[en] EVALUATION OF DETECTION ALGORITHMS OF SPECTRAL WHITE SPACES FOR COGNITIVE RADIO APPLICATIONS

Autor: MARCELO MOLINA SILVA
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.35253
Popis: [pt] Com o desenvolvimento tecnológico no setor de telecomunicações, o espectro radioelétrico está quase totalmente ocupado com um grande número de múltiplas atribuições para os muitos serviços sem fio de aplicação comercial e, também, não comercial, tais como defesa, controle de tráfego aéreo e exploração científica. O espectro eletromagnético é um recurso natural precioso e escasso, por isso, importantes esforços estão sendo direcionados para o desenvolvimento de rádios cognitivos, com capacidade de sensoriar o uso do espectro e utilizar frequências momentaneamente disponíveis de forma oportunista. O rastreamento e a utilização de intervalos espectrais, ou white spaces, através da tecnologia de rádios cognitivos, permitirá aumentar a eficiência de uso do espectro com a introdução de novos serviços de telecomunicações a serem explorados por usuários secundários, obrigados a não interferir ou a provocar interferência muito limitada nos usuários primários. O objetivo geral deste trabalho é avaliar os principais algoritmos de detecção dos intervalos espectrais (Detector de Energia, Detecção do Valor Absoluto de Covariância, Sensoriamento de Covariância Espectral) por meio de simulações com dados experimentais obtidos em campanhas de medições e testes em laboratório. Os algoritmos foram testados para avaliar o seu desempenho em termos de probabilidade de detecção dada uma probabilidade de falso alarme requerida, complexidade computacional e robustez quanto a relações sinal-a-ruído baixas. Os dados experimentais utilizados provêm de campanhas de medidas realizadas em ambiente urbano na faixa de 3.5 GHz.
[en] With the technological development of the telecommunications industry, the radio spectrum is almost fully occupied with a large number of multiple assignments for wireless services for both commercial and non-commercial applications, such as defense, air traffic control and scientific exploration. The electromagnetic spectrum is a precious and scarce natural resource. Therefore, a considerable effort is being directed at the development of cognitive radios, capable of sensoring the spectrum and using momentarily available frequency bands in an opportunistic way. The tracking and using of these spectral intervals, or white spaces, using cognitive radio technology will enhance the efficiency of the spectrum use and allow the introduction of new telecommunications services to be exploited by secondary users, obliged not to interfere or produce very limited interference to primary users. The aim of this study is to evaluate the main algorithms for detection of spectral intervals (Energy Detector, Detection of Covariance Absolute Value, Spectral Covariance Sensing) through simulations with experimental data obtained in field measurements campaigns. The algorithms were tested to evaluate their performance in terms of detection probability given a required false alarm probability, computational complexity and robustness in low signal-to-noise conditions. The experimental data used comes from the measurements campaigns in urban environments at the 3.5 GHz band.
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