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)

Energy efficient cooperative spectrum sensing techniques in cognitive radio networks.

Master of Science in Electronic Engineering. University of KwaZulu-Natal, Durban 2017.The demand for spectrum is increasing particularly due to the accelerating growth in wireless data traffic generated by smart phones, tablets and other internet access devices. Most of prime spectrum is already licensed. The licensed spectrum is underutilized or used inefficiently, i.e. spectrum sits idle at any given time and location. Opportunistic Spectrum Access (OSA) is proposed as a solution to provide access to the temporarily unused spectrum commonly known as white spaces to improve spectrum utilization, increase spectrum efficiency and reduce spectrum scarcity. The aim of this research is to investigate potential impact of cooperative spectrum sensing techniques technologies on spectrum management. To fulfill this we focused on two spectrum sensing techniques namely; Firstly energy efficient statistical cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks, this work exploits the higher order statistical (HOS) tests to detect the status of PU signal by a group of SUs. Secondly, an optimal energy based cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks was investigated. In this work the performance of optimal hard fusion rules are employed in SU’s selection criteria and fusion of the decisions under Gaussian channel and Rayleigh channels. To optimize on the energy a two stage fusion and selection strategy is adopted to minimize the number of collaborating SUs

Position estimation for IR-UWB systems using compressive sensing

One major challenge in IR-UWB signal processing is the requirement of high sampling rate, which renders standard analog-to-digital converter (ADC) costly and even impractical. Compressive Sensing (CS) provides a solution to this problem by allowing to sample UWB signals at a rate significantly lesser than the Nyquist sampling limit.Ultra-Wideband (UWB) technology, thanks to its high time resolution, arises as an excellent candidate to provide accurate positioning information in cluttered environments. However, the dense multipath and strong attenuation of the Line-of-Sight (LOS) present in UWB channels poses additional challenges to positioning algorithms. Therefore, in this thesis we have mainly focused on designing an algorithm robust to these problems. Specifically, we have developed two different techniques based on a frequency domain receiver. The first one is based on a Direct Position Estimation (DPE) approach, that is, estimating the position directly from the observed signals, while the second is based on ?soft? two-steps approach, where more than one estimated Time of Arrival (TOA) is estimated on each anchor, then in the second stage the best estimators are used to find the position. Simulation results proof the accuracy of the proposed algorithms. Besides, the proposed methods have also been tested while using Compressive Sensing (CS). CS is a new sensing paradigm that allows compressing signals while they are being sampled, thus it allows to sample at a lower rather than the Nyquist limit.La tecnología Ultra-Wideband (UWB), gracias a su alta resolución temporal, se presenta como un candidato ideal per proporcionar información de la posición precisa en ambientes muy densos. Sin embargo, la gran concentración de propagación multi camino, así como la fuerte atenuación del camino de visión directa (LOS) característica de los canales UWB conlleva grandes dificultades a la hora de estimar la posición. Por esta razón, en esta tesis nos hemos centrado principalmente en diseñar algoritmos robustos a la problemática que presenten los canales UWB. Concretamente, hemos desarrollado dos técnicas basadas en un receptor en el dominio de la frecuencia. La primera está basada en una estimación directa de la posición (DPE) a partir de las señales recibidas, mientras que la segunda está basada en una estimación en dos etapas pero con la diferencia que en la primera etapa se proporcionen diversos estimadores del tiempo de vuelo (TOA) y en la segunda se seleccionen los mejores estimadores para estimar la posición. Los resultados de les simulaciones demuestran la precisión del los algoritmos propuestos. Además, los métodos propuestos también se han probado utilizando Compressive Sensing (CS). El CS es un nuevo paradigma en la teoría del muestreo que permite comprimir una señal al mismo tiempo que se está muestreando, permitiendo así muestrear per debajo del límite de Nyquist.La tecnologia Ultra-Wideband (UWB), gràcies a la seva alta resolució temporal, es presenta com un candidat ideal per proporcionar informació de la posició precisa en ambients molt densos. Tanmateix, la gran concentració de propagació multi camí, així com la forta atenuació del camí de visió directa (LOS) característica del canals UWB comporta grans dificultats a l?hora d?estimar la posició. Per aquesta raó, en aquesta tesis ens hem centrat principalment en dissenyar algoritmes robusts a la problemàtica que presenten els canals UWB. Concretament, hem desenvolupat dues tècniques basades en un receptor en el domini freqüencial. La primera està basada en una estimació directa de la posició (DPE) a partir dels senyals rebuts, mentre que la segona està basada en una estimació en dues etapes però amb la diferència que en la primera etapa es proporcionen diversos estimadors del temps de vol (TOA) i en la segona es seleccionen els millors estimadors per trobar la posició. Els resultats de les simulacions demostren la precisió dels algoritmes proposats. A més a més, els mètodes proposats també s?han provat fent servir Compressive Sensing (CS). CS és un nou paradigma en la teoria del mostreig que permet comprimir una senyal mentre s?està mostrejant, permetent així mostrejar per sota del límit de Nyquist