Optimization of Double-Well Bistable Stochastic Resonance Systems and Its Applications in Cognitive Radio Networks

In this chapter, the optimization method of double-well bistable stochastic resonance (SR) system and one of its applications in cognitive radio networks are introduced, especially in the energy detection problem. The chapter will be divided into five sections. Firstly, the conventional double-well bistable stochastic resonance system is introduced with its special properties. Then based on the conventional discrete overdamped double-well bistable SR oscillator, the optimization method and the analyses results are given especially under low signal-to-noise ratio (SNR). In the applications, a novel spectrum sensing approach used in the cognitive radio networks (CRN) based on SR is proposed. The detection probability is also derived theoretically under a constant false-alarm rate (CFAR). Moreover, a cooperative spectrum sensing technique in CRN based on the data fusion of various SR energy detectors is proposed. Finally the whole chapter is summarized

Узагальнений енергетичний детектор з ітеративним обробленням вузькосмугових сигналів у частотній області

The article is devoted to improvement and study of efficiency of the energy detector of narrow-band signals in background of additive noise of unknown power. Analytical expressions describing the probability density distribution of samples of the generalized energy spectrum of noise are obtained. It is shown that the obtained distributions describe well the broadband noise, which differs from the Gaussian one. For the separation of signal and noise samples in the frequency domain, was proposed the decisive statistics in the form of the standard deviation of generalized power spectral density. The threshold value of the decisive statistics for a given probability of false alarm rate in frequency domain was obtained numerically. An iterative algorithm for detecting narrow-band signals in the frequency domain was proposed. A distinctive feature of the developed algorithm is the normalization of the vector of frequency samples to the sum of its elements after each iteration of processing, which consists of recursively calculating the value of decisive statistics, comparing it with the threshold and, if the threshold is exceeded, discarding the maximum frequency sample from the vector. Each dropped sample is signal sample. This approach will allow to detect narrow-band signals in a dynamic range, which is limited only by the maximum level of side lobes of the window function. During the study of the algorithm, it was found that the highest detection quality indicators are achieved when the value of the exponent to which the frequency samples is about 3. The type of window function has little effect on the probability of detection, and this effect decreases with increasing the load on the analysis frequency band. At the same time, the proposed detector remains operable when the analysis frequency band is loaded up to 20%, and its performance is not worse than for the case of a known noise level. If the value of the exponent deviates from 3, the algorithm will be operational with a smaller bandwidth load.Статья посвящена совершенствованию и исследованию эффективности энергетического детектора узкополосных сигналов на фоне аддитивного шума неизвестной мощности. В работе получены аналитические выражения, описывающие распределение плотности вероятности отсчетов обобщенного энергетического спектра. Показано, что полученные распределения хорошо описывают широкополосный шум, который отличается от гаусссового. Для разделения сигнальных и шумовых отсчетов в частотной области предложено использовать решающую статистику в виде среднеквадратичного отклонения обобщенной спектральной плотности мощности. Численно получено пороговое значение решающей статистики для заданной вероятности ложной тревоги в частотной области. Предложен усовершенствованный итеративный алгоритм обнаружения узкополосных сигналов в частотной области. Отличительной особенностью разработанного алгоритма является нормирование вектора частотных отсчетов к сумме его элементов после каждой итерации обработки, которая заключается в рекурсивном расчете значения решающей статистики, сравнении его с пороговым и, в случае превышения порога, отбрасывании максимального частотного отсчета из вектора. Каждый отброшенный отсчет является сигнальным. Данный подход позволит обнаруживать узкополосные сигналы в динамическом диапазоне, который ограничивается только максимальным уровнем боковых лепестков оконной функции. В ходе исследования алгоритма было установлено, что наиболее высокие показатели качества обнаружения достигаются при значении показателя степени, к которому подносят частотные отсчеты, около 3. Вид оконной функции слабо влияет на вероятность правильного обнаружения и такое влияние уменьшается при увеличении загруженности полосы частот анализа. При этом предложенный детектор сохраняет работоспособность при загруженности полосы частот анализа до 20%, а его рабочие характеристики не хуже, чем для случая известного уровня шума. При отклонении значения показателя степени от 3 алгоритм будет работоспособным при меньшей загруженности полосы частот.Стаття присвячена удосконаленню та дослідженню ефективності енергетичного детектора вузькосмугових сигналів на фоні адитивного шуму невідомої потужності. У роботі отримано аналітичні вирази, що описують розподіл щільності ймовірностей шумових відліків узагальненого енергетичного спектра. Показано, що отримані розподіли добре описують широкосмуговий шум, який відрізняється від гауссівського. Для розділення сигнальних і шумових відліків у частотній області запропоновано використовувати вирішуючу статистику у вигляді середньоквадратичного відхилення узагальненої спектральної щільності потужності. Чисельно отримано порогові значення вирішуючої статистики для заданої ймовірності хибної тривоги в частотній області. Запропоновано удосконалений ітеративний алгоритм виявлення вузькосмугових сигналів у частотній області. Відмінною особливістю розробленого алгоритму є нормування вектора частотних відліків до суми його елементів після кожної ітерації оброблення, яка полягає у рекурсивному розрахунку значення вирішуючої статистики, порівнянні його з пороговим і, у разі перевищення, відкиданні максимального частотного відліка з вектора. Кожен відкинутий відлік є сигнальним. Даний підхід дасть змогу виявляти вузькосмугові сигнали у динамічному діапазоні, який обмежуватиметься лише максимальним рівнем бічних пелюсток віконної функції. У ході дослідження алгоритму було встановлено, що найвищі показники якості виявлення досягаються при значенні показника степеня, до якого підносять частотні відліки, близько 3. Вид віконної функції слабко впливає на ймовірність правильного виявлення і такий вплив зменшується при збільшенні завантаженості смуги частот аналізу. При цьому запропонований детектор зберігає роботоздатність при завантаженості смуги частот аналізу до 20 %, а його робочі характеристики не гірші, ніж для випадку відомого рівня шуму. При відхиленні значення показника степеня від 3 алгоритм буде роботоздатним при меншій завантаженості смуги частот

Wideband Spectrum Sensing for Dynamic Spectrum Sharing

The proliferation of wireless devices grows exponentially, demanding more and more data communication capacity over wireless links. Radio spectrum is a scarce resource, and traditional wireless networks deployed by Mobile Network Operators (MNO) are based on an exclusive spectrum band allocation. However, underutilization of some licensed bands in time and geographic domains has been reported, especially in rural areas or areas away from high population density zones. This coexistence of increasingly high data communication needs and spectrum underutilization is an incomprehensible scenario. A more rational and efficient use of the spectrum is the possibility of Licensed Users (known as Primary Users – PU) to lease the spectrum, when not in use, to Unlicensed Users (known as Secondary Users – SU), or allowing the SU to opportunistically use the spectrum after sensing and verifying that the PU is idle. In this latter case, the SU must stop transmitting when the PU becomes active. This thesis addresses the spectrum sensing task, which is essential to provide dynamic spectrum sharing between PUs and SUs. We show that the Spectral Correlation Function (SCF) and the Spectral Coherence Function (SCoF) can provide a robust signal detection algorithm by exploiting the cyclostationary characteristics of the data communication signal. We enhance the most used algorithm to compute de SCF - the FAM (FFT Accumulation Method) algorithm – to efficiently compute the SCF in a local/zoomed region of the support ( ; ) plane (frequency/cycle frequency plane). This will provide the quick identification of spectral bands in use by PUs or free, in a wideband sampling scenario. Further, the characterization of the probability density of the estimates of the SCF and SCoF when only noise is present, using the FAM algorithm, will allow the definition of an adaptive threshold to develop a blind (with respect to the noise statistics) Constant False Alarm Rate (CFAR) detector (using the SCoF) and also a CFAR and a Constant Detection Rate (CDR) detector when that characterization is used to obtain an estimate of the background noise variance (using the SCF).A proliferação de dispositivos sem fios cresce de forma exponencial, exigindo cada vez mais capacidade de comunicação de dados através de ligações sem fios. O espectro radioelétrico é um recurso escasso, e as redes sem fios tradicionais implantadas pelos Operadores de Redes Móveis baseiam-se numa atribuição exclusiva de bandas do espectro. No entanto, tem sido relatada a subutilização de algumas bandas licenciadas quer ao longo do tempo, quer na sua localização geográfica, especialmente em áreas rurais, e em áreas longe de zonas de elevada densidade populacional. A coexistência da necessidade cada vez maior de comunicação de dados, e a subutilização do espectro é um cenário incompreensível. Uma utilização mais racional e eficiente do espectro pressupõe a possibilidade dos Utilizadores Licenciados (conhecidos como Utilizadores Primários – Primary Users - PU) alugarem o espectro, quando este não está a ser utilizado, a Utilizadores Não Licenciados (conhecidos como Utilizadores Secundários – Secondary Users - SU), ou permitir ao SU utilizar oportunisticamente o espectro após a deteção e verificação de que o PU está inativo. Neste último caso, o SU deverá parar de transmitir quando o PU ficar ativo. Nesta tese é abordada a tarefa de deteção espectral, que é essencial para proporcionar a partilha dinâmica do espectro entre PUs e SUs. Mostra-se que a Função de Correlação Espectral (Spectral Correlation Function - SCF) e a Função de Coerência Espectral (Spectral Coherence Function - SCoF) permitem o desenvolvimento de um algoritmo robusto de deteção de sinal, explorando as características ciclo-estacionárias dos sinais de comunicação de dados. Propõe-se uma melhoria ao algoritmo mais utilizado para cálculo da SCF – o método FAM (FFT Accumulation Method) - para permitir o cálculo mais eficiente da SCF numa região local/ampliada do plano de suporte / (plano de frequência/frequência de ciclo). Esta melhoria permite a identificação rápida de bandas espectrais em uso por PUs ou livres, num cenário de amostragem de banda larga. Adicionalmente, é feita a caracterização da densidade de probabilidade das estimativas da SCF e SCoF quando apenas o ruído está presente, o que permite a definição de um limiar adaptativo, para desenvolver um detetor de Taxa de Falso Alarme Constante (Constant False Alarm Rate – CFAR) sem conhecimento do ruído de fundo (usando a SCoF) e também um detetor CFAR e Taxa de Deteção Constante (Constant Detection Rate – CDR), quando se utiliza aquela caracterização para obter uma estimativa da variância do ruído de fundo (usando a SCF)

Cognitive radar network design and applications

PhD ThesisIn recent years, several emerging technologies in modern radar system design are attracting the attention of radar researchers and practitioners alike, noteworthy among which are multiple-input multiple-output (MIMO), ultra wideband (UWB) and joint communication-radar technologies. This thesis, in particular focuses upon a cognitive approach to design these modern radars. In the existing literature, these technologies have been implemented on a traditional platform in which the transmitter and receiver subsystems are discrete and do not exchange vital radar scene information. Although such radar architectures benefit from these mentioned technological advances, their performance remains sub-optimal due to the lack of exchange of dynamic radar scene information between the subsystems. Consequently, such systems are not capable to adapt their operational parameters “on the fly”, which is in accordance with the dynamic radar environment. This thesis explores the research gap of evaluating cognitive mechanisms, which could enable modern radars to adapt their operational parameters like waveform, power and spectrum by continually learning about the radar scene through constant interactions with the environment and exchanging this information between the radar transmitter and receiver. The cognitive feedback between the receiver and transmitter subsystems is the facilitator of intelligence for this type of architecture. In this thesis, the cognitive architecture is fused together with modern radar systems like MIMO, UWB and joint communication-radar designs to achieve significant performance improvement in terms of target parameter extraction. Specifically, in the context of MIMO radar, a novel cognitive waveform optimization approach has been developed which facilitates enhanced target signature extraction. In terms of UWB radar system design, a novel cognitive illumination and target tracking algorithm for target parameter extraction in indoor scenarios has been developed. A cognitive system architecture and waveform design algorithm has been proposed for joint communication-radar systems. This thesis also explores the development of cognitive dynamic systems that allows the fusion of cognitive radar and cognitive radio paradigms for optimal resources allocation in wireless networks. In summary, the thesis provides a theoretical framework for implementing cognitive mechanisms in modern radar system design. Through such a novel approach, intelligent illumination strategies could be devised, which enable the adaptation of radar operational modes in accordance with the target scene variations in real time. This leads to the development of radar systems which are better aware of their surroundings and are able to quickly adapt to the target scene variations in real time.Newcastle University, Newcastle upon Tyne: University of Greenwich