Aplicação da função de densidade espectral de correntropia cíclica em uma arquitetura de sensoriamento espectral

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Câmara, Tales Vinícius Rodrigues de Oliveira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21534
Resumo: Técnicas de Classificação Automática de Modulação (AMC) têm sido utilizadas por sistemas modernos de comunicação para otimizar o uso do espectro e com isso aumen- tar as taxas de transmissão de dados. No processo de AMC, várias arquiteturas podem ser utilizadas para retirar informação e avaliar características do sinal modulado em um canal. Uma grande parte dessas arquiteturas são construídas utilizando como base a ci- cloestacionariedade. A análise cicloestacionária é realizada por meio das ferramentas: Função de Autocorrelação Cíclica (CAF) e Função Densidade Espectral Cíclica (SCD). Esta ultima particularmente, é utilizada para observar as características cicloestacionárias de diferentes sinais, as quais são chamadas de assinaturas. Embora tenha várias aplica- ções bem sucedidas no âmbito de AMC, a cicloestacionariedade possui restrições pois a CAF e SCD são limitadas à análise estatística de segunda ordem, devido ao uso da correlação com cerne de sua expressão. Com o objetivo de generalizar a avaliação da cicloestacionariedade sobre infinitos momentos estatísticos de um sinal, surgem Função de Autocorrentropia Cíclica (CCAF) e a Função Densidade Espectral de Correntropia Cíclica (CCSD). Tais funções são fundamentadas no cálculo da correntropia. Neste tra- balho a CCSD será investigada quanto capacidade de gerar assinaturas para diferentes modulações e seu potencial de uso em AMC será avaliado.
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Uma grande parte dessas arquiteturas são construídas utilizando como base a ci- cloestacionariedade. A análise cicloestacionária é realizada por meio das ferramentas: Função de Autocorrelação Cíclica (CAF) e Função Densidade Espectral Cíclica (SCD). Esta ultima particularmente, é utilizada para observar as características cicloestacionárias de diferentes sinais, as quais são chamadas de assinaturas. Embora tenha várias aplica- ções bem sucedidas no âmbito de AMC, a cicloestacionariedade possui restrições pois a CAF e SCD são limitadas à análise estatística de segunda ordem, devido ao uso da correlação com cerne de sua expressão. Com o objetivo de generalizar a avaliação da cicloestacionariedade sobre infinitos momentos estatísticos de um sinal, surgem Função de Autocorrentropia Cíclica (CCAF) e a Função Densidade Espectral de Correntropia Cíclica (CCSD). Tais funções são fundamentadas no cálculo da correntropia. Neste tra- balho a CCSD será investigada quanto capacidade de gerar assinaturas para diferentes modulações e seu potencial de uso em AMC será avaliado.The steady growth in the use of wireless communication systems has contributed to finding new ways to exploit the maximum capacity of use spectrum. In this context, cognitive radios appear as an appropriate option able to offer an efficient use of the channel, ensuring greater bandwidth to users. In the scenario of cognitive radios, cyclostationary analysis techniques have shown to be quite effective in extracting features that can be used in the spectrum sensing. Such features called cyclostationary signatures are generated by the spectral correlation density function (SCD) and can be directly associated with the type of modulation used on the channel. Architectures for spectrum sensing using SCD has good performed when used in AWGN channels. However, recent studies show that the tool doesn’t have a good performance in the extraction of signal characteristics contaminated with impulsive noise (Outlier), because it is limited to second order statistical analysis. In order to generalize the SCD cyclostationary analysis for endless statistical moments, arise the function correntropy cyclic spectral density (CCSD) This work proposes a spectrum sensing architecture using CCSD, which is applied to the extraction cyclostationary features from digital modulations: ASK, FSK, BPSK, QPSK and MSK. The sensing architecture proposed is evaluated in various parameters: different sensing thresholds, change of SNR levels of a AWGN channel, different kernel sizes (s) from CCSD and extraction of cyclostationary features from modulations contaminated with noise impulsive. The results of this study demonstrate the effectiveness of the proposed architecture.porCNPQ::ENGENHARIAS: ENGENHARIA MECATRÔNICACicloestacionariedadeSensoriamento espectralCorrentropiaAssinaturas de modulaçõesFunção densidade espectral cíclicaFunção Densidade espectral de correntropia cíclicaAplicação da função de densidade espectral de correntropia cíclica em uma arquitetura de sensoriamento espectralinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECATRÔNICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdfTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdfapplication/pdf3484537https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21534/1/TalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf57c7e58ebda2ea096ecad12faa0c65e6MD51TEXTTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.txtTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain101532https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21534/4/TalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.txt4712c7957239790fb5ed6d19f70214e5MD54THUMBNAILTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.jpgTalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6470https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/21534/5/TalesViniciusRodriguesDeOliveiraCamara_DISSERT.pdf.jpg4b295b92b71d85d5725a2117ece6100bMD55123456789/215342017-11-02 14:12:40.245oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/21534Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T17:12:40Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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