o n e - b it  h a r d   co m b in atio n   s c h e m e,   t h er is   o n l y   o n th r es h o ld   d iv id in g   th w h o l e   r an g o f   t h o b s er v ed   en er g y   in to   t w o   r eg io n s .   As  a   r es u l t,  all  o f   t h C R   u s e r s   ab o v e   th is   t h r esh o ld   ar e   allo ca ted   th s a m w eig h r eg ar d less   o f   th p o s s ib le  s i g n i f ican d if f er e n ce s   i n   th eir   o b s er v ed   en er g ies.   I n tu i tiv e l y ,   b etter   d etec tio n   p er f o r m an ce   ca n   b ac h ie v e d   if   w d i v id t h w h o le  r an g o f   th e   o b s er v ed   en er g y   i n to   m o r r eg io n s ,   an d   allo ca te  lar g er   w e ig h ts   to   th e   u p p er   r eg io n s   an d   s m aller   weig h ts   t o   th lo w er   r eg io n s .   B ased   o n   t h ab o v h eu r is tic,   1 - b it  h ar d   co m b in atio n   s c h e m w h ic h   w d escr ib b elo w .             Fig u r e   2 .   P r in cip le  O f   1 - B it H ar d   C o m b i n atio n   Sch e m       Fig .   2   s h o w s   t h p r in cip le  o f   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s c h e m e.   Dif f er e n f r o m   t h co n v e n ti o n al  o n e - b it  s ch e m w it h   o n l y   o n th r e s h o ld ,   t w o   th r es h o ld s   [ 1 5 ]   in   1 - b it  s ch e m e 1 an d 2   ar ad o p ted   t o   d iv id e   th e   w h o le  r an g o f   th d ec is io n   s t atis tic  o f   t h lo ca s p ec t r u m   s en s i n g   in to   t h r ee   r eg io n s .   I n   t h f u s io n   ce n ter ,   i f   th e n er g y   v alu e   f al ls   i n to   t h co r r esp o n d in g   r e g io n ,   it  w i ll  b j u d g ed   as  " 1 ",   n o   in f o r m atio n   o r   " 0 " .   T h is   d ec is io n   cr iter io n   i s   eq u i v ale n to   allo ca ti n g   th 3   r eg io n s   d if f er e n w ei g h ts   0   0 ,   0 ,   0   an d   t h e   w ei g h ted   s u m m atio n   is   g iv e n   b y       1 . 1 2 2 . . N N N c                                                                            ( 6 )                                                                                                           w h er e   N 1   is   th n u m b er   o f   lo ca d etec to r s   th en er g ies  o f   wh ich   ar g r ea ter   th a n   1   an d   le s s   th a n   2 N 2   is   t h n u m b er   o f   lo ca l d etec to r s   th en er g ies o f   w h ic h   ar e   g r ea ter   th a n   2 . T h d ec is io n   r u le  [ 1 5 ]   ad o p ted   is   g iv e n   b y       o t h e r w i s e N D c 1 0 1                                                        ( 7 )     E a ch   C R   u s er   n ee d s   to   f ee d b ac k   o n b it  i n f o r m atio n   to   i n d icate   w h ic h   r eg io n   it s   o b s er v ed   en er g y   f alls   i n .   T h p r im ar y   s i g n a w ill  b d ec lar ed   p r esen if   an y   o n o f   th o b s er v ed   en er g ies  f alls   i n   r eg io n   2 ,   o r   o n e   o f   th e m   f all  i n   r eg io n   1 I n   th i s   cr iter io n ,   w h ile  d eter m i n in g   t h th r es h o ld p r o b ab ilit y   o f   f alse  alar m   P fa   i s   f i x ed   to   s o m v al u an d   th p r o b ab ilit y   o f   d etec tio n   P is   m a x i m ized .   T ab le  1   s h o w s   t h P fa   v alu e s   ch o s e n   f o r   d eter m in i n g   th t w o   t h r es h o ld s .         R e g i o n   0 ,   R e g i o n   1 ,   R e g i o n   2 ,   0 0 1 1 2 2 Y E n e r g y 1 2 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T   I SS N:  2252 - 8776         On e - B it Ha r d   Ha r d   C o mb in a t io n   Dec is io n   S ch eme   fo r   . . . .   ( Md .   S h a mim  Ho s s a in )   69   T ab le  1 .   T h r esh o ld   an d   th co r r esp o n d in g   f al s alar m   v alu e s   in   th 1 - b it h ar d   co m b in a tio n   s ch e m e   T h r e sh o l d   F a l s e   A l a r m V a l u e   2   fa P 2   1   fa P       T h co ef f icie n ts     n   in   T ab le  1   a r f o u n d   b y       1 10 1 n n n ,   2 n                                                                                 ( 8 )     w h er is   th t h r es h o ld   in d ex   an d   1 1 .       Fo r   th 1 - b it   h ar d   co m b i n atio n   s c h e m e,   t h r esh o ld s   1   an d   2   n ee d   to   b d eter m i n ed   to   m e et  th tar g et  o v er all  f alse   alar m   p r o b ab ilit y   o f   th N - u s er   C R   n et w o r k   Q F   e x ac tl y ,   an d   also   to   o p ti m ize  t h d etec tio n   p er f o r m a n ce .       T ab le  2 .   E n er g y   r eg io n s   an d   c o r r esp o n d in g   w ei g h t s   i n   th 1 - b it h ar d   co m b i n atio n   s ch e m e   R e g i o n   W e i g h t   2   2 2 w   1   1 1 w   0   0 0 w       W eig h t s   s h o w n   i n   T ab le  2   ar d eter m in ed   in   th e   f o llo w i n g   m an n er .   I f   5 0 o f   all  CR   u s e r s   o b s er v en er g y   i n   R e g io n   2 ,   w it h   n o   o b s er v ed   en er g ies  in   o th er   r eg io n s ,   o r   1 0 0 o f   all  C o g n iti v R ad io   User s   o b s er v en er g y   in   R e g io n   1   w it h   n o   o b s er v ed   en er g ie s   in   o th er   r eg io n s ,   t h s i g n al  o f   i n ter est  i s   s aid   to   b p r esen t.   T ab le  2   s u m m ar izes  t h p er ce n tag o f   CR   u s er s   r eq u ir ed   in   g i v e n   r eg io n   to   d ec l ar th p r esen ce   o f   th s i g n al  o f   in ter e s t,  w it h   n o   o b s er v ed   en er g ie s   in   o t h er   r eg io n s .   W h ile   o th er   p er ce n ta g v alu e s   ar p o s s ib le,   th ch o s e n   v alu e s   in   T ab le  3   p r o v id ed   s atis f ac to r y   r e s u l ts .       T ab le  3 .    Desig n   f o r   d eter m i n i n g   t h w ei g h ts   o f   t h 1 - b it  h ar d   co m b in a tio n   s c h e m e   R e g i o n   R e q u i r e d   n u m b e r   o f   C o g n i t i v e   U se r t o   d e c l a r e   t h e   p r e se n c e   o f   si g n a l   o f   i n t e r e st   i n   a   g i v e n   r e g i o n   w i t h   n o   o b se r v e d   e n e r g i e i n   o t h e r   r e g i o n s   2   5 0 o f   a l l   C o g n i t i v e   U se r s   1   1 0 0 %   o f   a l l   C o g n i t i v e   U se r s   0   -       L et  2 f Q   b t h p r o b ab ilit y   t h at  o n o r   m o r e   ob s er v atio n   lo ca e n er g y   v al u es   ar g r ea ter   th a n   2   a n d   1 f Q   b th p r o b ab ilit y   th at   m o r t h an   1 1 / 1 N o b s er v atio n   lo ca e n er g y   v alu e s   ar e   g r ea ter   t h an   1   an d   less   t h an 2 .   W h av e   [ 1 5 ]                                 N f f P H N P Q 2 0 2 2 1 1 | 0 1                             (9 )          N N J f H j N P H N P Q 1 0 1 0 2 1 | . | 0            j N f f j N N j f f N f P P P P j N P 2 1 2 1 2 1 . . 1 1                     ( 1 0 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  4 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 1 5     6 6     7 3   70   w h er e   fn P   is   t h p r o b ab ilit y   t h at  t h lo ca l e n er g y   v alu i s   g r ea te r   th an   n   an d   ac co r d in g   to   ( 5 )       2 2 , 2 0 M M S P P n n fn                                       ( 1 1 )     2 , 2 2 1 M P M fn n                                                   ( 1 2 )     1 ( · , · )   d en o tes  th i n v er s o f   t h in co m p le te  g a m m f u n c tio n .   T h en   th p r o b ab ilit y   o f   f al s alar m   i n   t h f u s io n   ce n ter   ca n   b ex p r ess ed   as     2 1 f f f Q Q Q                             ( 1 3 )     Su p p o s all   t h c h an n el s   b et w ee n   th e   p r i m ar y   u s er   a n d   s ec o n d ar y   u s er s   ar e   in d e p en d en t   id e n ticall y   d is tr ib u ted .   T h p r o b ab ilit y   o f   d etec tio n   [ 1 5 ]   in   th f u s io n   ce n ter   ca n   b ex p r ess ed     . 1 1 1 2 2 N d N d d P P Q j N d d N N j j d d P P P P j N 2 1 2 1 1 . 1                                     ( 1 4 )     w h er dn P   is   t h p r o b ab ilit y   t h at  t h lo ca l e n er g y   v alu i s   g r ea te r   th an   n .         4.   SI M UL AT I O R E S UL T   A ll   s i m u latio n   w a s   d o n o n   M A T L A B   v er s io n   R 2 0 1 1 u n d er   A W GN   ch a n n el  b y   ta k in g   ti m e   b an d w id t h   f ac to r   u =1 0 0 0   an d   th p r o b ab ilit y   o f   f alse   alar m   is   u s ed   f r o m   0 . 0 1   to   1 .   T h n u m b er   o f   s a m p les   ad o p ted   a r M =2 0 0 0 .   OR ”  r u le  is   e m p lo y ed   f o r   1 - b it h ar d   co m b i n atio n   s c h e m e.         0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 1 - b i t   H a r d   C o m b i n a t i o n   s c h e m e   w i t h   C o n v e n s i o n a l   O R   r u l e   u n d e r   A W G N P r o b a b i l i t y   o f   F a l s e   a l a r m   ( P f a ) P r o b a b i l i t y   o f   M i s s e d   D e t e c t i o n   ( P m d )     1 - b i t   H a r d   C o m b i n a t i o n C o n v e n s i o n a l   H a r d   C o m b i n a t i o n   Fig u r e   3 .   R OC   o f   co n v e n tio n a l a n d   1 - b it OR r u le  w it h   1 0   C R   u s er s       Fig u r e   3   s h o w s   co m p le m e n t ar y   R OC   o f   co n v en tio n al  O R   r u le  a n d   1 - b it   OR   r u le   i n   th e   h ar d   co m b i n atio n   s c h e m e.   W h er e   1 0   C R   u s er s   a n d   S NR = 1 5 d B   w er ta k en .   Si m u latio n   r esu lt   s h o w s   t h at   p r o b a b ilit y   o f   m i s s ed   d etec t io n   in   1 - b it  h ar d   co m b in a ti o n   s ch e m is   r ed u ce d   s i g n i f ica n tl y   t h a n   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T   I SS N:  2252 - 8776         On e - B it Ha r d   Ha r d   C o mb in a t io n   Dec is io n   S ch eme   fo r   . . . .   ( Md .   S h a mim  Ho s s a in )   71   co n v e n tio n al  h ar d   co m b in a tio n   s c h e m alth o u g h   s a m C R   u s er   is   u s ed .   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s ch e m h as   m u c h   b etter   p er f o r m a n ce   th a n   th co n v en t io n al  o n e - b it  s c h e m e.   Fig u r s h o w s   co m p le m en ta r y   R O C   o f   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s c h e m e.   W h er 10  C R   u s er s   a n d   SNR =5 d B ,   1 0 d B ,   1 5 d B   an d   2 0 d B   w er ta k en .   Si m u lati o n   r es u lt  s h o w s   t h at   th e   p r o b ab ilit y   o f   m is s ed   d etec tio n   is   d ec r ea s ed   w h e n   SNR   i s   in c r ea s ed .   I also   s h o w s   t h at  t h p r o b ab ilit y   o f   m is s ed   d etec tio n   is   d ec r ea s in g   s ig n i f ica n tl y   b y   ch an g i n g   th SNR .   So   SN R   i n f lu en ce s   o n   t h d etec tio n   p r o b ab ilit y .       0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 1 - b i t   H a r d   C o m b i n a t i o n   s c h e m e   w i t h   O R   r u l e   &   d i f f e r e n t   S N R   u n d e r   A W G N P r o b a b i l i t y   o f   F a l s e   a l a r m   ( P f a ) P r o b a b i l i t y   o f   M i s s e d   D e t e c t i o n   ( P m d )     S N R = 5 S N R = 1 0 S N R = 1 5 S N R = 2 0   Fig u r e   4   R OC   o f   1 - b it OR r u l w it h   1 0   C R   u s er s   &   d if f er e n t SNR       0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 1 - b i t   H a r d   C o m b i n a t i o n   s c h e m e   w i t h   d i f f e r e n t   C R   U s e r s   u n d e r   A W G N P r o b a b i l i t y   o f   F a l s e   a l a r m   ( P f a ) P r o b a b i l i t y   o f   M i s s e d   D e t e c t i o n   ( P m d )     C R   U s e r   N = 3 0 C R   U s e r   N = 2 0 C R   U s e r   N = 1 5   Fig u r e   5 .   R OC   o f   1 - b it  OR   r u l w it h   d if f er e n t C R   u s er s       Fig u r e   s h o w s   co m p le m e n tar y   R OC   o f   1 - b it  h ar d   co m b i n at io n   s c h e m e.   W h er SNR   =1 5 d B   an d   C R   u s er   N =1 5 ,   2 0   a n d   3 0   w er t ak en   i n   t h is   s i m u latio n .   S i m u latio n   r es u lt   s h o w s   t h at  p r o b ab ilit y   o f   m i s s ed   i s   d ec r ea s ed   w h e n   C R   u s er   is   in cr ea s e d .   So ,   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s ch e m f o r   co o p e r ativ s p ec tr u m   s e n s i n g   in   C R   m ax i m ize  th d etec tio n   p r o b ab ilit y .         5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   th p er f o r m a n ce   o f   1 - b it  h ar d   co m b in at io n   d ec is io n   s c h e m f o r   co o p er ativ s p ec tr u m   s en s in g   i n   C o g n iti v R ad io   h as  b ee n   s t u d ied .   Si m u l at io n   r esu lt   d e m o n s tr ated   t h at  t h p r o b ab ilit y   o f   m i s s ed   d etec tio n   is   d ec r ea s in g   f o r   b o t h   co n v en tio n al  h ar d   co m b i n at io n   an d   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s c h e m w i th   O R   r u le  co r r esp o n d in g l y   w it h   in c r ea s in g   th p r o b ab ilit y   o f   f al s alar m .   I is   s h o w n   t h at  1 - b it   s ch e m h as  m u c h   b etter   p er f o r m a n ce   th a n   t h e   co n v e n tio n al  o n e - b it  h ar d   c o m b i n atio n   s c h e m e.   T h p r o b ab ilit y   o f   m is s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  4 ,   No .   2 ,   A u g u s t   20 1 5     6 6     7 3   72   d etec tio n   is   d ec r ea s ed   e v en   t h o u g h   C R   u s er   i s   i n cr ea s ed .   T h e   1 - b it  h ar d   co m b i n atio n   s ch e m e x h ib it s   m u c h   b etter   p er f o r m a n ce   th a n   t h e   co n v e n tio n al  o n e - b it sc h e m e .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   Ha y k in ,   Co g n it iv e   Ra d io Bra in - Em p o we re d   W irele ss   Co m m u n ica ti o n s,”  IEE J .   S e lec ted   Are a in   Co mm u n ica ti o n s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 ,   F e b .   2 0 0 5 ,   p p .   2 0 1 - 2 2 0 .   [ 2 ]   D.  Ca b ric,  S .   M .   M ish ra ,   a n d   R.   W .   Bro d e rse n ,   I m p le m e n tatio n   Iss u e I n   S p e c tr u m   S e n sin g   F o Co g n it iv e   Ra d io s ,   i n   Pro c .   Asil o m a r Co n f.   o n   S ig n a ls,   S y ste ms ,   a n d   Co mp u t e rs ,   No v .   2 0 0 4 ,   v o l.   1 ,   p p .   7 7 2 7 7 6 .   [ 3 ]   H.  T a n g ,   " S o m e   P h y sic a L a y e Iss u e o f   W id e - Ba n d   Co g n i ti v e   Ra d io   S y ste m s, "   IEE In t.   Co n f.   W ire l e ss   Ne two rk s,  Co mm u n   a n d   M o b il e   C o mp u t in g ,   p p . 1 5 1 - 1 5 9 ,   No v . 2 0 0 5 .   [ 4 ]   G .   G a n e s a n   a n d   Y.  (G . L i,   Co o p e ra ti v e   sp e c tru m   se n sin g   in   c o g n it iv e   ra d io p a rt  I:  tw o   u se n e tw o rk s” ,   IEE T ra n s.  W ire les s Co mm u n ,   v o l. 6 ,   n o . 6 ,   p p .   2 2 0 4 2 2 1 3 ,   Ju n e   2 0 0 7 .     [ 5 ]   G .   G a n e sa n   a n d   Y.  (G . L i,   Co o p e ra ti v e   sp e c tru m   se n sin g   in   c o g n it iv e   ra d io   p a rt   II:  m u lt iu se n e tw o rk s,   IEE T ra n s.  W ire les s Co mm . ,   v o l .   6 ,   n o .   6 ,   p p .   2 2 1 4 2 2 2 2 ,   J u n   2 0 0 7 .   [ 6 ]   A .   G h a se m a n d   E.   S .   S o u sa ,   Co ll a b o ra ti v e   sp e c tru m   se n sin g   f o o p p o rt u n isti c   a c c e ss   in   f a d in g   e n v ir o n m e n ts,   in   Pro c .   IEE E   In t.   S y mp   o n   Ne Fr o n ti e rs   i n   Dy n a mic   S p e c tru m A c c e ss   Ne two rk s ,   No v .   2 0 0 5 ,   p p .   1 3 1 1 3 6 .   [ 7 ]   S .   M .   M ish ra ,   A .   S a h a i,   a n d   R.   W .   Bro d e rse n ,   Co o p e ra ti v e   se n s in g   a m o n g   c o g n it iv e   ra d io s,”  in   Pro c .   IEE I n t.   Co n f.   o n   Co mm u n . ,   Ju n e   2 0 0 6 ,   v o l.   4 ,   p p .   1 6 5 8 1 6 6 3 .   [ 8 ]   G h a se m A ,   S o u sa   S ,   Co ll a b o ra ti v e   S p e c tru m   S e n sin g   f o Op p o r tu n isti c   A c c e ss   in   F a d in g   En v iro n m e n ts” ,   P r o c e e d in g s o f   Dy S P A N 2 0 0 5 .   B a lt im o re ,   M a ry la n d   US A:  IEE E   P re ss ,   2 0 0 5 1 3 1 1 3 6 .   [ 9 ]   Re n z o M   Di,   G ra z io si  F ,   S a n y u c c CI  F ,   Co o p e ra ti v e   S p e c tru m   S e n sin g   in   Co g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk o v e r   Co rre late d   L o g - No rm a S h a d o w in g ”,  P r o c e e d in g s o f   V T 2 0 0 9 - S p rin g .   Ba rc e lo n a ,   S p a i n IEE Pr e ss ,   2 0 0 9 :1 5.   [ 1 0 ]   M ish ra   S   M ,   S a h a A ,   Bro d e rse n   Rw ,   Co o p e ra ti v e   S e n sin g   a m o n g   Co g n it iv e   Ra d io s” ,   P r o c e e d in g o f   ICC’0 6 .   Ista n b u l ,   T u rk e y IEE Pre ss ,   2 0 0 6 1 6 5 8 1 6 6 3 .   [ 1 1 ]   N.  A r m i,   N.M .   S a a d   &   M .   A rsh a d ,   Ha rd   De c isio n   F u si o n   b a se d   Co o p e ra ti v e   S p e c tru m   S e n sin g   i n   Co g n it iv e   Ra d io   S y st e m ,   IT J .   ICT   V o l .   3 ,   No .   2 ,   p p . 1 0 9 - 1 2 2 ,   2 0 0 9 .   [ 1 2 ]   H.  Urk o w it z ,   En e rg y   d e tec ti o n   o f   u n k n o w n   d e t e rm in isti c   sig n a ls,   P ro c .   IE EE ,   v o l .   5 5 ,   p p .   5 2 3 5 3 1 ,   A p r.   1 9 6 7 .   [ 1 3 ]   F .   F .   Dig h a m ,   M .   - S .   A lo u in i,   a n d   M .   K.  S im o n ,   On   t h e   e n e rg y   d e tec ti o n   o f   u n k n o w n   sig n a ls  o v e f a d in g   c h a n n e ls,   in   Pro c .   I EE I n t.   C o n f.   o n   Co mm u n .   M a y   2 0 0 3 ,   v o l.   5 ,   p p .   3 5 7 5 3 5 7 9 .   [ 1 4 ]   M a ,   G .   Zh a o ,   a n d   Y.  L i,   S o f c o m b in a ti o n   a n d   d e tec ti o n   f o c o o p e ra ti v e   sp e c tru m   se n sin g   in   c o g n it iv e   ra d io   n e tw o rk s,”  IEE T ra n s.  W ire les s.  Co mm u n .   v o l.   7 ,   n o .   1 1 ,   p p .   4 5 0 2 4 5 0 7 ,   No v .   2 0 0 8 .   [ 1 5 ]   L Jia ju n ,   T a n   Z h e n h u i,   A Bo   a n d   Ya n g   S h a n ,   W e ig h ted   Ha rd   C o m b in a ti o n   f o Co o p e ra ti v e   S p e c tru m   S e n sin g   in   Co g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk s” ,   Res e a rc h   p a p e r ,   p p .   1 1 1 - 1 1 6 ,   2 0 1 1 .       BI O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        M d .   S h a m i m   H o ss a i n   h a b e e n   re c e iv e d   Ba c h e lo r’s  a n d   M a ste r ’s  d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g   f ro m   Isla m ic  Un iv e rsit y ,   Ku sh ti a - 7 0 0 3 ,   Ba g lad e sh .   Co u rre n tl y   h e   is  a   L e c tu re r   o f   th e   De p a rt m e n o f   CS E,   Isla m ic   Un iv e rsit y ,   Ku sh ti a .   His  a re a o f   in tere st  in c lu d e   w irele s c o m m u n ica ti o n ,   W S &   Co g n it iv e   Ra d io .   His  w o rk   h a s   p ro d u c e d   1 0   p e e r - re v iew e d   sc ien ti f i c   In tern a ti o n a Jo u rn a l   p a p e rs.                 M d .   Ib r a h i m   A b d u ll a h   h a b e e n   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r’s,  M a ste r’s  a n d   M . P h il   d e g re e   in   A p p li e d   P h y sic s &   El e c tro n ics   f r o m   Ra jsh a h Un iv e rsit y ,   Ra jsh a h i .   Co u rre n t ly   h e   is  a A ss o c iate   P r o f e ss o o f   th e   d e p a rt m e n o f   C S E,   Isla m ic   Un iv e rsit y ,   Ku sh ti a - 7 0 0 3 ,   Ba n g lad e sh .   His  a re a o in tere st  in c lu d e   Ne tw o rk   se c u rit y ,   W irele s S e n so Ne t w o rk ,   m o b il e   c o m m u n ica ti o n   &   Co g n it iv e   Ra d io .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T   I SS N:  2252 - 8776         On e - B it Ha r d   Ha r d   C o mb in a t io n   Dec is io n   S ch eme   fo r   . . . .   ( Md .   S h a mim  Ho s s a in )   73     M o h a m m a d   Al a m g ir  H o ss a in   r e c e iv e d   h is  B. S d e g re e   w it h   h o n o rs  in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   (CS E)   f ro m   Isla m ic   Un iv e rsity   (IU),  Ku sh ti a - 7 0 0 3 ,   Ba n g lad e sh ,   in   2 0 1 0   a n d   h is   M . S d e g re e   in   sa m e   d e p a rt m e n t,   in   2 0 1 2 .   His  c u rre n re se a rc h   in tere st  is  in   th e   a re a   o OFDM   a n d   Co g n it iv e   Ra d io .                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.