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Kooperative Spektrumerfassung für kognitives Radio

Kooperative Spektrumerfassung für kognitives Radio

Ram Sewak Singh; Yonas Taye Bekele; Satyasis Mishra

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Die unzureichende Nutzung des Frequenzspektrums und das wachsende Problem der Frequenzknappheit haben zu einer Neubewertung der Nutzung des Funkfrequenzspektrums gef hrt. Die kognitive Funktechnologie ist eine L sung, die die Nutzung des Spektrums durch eine systematische Nutzung der knappen Ressource durch opportunistischen Frequenzzugang verbessert. Unter den vielen verf gbaren Spectrum-Sensing-Algorithmen wird der Energy Detector (ED) bevorzugt, da er keine Vorabinformationen ber die Signale der Prim rnutzer ben tigt und eine geringe Rechenkomplexit t aufweist. Allerdings ist die Leistung des ED direkt proportional zum Signal-Rausch-Verh ltnis (SNR), was zu einer schlechten Leistung bei niedrigem SNR-Regime f hrt. Um das Erkennungsproblem bei niedrigem SNR zu lindern, wird eine auf der diskreten Wavelet-Transformation (DWT) basierende Rauschunterdr ckung des prim ren Nutzersignals im vorderen Teil der ED angewendet. Die Auswirkung der Rauschunterdr ckung vor der ED wird durch den Einsatz von sechs verschiedenen Mutter-Wavelets wie Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets und Fejer-Korovkin analysiert. Die Simulationsergebnisse haben gezeigt, dass der Reverse-Bior-Mutter-Wavelet-Ansatz alle Leistungsmatrizen verbessert.
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Détection coopérative du spectre pour la radio cognitive

Détection coopérative du spectre pour la radio cognitive

Ram Sewak Singh; Yonas Taye Bekele; Satyasis Mishra

Editions Notre Savoir
2023
pokkari
La sous-utilisation du spectre, ainsi que le probl me croissant de la raret du spectre, ont encourag une r valuation de la fa on dont le spectre des fr quences radio est utilis . La technologie de la radio cognitive est une solution qui am liore l'utilisation du spectre gr ce une utilisation syst matique de la ressource rare par un acc s opportuniste au spectre. Parmi les nombreux algorithmes de d tection du spectre disponibles, le d tecteur d' nergie (ED) est pr f r car il n'a pas besoin d'informations pr alables sur les signaux de l'utilisateur principal et sa complexit de calcul est faible. Cependant, les performances du d tecteur d' nergie sont directement proportionnelles au rapport signal/bruit (SNR), ce qui entra ne des performances m diocres en cas de SNR faible. Afin d'att nuer le probl me de d tection faible rapport signal/bruit, un d bruitage du signal de l'utilisateur primaire bas sur la transform e en ondelettes discr tes (DWT) est appliqu l'extr mit avant de la DE. L'effet du d bruitage avant la DE est analys en utilisant six diff rentes ondelettes m res: Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets et Fejer-Korovkin. Les r sultats de la simulation ont montr que l'approche de l'ondelette m re Reverse Bior am liore toutes les matrices de performance.
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Rilevamento cooperativo dello spettro per la radio cognitiva

Rilevamento cooperativo dello spettro per la radio cognitiva

Ram Sewak Singh; Yonas Taye Bekele; Satyasis Mishra

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Il sottoutilizzo dello spettro, insieme al crescente problema della scarsit dello spettro, ha promosso una rivalutazione delle modalit di utilizzo dello spettro delle radiofrequenze. La tecnologia Cognitive Radio rappresenta una soluzione che migliora l'utilizzo dello spettro con un uso sistematico della risorsa scarsa attraverso un accesso opportunistico allo spettro. Tra i numerosi algoritmi di rilevamento dello spettro disponibili, l'Energy Detector (ED) il preferito in quanto non necessita di informazioni preliminari sui segnali dell'utente primario e ha una bassa complessit computazionale. Tuttavia, le prestazioni dell'ED sono direttamente proporzionali al rapporto segnale/rumore (SNR), il che porta a scarse prestazioni nel regime di basso SNR. Per ovviare al problema del rilevamento a basso SNR, nel front-end dell'ED viene applicato il denoising del segnale dell'utente primario basato sulla trasformata wavelet discreta (DWT). L'effetto del denoising prima dell'ED viene analizzato impiegando sei diverse wavelet madri: Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin. I risultati della simulazione hanno dimostrato che l'approccio con la wavelet madre Reverse Bior migliora tutte le matrici di prestazioni.
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Detecção Cooperativa de Espectro para Rádio Cognitivo

Detecção Cooperativa de Espectro para Rádio Cognitivo

Ram Sewak Singh; Yonas Taye Bekele; Satyasis Mishra

Edicoes Nosso Conhecimento
2023
pokkari
A subutiliza o do espectro, juntamente com a crescente quest o da escassez de espectro, promoveu uma reavalia o da forma como o espectro de radiofrequ ncias utilizado. A tecnologia de r dio cognitiva surge como uma solu o que melhora a utiliza o do espectro com a utiliza o sistem tica do escasso recurso atrav s do acesso oportunista ao espectro. Entre muitos algoritmos de detec o de espectro dispon veis, o Detector de Energia (ED) prefer vel, uma vez que n o necessita da informa o pr via sobre os sinais do utilizador prim rio e est a ter uma baixa complexidade computacional. No entanto, o desempenho do ED directamente proporcional rela o sinal/ru do (SNR), o que leva a um mau desempenho no regime de SNR baixo. A fim de aliviar o problema de detec o no regime de SNR baixo, a Transformada Discreta de Ondas (DWT) baseada na denoising do sinal do utilizador prim rio aplicada na extremidade frontal do ED. O efeito da denoising antes da DE analisado atrav s do emprego de seis ondula es-m e diferentes como Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin e, a m trica de desempenho da DE analisada utilizando uma nica fase de ED baseada em wavelet. Os resultados da simula o mostraram que a abordagem de ondula o-m e Reverse Bior melhora todas as matrizes de desempenho.
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