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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 incompreensÃvel. 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
caracterÃsticas 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 ruÃdo 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 ruÃdo 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 ruÃdo de fundo (usando a SCF)
Spectrum sensing algorithms and software-defined radio implementation for cognitive radio system
The scarcity of spectral resources in wireless communications, due to a fixed frequency allocation policy, is a strong limitation to the increasing demand for higher data rates. However, measurements showed that a large part of frequency channels are underutilized or almost unoccupied. The cognitive radio paradigm arises as a tempting solution to the spectral congestion problem. A cognitive radio must be able to identify transmission opportunities in unused channels and to avoid generating harmful interference with the licensed primary users. Its key enabling technology is the spectrum sensing unit, whose ultimate goal consists in providing an indication whether a primary transmission is taking place in the observed channel. Such indication is determined as the result of a binary hypothesis testing experiment wherein null hypothesis (alternate hypothesis) corresponds to the absence (presence) of the primary signal. The first parts of this thesis describes the spectrum sensing problem and presents some of the best performing detection techniques. Energy Detection and multi-antenna Eigenvalue-Based Detection algorithms are considered. Important aspects are taken into account, like the impact of noise estimation or the effect of primary user traffic. The performance of each detector is assessed in terms of false alarm probability and detection probability. In most experimental research, cognitive radio techniques are deployed in software-defined radio systems, radio transceivers that allow operating parameters (like modulation type, bandwidth, output power, etc.) to be set or altered by software.In the second part of the thesis, we introduce the software-defined radio concept. Then, we focus on the implementation of Energy Detection and Eigenvalue-Based Detection algorithms: first, the used software platform, GNU Radio, is described, secondly, the implementation of a parallel energy detector and a multi-antenna eigenbased detector is illustrated and details on the used methodologies are given. Finally, we present the deployed experimental cognitive testbeds and the used radio peripherals. The obtained algorithmic results along with the software-defined radio implementation may offer a set of tools able to create a realistic cognitive radio system with real-time spectrum sensing capabilities
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