Algoritmo para sensado de espectro de banda ancha basado en transformada dispersa de Fourier

En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo sub-Nyquist para realizar Sensado de Espectro de Banda Ancha (WSS) para Radios Cognitivos (CR) mediante el uso de los algoritmos de Transformada Dispersa de Fourier (sFFT) recientemente desarrollados. En este caso, hemos desarrollado un algoritmo sub-Nyquist robusto ante el ruido para WSS con reducción en el costo de muestreo, mediante la modificación del algoritmo sFFT casi óptimo; esto se logró mediante el uso de ventanas Gaussianas con soporte pequeño. Los resultados de simulación muestran que el algoritmo propuesto es adecuado para la implementación hardware de sistemas WSS sobre espectros dispersos compuestos por señales multibanda altamente ruidosas.

• Autores: López-Parrado, Alexander; Velasco-Medina, Jaime
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60491
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60491; http://bdigital.unal.edu.co/58823/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Cognitive Radio; Compressed Sensing; Sparse Fourier Transform; Spectrum Sensing.; Radio Cognitiva; Sensado Compresivo; Transformada Dispersa de Fourier; Sensado de Espectro.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional