Sensoriamento espectral baseado na detecção de energia para rádios cognitivos.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Euler Edson Apaza Medina
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.3.2014.tde-21052015-163209
Resumo: Em 1997, o conceito de rádio cognitivo foi proposto pela primeira vez e evoluiu significativamente até os dias de hoje, como solução para o problema da escassez de espectro eletromagnético. Nessa proposta, usuários oportunistas, através de acesso dinâmico ao espectro, fazem uso das faixas de frequências atribuídas a usuários licenciados, quando eles não as estão utilizando. Para que isso seja possível, sem interferir ou degradar os sinais dos usuários licenciados, é necessário atender a quatro requisitos essenciais de rádios cognitivos: Sensoriamento espectral, Decisão do espectro, Compartilhamento do espectro e Mobilidade espectral. Neste trabalho, o sensoriamento espectral é investigado com base na detecção de energia. Um algoritmo é desenvolvido para se determinar o número de canais ocupados e o número de amostras necessárias na detecção para se atingir probabilidades de detecção e falso alarme pré-estabelecidas. Resultados de simulações são apresentadas mostrando que a incerteza do ruído degrada o desempenho do sistema quando a relação sinal-ruído é baixa. O algoritmo desenvolvido permite também determinar o limite inferior para a relação sinal-ruído, quando há incerteza do ruído. O comportamento da probabilidade de detecção em função da probabilidade de falso alarme parametrizado para número de amostras e relação sinal-ruído é apresentado. As curvas resultantes são muitas vezes referidas como curvas ROC - Receiver Operation Characteristics na literatura. Em função do grande interesse sócio-político pela banda de TV, que o cenário das telecomunicações atualmente apresenta, a mesma foi escolhida para alguns exemplos deste estudo.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Sensoriamento espectral baseado na detecção de energia para rádios cognitivos. Spectrum sensing based on energy detection for cognitive radios. 2014-09-19Silvio Ernesto BarbinSergio Takeo KofujiLuiz Carlos KretlyEuler Edson Apaza MedinaUniversidade de São PauloEngenharia ElétricaUSPBR Cognitive radio Detecção de energia Energy detection Rádio cognitivo Rádio definido por software Sensoriamento espectral Software defined radio Spectrum sensing Em 1997, o conceito de rádio cognitivo foi proposto pela primeira vez e evoluiu significativamente até os dias de hoje, como solução para o problema da escassez de espectro eletromagnético. Nessa proposta, usuários oportunistas, através de acesso dinâmico ao espectro, fazem uso das faixas de frequências atribuídas a usuários licenciados, quando eles não as estão utilizando. Para que isso seja possível, sem interferir ou degradar os sinais dos usuários licenciados, é necessário atender a quatro requisitos essenciais de rádios cognitivos: Sensoriamento espectral, Decisão do espectro, Compartilhamento do espectro e Mobilidade espectral. Neste trabalho, o sensoriamento espectral é investigado com base na detecção de energia. Um algoritmo é desenvolvido para se determinar o número de canais ocupados e o número de amostras necessárias na detecção para se atingir probabilidades de detecção e falso alarme pré-estabelecidas. Resultados de simulações são apresentadas mostrando que a incerteza do ruído degrada o desempenho do sistema quando a relação sinal-ruído é baixa. O algoritmo desenvolvido permite também determinar o limite inferior para a relação sinal-ruído, quando há incerteza do ruído. O comportamento da probabilidade de detecção em função da probabilidade de falso alarme parametrizado para número de amostras e relação sinal-ruído é apresentado. As curvas resultantes são muitas vezes referidas como curvas ROC - Receiver Operation Characteristics na literatura. Em função do grande interesse sócio-político pela banda de TV, que o cenário das telecomunicações atualmente apresenta, a mesma foi escolhida para alguns exemplos deste estudo. In 1997, the concept of cognitive radio was proposed for the first time and evolved significantly to the present days, as a solution to the problem of electromagnetic spectrum scarcity. In the proposed approach, opportunistic users utilize frequency bands originally assigned to licensed users through dynamic spectrum access when the licensed users are not using them. To make this possible, without interfering or degrading the signals from the licensed users, it is necessary to fulfill four essential requirements of cognitive radios: spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing, and spectrum mobility. In this work, spectrum sensing based on energy detection was investigated. An algorithm was developed for the determination of channel occupation and the number of samples needed for the detection process to achieve pre-established probabilities of detection and false-alarm. Simulations results are presented showing that noise uncertainty degrade the performance of the system when the signal-to-noise ratio is low. The developed algorithm allows determining a lower threshold for the signal-to-noise ratio, when noise uncertainty exists. The detection probability behavior as a function of the false alarm probability having the number of samples and the signal-to noise ratio as parameters is presented. The resulting curves are often denominated ROC - Receiver Operation Characteristics in the literature. Due to the high social and political interest in the TV broadcasting band, that telecommunications scenario currently presents, this band was chosen for same examples in this study. https://doi.org/10.11606/D.3.2014.tde-21052015-163209info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T19:46:33Zoai:teses.usp.br:tde-21052015-163209Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T13:04:59.367381Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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