Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cảm biến phổ dựa trên giá trị tuyệt đối cumulating với tiếng ồn Laplace trong mạng radio nhận thức
Tóm tắt
Cảm biến phổ trong sự hiện diện của tiếng ồn không Gaussian là một vấn đề thách thức đối với các mạng radio nhận thức. Tuy nhiên, có rất ít bộ phát hiện có thể hoạt động tốt trong trường hợp này. Dựa trên điều này, chúng tôi đề xuất một thuật toán cảm biến phổ thông qua việc tích lũy giá trị tuyệt đối (AVC) với tiếng ồn Laplace. Thuật toán AVC tận dụng tối đa các thuộc tính ngẫu nhiên của tiếng ồn Laplace và định lý giới hạn trung tâm. Sau đó, thống kê của bộ phát hiện được đề xuất được suy ra. Một phân tích hiệu suất về ảnh hưởng của độ không chắc chắn của tiếng ồn trong chế độ tỷ lệ tín hiệu trên tiếng ồn thấp cũng được đưa ra, cho thấy rằng Tường SNR của AVC là một nửa so với phát hiện năng lượng. Thuật toán này còn được giới thiệu vào hệ thống cảm biến phổ hợp tác hiện có. Kết quả mô phỏng xác thực thuật toán, cho thấy rằng thuật toán được đề xuất có thể cải thiện hiệu suất của thuật toán hiện có ít nhất 3 dB với tiếng ồn Laplace.
Từ khóa
#cảm biến phổ #tiếng ồn Laplace #mạng radio nhận thức #tích lũy giá trị tuyệt đối #tỷ lệ tín hiệu trên tiếng ồnTài liệu tham khảo
Akyildiz, I. F., Lee, W. Y., Vuran, M. C., & Mohanty, S. (2006). NeXt generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey. Computer Networks, 50(13), 2127–2159.
Zheng, S., Kam, P., Liang, Y., et al. (2013). Spectrum sensing for digital primary signals in cognitive radio: A Bayesian approach for maximizing spectrum utilization. IEEE Transaction on Wireless Communications, 12(4), 1774–1782.
Mitola, J., & Maguire, G. Q. (1999). Cognitive radio: Making software radios more personal. IEEE Personal Communication, 6(4), 13–18.
Haykin, S. (2005). Cognitive radio: Brain-empowered wireless communications. IEEE Journal of Selected Areas Communication, 23, 201–220.
Gavrilovska, L., & Atanasovski, V. (2011). Spectrum sensing framework for cognitive radio networks. Wireless Personal Communications, 59, 447–469.
Yucek, T., & Arslan, H. (2009). A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications. IEEE Communication Surveys and Tutorials, 11(1), 116–130. First Quarter.
Rif-Pous, H., Blasco, M. J., & Garrigues, C. (2012). Review of robust cooperative spectrum sensing techniques for cognitive radio networks. Wireless Personal Communications, 67, 175–198.
Gong, Shimin, Wang, Ping, & Huang, Jianwei. (2013). Robust performance of spectrum sensing in cognitive radio networks. IEEE Transaction on Wireless Communications, 12(5), 2217–2227.
Sedighi, Saeid, Taherpour, Abbas, & Sala, Josep. (2013). Spectrum sensing using correlated receiving multiple antennas in cognitive radios. IEEE Transaction on Wireless Communications, 12(11), 5754–5766.
Chung, Wei-Ho. (2013). Sequential likelihood ratio test under incomplete signal model for spectrum sensing. IEEE Transaction on Wireless Communications, 12(2), 494–503.
Axell, E., Leus, G., Larsson, E. G., & Poor, H. V. (2012). Spectrum sensing for cognitive radio: State-of-the-art and recent advances. IEEE Signal Processing Magazine, 29(3), 101–116.
Akyildiz, I. F., Lo, B. F., & Balakrishnan, R. (2011). Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks: A survey. Physical Communication, 4(1), 40–62.
Bansal, G., Hossain, M., Kaligineedi, P., et al. (2007). Some research issues in cognitive radio networks. In AFRICON, IEEE. Windhoek, pp. 1–7.
Middleton, D. (1974, 1976). Statistical physical models of man-made radio noise parts I and II. In US department of commerce office telecommunication, April 1974, 1976.
Taher, T., Misurac, M., LoCicero, J., et al. (2008). Microwave oven signal interference mitigation for Wi-Fi communication systems. In Proceedings of IEEE consumer communications networking conference, Jan. 2008.
Zhu, X., Champagne, B., & Zhu, W. P. (2014). Rao test based cooperative spectrum sensing for cognitive radios in non-Gaussian noise. Signal Processing, 97, 183–194.
Tan, F., Song, X., Leung, C., et al. (2012). Collaborative spectrum sensing in a cognitive radio system with laplacian noise. IEEE Communications Letters, 16(10), 1691–1694.
Li, Q., & Li, Z. (2014). A novel sequential spectrum sensing method in cognitive radio using suprathreshold stochastic resonance. IEEE Transaction on Vehicular Technology, 63(4), 1717–1725.
Li, Q., Li, Z., Shen, J., et al. (2012). A novel spectrum sensing method in cognitive radio based on suprathreshold stochastic resonance. In IEEE international conference on communications, ICC, pp. 4426–4430.
Zahabi, S. J., & Tadaion, A. A. (2010). Local spectrum sensing in non-Gaussian noise. In IEEE 17th international conference on telecommunications, ICT.
Unnikrishnan, J., & Veeravalli, V. V. (2008). Cooperative sensing for primary detection in cognitive radio. IEEE Journal Selected Topics Signal Process, 2(1), 18–27.
Tandra, R., & Sahai, A. (2008). SNR walls for signal detection. IEEE Journal Selected Topics Signal Process., 2(1), 4–17.
Cabric, D., Mishra, S. M., & Brodersen, R. W. (2004). Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios. In Proceedings of asilomar conference on signals, systems and computers, vol. 1, Pacific Grove, California, pp. 772–776.