- •Пояснительная записка к выпускной работе
- •Глава 1. Развитие и архитектура когнитивной сети беспроводного доступа 11
- •Глава 2. Сканирование спектра и модель канала беспроводной когнитивной сети 35
- •Глава 3. Разработка модель сканирования спектра когнитивной сети беспроводного доступа 61
- •3.3 Выводы 73
- •Список сокращений
- •Введение
- •Глава 1. Развитие и архитектура когнитивной сети беспроводного доступа
- •Эволюция беспроводных сетей связи
- •Эволюция системы радиосвязи с программируемыми параметрами (sdr)
- •1.3 Когнитивная сеть
- •1.3.1 Эволюция когнитивной сети
- •1.3.2 Основные области применения когнитивной сети
- •1.3.3 Стандарт когнитивной сети ieee 802.22
- •1.3. 4 Архитектура беспроводной когнитивной сети
- •1.3.5 Физическая архитектура когнитивной сети
- •1.3.6 Когнитивный цикл функционирования радиосистемы
- •1.3.7. Когнитивные беспроводные самоорганизующиеся сети
- •1.4 Выводы
- •Глава 2. Сканирование спектра и модель канала беспроводной когнитивной сети
- •Сканирование спектра когнитивной сети
- •2.1. 1. Энергетическое обнаружение
- •2. 1. 2. Обнаружение на основе согласованных фильтров
- •2. 1. 3. Цикло-стационарное обнаружение
- •2.1. 1 Энергетическое обнаружение
- •2.1.2 Обнаружение на основе согласованных фильтров
- •2.1. 3 Цикло-стационарное обнаружение
- •2.2 Проблемы сканирования спектра
- •2.2.1 Измерение температуры помех (интерференции)
- •2.2.2 Сканирование спектра в многопользовательской сети
- •2.2.3 Возможность обнаружения
- •2.2.4 Скрытая проблема терминала
- •2.3 Модель канала когнитивной беспроводной сети
- •2.3.1 Спектральная плотность мощности
- •2.3.2 Эффект Доплера
- •2.3.3 Многолучевое распространение
- •2.3.4 Канал аддитивного белого Гауссовского шума (awgn)
- •2.3.5 Замирание Рэлеевского канала
- •2.3.6 Методы адаптивной модуляции
- •2.3.7 Модель модуляции для когнитивного радио
- •2.3.8 Фазовая манипуляция m-psk
- •2.4 Выводы
- •Глава 3. Разработка модель сканирования спектра когнитивной сети беспроводного доступа
- •3.1 Алгоритм сканирования спектра
- •3.2 Исследование эффективности алгоритма на основе разработанной модели
- •3.2.1 Оценка влияние отношения сигнал/шум на процесс обнаружения первичного сигнала
- •3.2.2 Оценка влияние замирания на процесс обнаружения первичного сигнала
- •3.2.3 Оценка зависимости вероятности обнаружения лицензированного сигнала от вероятности ложного обнаружения при разных количества первичных пользователей.
- •3.3 Выводы
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Приложения 4
2.1. 1. Энергетическое обнаружение
2. 1. 2. Обнаружение на основе согласованных фильтров
2. 1. 3. Цикло-стационарное обнаружение
2.1. 1 Энергетическое обнаружение
Используется, если вторичный пользователь не может собрать достаточное количество информации о сигнале первичного пользователя (PU). В данном случае оптимальный детектор - это детектор энергии, который также называют радиометром. Это обычный метод для обнаружения неизвестных сигналов.
Детектор энергии может быть реализован путем усреднения частотных участков быстрого преобразования Фурье (FFT), как показано на Рис. 2. 3.
Рис. 2. 3 - Обнаружение энергии
Блок-схема детектора энергии показана на рис.2. 4.
Рис.2. 4 - Реализация детектора энергии
Входной сигнал y (t) фильтруется полосовым фильтром (ПФ), чтобы ограничить помехи и выбрать полосу пропускания. Шум на выходе фильтра имеет ограниченную полосу частот и плоскую спектральную плотность. Далее действует детектор энергии, состоящий из устройства возведения в квадрат и интегратора конечного времени.
Выходной сигнал
от интегратора:
Выходной сигнал сравнивается с пороговым n для того, чтобы решить, присутствует сигнал, или нет. Порог устанавливается в соответствии с статистическими свойствами выходного сигнала , когда шум присутствует.
Вероятность обнаружения
и ложной тревоги
задаются
следующим образом:
Из приведенных выше функций следует, что низкое приведет к обнаружению отсутствия основного пользователя с высокой вероятностью увеличения помех, а высокое значение приведет к снижению использования спектра и увеличению количества пропущенных обнаружений.
Так как это легко осуществить, детектор энергии выявляет основного пользователя. Детектор энергии восприимчив к неопределенности в мощности шума, склонен к ложному обнаружению и срабатывает по непреднамеренным сигналам. Для улучшения точности детектора используются тоны пилот-сигнала от первичного передатчика.
Рис.2. 5 - Компромисс между пропущенным обнаружением и ложной
Тревогой
Простой детектор энергии плохо работает при скачкообразной перестройке частот сигналов с расширенным спектром. Канальный радиометр - это многоканальный приемник, который имеет несколько детекторов, объединяющих энергию в нескольких частотных диапазонах одновременно. Это особенно полезно при обнаружении скачкообразных частот расширенных сигналов. Анализ влияния частоты представлен на многоканальном радиометре. Предполагается, что сигнал для обнаружения использует медленное скачкообразное изменение частоты. В практической системе обнаружения сигнала мгновенная пропускная способность может быть ограничена. Центральная частота изменяется в зависимости от времени, чтобы покрыть более широкую полосу частот. Недостатком многоканального подхода радиометра по сравнению с простым детектором энергии является сложность устройства[12].
Преимущества и недостатки энергетического обнаружения
Выигрыш при обработке пропорционален размеру N БПФ (FFT) и времени усреднения T. Увеличение N улучшает частотное разрешение, которое облегчает обнаружение узкополосого сигнала. Кроме того, длительное время обычно снижает мощность шума, тем самым увеличивая отношение сигнал-шум. Есть несколько недостатков энергетических детекторов, которые могут мешать при их реализации. Во-первых, порог, используемый для первичного обнаружения пользователя очень восприимчив к неизвестным или изменяющимся уровням шума. Даже если пороговое значение адаптивно, наличие какого-либо вмешательства в полосе будет путать детектор энергии. Во-вторых, детектор энергии не может различать модулированные сигналы, шумы и помехи. Поскольку он не может распознать помехи, он не может извлечь выгоду из адаптивной обработки сигналов для подавления помех. Наконец, детектор энергии не работает с сигналами с расширенным спектром, так как для них характерны прямая последовательность и скачкообразная перестройка частоты сигналов, для которых должны быть разработаны более сложные алгоритмы обработки.
