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Title: Análise do sensoriamento espectral por detecção de energia
Authors: Chaves, Daniel Sant' Anna
Orientador(es):: Barreto, André Noll
Assunto:: Análise espectral
Rádio
Energia
Eletrotécnica
Issue Date: 6-May-2013
Citation: CHAVES, Daniel Sant'Anna. Análise do sensoriamento espectral por detecção de energia. 2012. xiii, 103 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
Abstract: O acesso dinâmico ao espectro por meio de rádio cognitivo é uma proposta de solução para a atual indisponibilidade de alocação de banda para novos serviços. Neste contexto, o sensoriamento espectral é uma tarefa fundamental para que as oportunidades de transmissão nos canais ociosos sejam identificadas adequadamente e que interferências desnecessárias sejam evitadas. Nesta dissertação, a detecção de energia é analisada no sensoriamento espectral. Apesar de ser uma técnica simples bastante pesquisada na literatura, alguns fatores que afetam seu desempenho tinham sido desconsiderados. Este trabalho propõe um exame da detecção de energia para vários tipos de sinais digitais monitorados, quantidade de transmissores, modelos de desvanecimento variante no tempo e técnicas de cooperação por regras de votação. A avaliação de desempenho é realizada por critérios tradicionais como as probabilidades de falso alarme e de detecção. No caso do desvanecimento, a CDF da probabilidade de detecção é proposta, neste trabalho, como um parâmetro de avaliação da credibilidade do sensoriamento. Eles são calculados de forma analítica e numérica nos cenários analisados. Os resultados mostram que as aproximações tradicionais são pouco precisas quando suas premissas não são satisfeitas. No desvanecimento, a CDF da probabilidade de detecção viabilizou uma análise mais confiável do comportamento do detector. Observou-se que a correlação entre amostras do canal agrava bastante o desempenho do sistema. Ao final, é mostrado que técnicas de sensoriamento cooperativo bastante simples tornam o sensoriamento mais robusto, produzindo ganhos significativos em termos da CDF. _______________________________________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
Presently, the dynamic spectrum access via cognitive radio concept is the most studied solution to the spectrum scarcity to new services in wireless systems. In this context, spectrum sensing is a fundamental process to guarantee that the transmission opportunities in vacant channels are exploited, avoiding interferences in the incumbent network. In this thesis, energy detection is assessed in spectrum sensing. Although this is a simple well-known technique in the literature, some issues which impact its performance were not considered in previous works. Several digital modulations schemes, number of transmitters, time-variant flat fading and cooperation methods through voting rules are addressed in this work. The analysis considered traditional performance parameters in spectrum sensing which are the false alarm and the detection probabilities. The CDF of the detection probability is proposed in this work as a reliability measure of the spectrum sensing performance in fading channels. The performance of these parameters is derived analytically and numerically in the considered scenarios. The results indicate that the traditional approaches are inaccurate when the models assumptions are not fulfilled. The CDF of detection probability provided a consistent evaluation of the detector performance in fading channels. The correlation caused by time-varying nature of the channel fading deteriorates the detection performance. Finally, a substantial improvement in spectrum sensing performance in terms of the CDF of the detection probability is observed using a simple cooperation through OR voting role.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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