1.4 Выводы
В этой главе был приведен анализ тенденций развития беспроводных сетей связи, показавший, что основными направлениями развития систем передачи данных являются увеличение скорости передачи данных, улучшение характеристик мобильности, расширение количества представляемых услуг, улучшение использования радиочастотного спектра, улучшение степени интеллектуальности сетевого и абонентского оборудования.
В главе была также определена радиосистема с программируемыми параметрами и беспроводная когнитивная система, включая фундаментальные определения создателя термина «когнитивное радио» и определение FCC США и ofcom Великобритании. Был рассмотрен пример первой когнитивной беспроводной WRAN сети – стандарт IEЕЕ 802.22.
Тоже была рассмотрена архитектура когнитивной системы. Внедрение когнитивной технологии приведёт к повышению эффективности использования радиочастотного спектра, улучшению управления ресурсом, повышению качества связи, эффективности управления доступом и появлению новых видов услуг.
Таким образом, нетрудно сделать вывод о том, что технология построения средств связи движется к все более интеллектуальным программно-управляемым системам. Вместе с усложнением технологий построения беспроводных средств связи развиваются и методы управления беспроводными сетями. В данный момент передовым в этой области выглядит функционирование когнитивных беспроводных сетей.
Однако в главе было упомянуто, что есть такие сети, предполагающие отсутствие фиксированной сетевой инфраструктуры и централизованного управления. Эти сети называются Беспроводными самоорганизующиеся сетями (MANET). Но мы можем сказать, что когнитивные сети намного быстрее, чем самоорганизующиеся сети, потому что они должны быть способны изучать и планировать.
Глава 2. Сканирование спектра и модель канала беспроводной когнитивной сети
Сканирование спектра когнитивной сети
Главная задача когнитивного радио состоит в том, что вторичный пользователь должен обнаружить основного пользователя и быстро выйти из полосы частот. Технологию сканирования спектра можно разделить на два типа: прямую и непрямую. Прямая технология подразумевает, что в частотной области оценка осуществляется непосредственно от сигнального подхода. В непрямом методе, также называемом подходом временной области, оценка осуществляется с использованием автокорреляции сигнала.
Важным требованием CR является обнаружение пробелов спектра. Функция сканирования спектра позволяет когнитивному радио приспособиться к окружающей среде путем обнаружения первичных пользователей. В действительности непросто напрямую измерять канал между первичными обнаружениями передатчика на основе местных наблюдений пользователей CR. Спектр был классифицирован на три типа по оценке входящих радиочастотных стимулов: черные пространства, серые пространства и пробелы. Черные пространства заняты помехами высокой мощности, и нелицензированные пользователи должны избегать этих пространств. Серые пространства частично занимают невысокие помехи, но они могут использоваться вторично. Свободные пробелы (RF) содержат помехи, которые состоят из натуральных и искусственных форм шума: теплового шума, переходных отражений и импульсного шума. Пробелы могут использоваться вторичными пользователями[12]. Рис.2. 1. показывает пробелы и используемые частоты в лицензионном спектре.
Рис.2. 1 - Иллюстрация пробелов в лицензированном диапазоне
Целью сканирования спектра является выбор между двумя гипотезами, а именно:
x (t) = n(t) ,H0 x (t) = hs (t) + n(t) ,H1
Где x (t) является сигналом, принимаемым пользователем CR, s (t) - передаваемый сигнал от первичного пользователя, n(t) – аддитивный белый Гаусовский шум (AWGN), h - усиление амплитуды канала. H0 - нулевая гипотеза, которая утверждает, что нет лицензированного пользовательского сигнала.
На практике алгоритмы сканирования спектра применяются в ошибках, которые классифицируются как пропущенное обнаружение и ложная тревога, и могут быть определены как:
Вероятность пропущенного обнаружения
Это вероятность того, что основной пользователь будет обнаружен неактивным, но на самом деле он является активным. Более высокое значение приводит к увеличению помех, потому что в этом случае вторичный пользователь будет считать, что спектр свободен, а спектр на самом деле используются первичными пользователями.
= P(Ho/H1)
Вероятность обнаружения
Вероятность обнаружения – это вероятность того, что первичные пользователи будут обнаружены в то время, когда они присутствуют, чтобы избежать какой-либо помехи от вторичных пользователей, если те попытаются использовать спектр. Высокое значение приведет к эффективному использованию спектра, не вызывая помех для основного пользователя.
= P(H1/H1), или = 1-
Вероятность ложной тревоги
Она определяется как вероятность обнаружения присутствия основного пользователя в то время, когда на самом деле он отсутствует. Это приводит к неэффективному использованию спектра, потому что, даже если спектр является свободным, вторичный пользователь может предположить, что он занят основным пользователем, и не сможет использовать спектр. Низкое значение увеличивает возможность повторного использования канала, когда он свободен.
= P(H1/Ho)
Как правило, методы сканирования спектра делятся на следующие типы: обнаружение передатчика, кооперативное обнаружение(обнаружение приемника) и обнаружение на основе помех, как показано на рис.2. 2[13].
Рис.2.2 - Методы сканирования спектра
В данной диссертации будем рассматривать только метод обнаружения передатчика. Обнаружение передатчика классифицируется на несколько методов: