Métodos eficientes de sensado de espectro en redes de radio cognitivo basados en muestreo sub-nyquist

El crecimiento exponencial en la cantidad de usuarios y tasas de transferencias de información requeridas en los sistemas de comunicaciones móviles e inalámbricos, han generado la sensación de escasez de espectro, sin embargo, el principal problema que se presenta en este tipo de sistemas es la utilización ineficiente de los recursos espectrales, por ello, en la actualidad, Radio Cognitivo (CR) se proyecta como una tecnología que permitir ´a maximizar la utilización de los recursos espectrales en los sistemas inalámbricos de próxima generación. Por consiguiente, al interior de CR el Sensado de Espectro (SS) es la función clave, que habilita a CR para tener el conocimiento de los recursos espectrales disponibles en una banda de inter ´es. Sin embargo, uno de los mayores problemas en el SS es el gran número de muestras a procesar cuando se realiza el muestreo de señales multibanda a tasa iguales o superiores a la tasa de Nyquist, lo cual genera grandes tiempos de detección, altos consumos de energía y la necesidad de altas capacidades de procesamiento en los Dispositivos de Radio Cognitivo (CDR). Aprovechando la estructura dispersa de las señales multibanda y la diversidad espacial para mejorar el desempeño del Sensado de Espectro de Banda Ancha (WBSS), esta tesis se enfoca en el WBSS local y cooperativo, donde se proponen un conjunto de novedosos algoritmos de WBSS (tanto locales como cooperativos) para CDR basados en muestreo Sub-Nyquist, sensado compresivo y compleción de matrices. Así mismo se propone una matriz de muestreo uniforme para la señal multibanda en el dominio disperso, y se obtienen expresiones cerradas para las probabilidades de detección, omisión de detección y falsa alarma. El desempeño de los algoritmos propuestos se realiza mediante el análisis riguroso de las expresiones cerradas (límites teóricos) de las probabilidades antes mencionadas, en contraste con los resultados de simulación obtenidos para cada algoritmo propuesto. La verificación funcional de cada algoritmo se realiza mediante el procesamiento de señales reales obtenidas en las bandas de TV y FM. Los resultados de simulación permiten evidenciar que los algoritmos propuestos permiten mejorar el desempeño del WBSS en términos de la probabilidad de detección y de las características operacionales del receptor con respecto a otros algoritmos de WBSS basados en muestreo Nyquist y Sub-Nyquist.

• Autores: Astaiza Hoyos, Evelio
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1252
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1252
• Palabra clave: Sub-Nyquist Sampling; Wideband Spectrum Sensing; Energy detection; Compressive Sensing; Matrix Completion; Covariance Matrix; Singular Value Decomposition; Muestreo Sub-Nyquist; Sensado de Espectro de Banda Ancha; Detección de energía; Sensado Compresivo; Compleción de Matrices; Matriz de Covarianza; Descomposición en Valores Singulares
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