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)

Blind Detection of Cyclostationary Features in the Context of Cognitive Radio

International audienceThe methods of dynamic access to spectrumdeveloped in Cognitive Radio require efficient and robustspectrum detectors. Most of these detectors suffer fromfour main limits: the computational cost required forthe detection procedure; the need of prior knowledge ofPrimary User’s (PU) signal features; the poor performancesobtained in low SNR (Signal to Noise Ratio) environment;finding an optimal detection threshold is a crucial issue.In this paper, we propose a blind detection method basedon the cyclostationary features of communication signalsto overcome the four limits of spectrum sensors. In orderto reduce the computational cost, the FFT AccumulationMethod has been adjusted to estimate the cyclic spectrumof the intercepted signal. Then, the spectrum coherenceprinciple is used to catch the periodicity hidden in thecyclic autocorrelation function of this signal. The hiddenperiodicity is revealed by the crest factor of the cyclicdomain profile. The detection of PU’s signal is achieved bycomparing the embedded periodicity level with a predeterminedthreshold related to the crest factor. This thresholdvaries randomly dependent on the SNR. Then, we havemodelized the distribution law of the threshold in orderto select the optimal value. Using the crest factor of thecyclic domain profile as a detection criterion has permittedto develop a spectrum sensor which is able to work in ablind context. Simulation results corroborate the efficiencyand robustness of the proposed detector compared with theclassical Energy Detector