Cognitive radio : spectrum sensing and optimal resource allocation

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Engenharia Elétricapt_BR
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dc.contributor.advisorAbrão, Taufik [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorClaudino, Lucas dos Santos Araujopt_BR
dc.contributor.bancaDurand, Fábio Renanpt_BR
dc.contributor.bancaBrante, Glauber Gomes de Oliveirapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T15:06:25Z
dc.date.available2024-05-01T15:06:25Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa26.02.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: Redes de Rádio Cognitivo constituem uma tecnologia recente que busca fazer o uso otimizado do espectro de frequências, que jáestá super-utilizado Essa tecnologia oferece meios para portadores de licensa compartilhar sua banda de frequências com outros usuários para possibilitar o uso eficiente e também recerber certos benefícios em troca, como descontos ou aumento do tempo de validade da licensa Dado que essa tecnologia é relativamente recente, os seus estudos estão ainda incompletos e precisam de uma pesquisa mais aprofundada A fim de contribuir com a literatura, este trabalho trás importantes contrubuições para diferentes áreas do Rádio Cognitivo Primeiramente, várias técnicas de sensoriamento espectral como Filtro Casado, Sensor de Energia, Sensor de Razão de Hadamard ou Sensor de Valor Absoluto de Covariância são analisados Todos esses detectores são estudados e comparados de modo a oferecer ao leitor uma ampla visão sobre todas suas características, fraquezas e pontos fortes Após esse estudo, o sensor mais promissor é escolhido para ser aplicado em um cenário realístico de transmissão sem fio Escolheu-se o sensor de Razão de Hadamard, dado sua capacidade de prover altas taxas de detecção, baixa detecção errada ou alarme falso com um número necessário de amostras relativamente baixo A segunda parte desta Dissertação é baseada em técnicas de otimização não linear que buscam maximizar a soma das capacidades de uma rede de rádio cognitivo Uma MISO-CRN (Multiple-Input Multiple-Output Cognitive Radio Network) foi escolhida como arquitetura de aplicação e sua otimização foi divida em duas partes: cancelamento de interferência e alocação de potência Essa técnica é conhecida como Zero Forcing-Water Filing, e alcança a capacidade máxima de transmissão sob certas configurações de sistema e canal Além disso, esta pesquisa desenvolveu também uma aproximação prática para encontrar o número ótimo de usuários secundários ativos que proporcione a máxima capacidade da rede Essa é uma ferramenta muito útil, uma vez que pode prover uma maneira simples de escolha do número permitido de usuários secundários para um certo cenário Finalmente, técnicas de estimativa de canal aplicadas a redes de rádio cognitivo são estudadas A transmissão completa em banda-base equivalente é descrita, a qual inclui a transmissão de sequência piloto, a estimativa da matriz de canal e uso dessa estimativa para gerar a matriz ótima de precodificação Além disso, analisou-se o efeito da estimativa imperfeita do canal no sistema de transmissão com precodificação, na tentativa de se encontrar técnicas para superar esses problemas e melhorar o desempenho do sistema de comunicação com múltiplas antenaspt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Cognitive Radio Network is a recent and emerging technology that aims to optimally use the already overcrowded frequency spectrum This technology offers means for license-holders to share their spectrum bandwidth with other users, in order to make an efficient use of it and also receive some benefits, like payback or increase in license time Once this is a recent technology, many studies are still incomplete and need furthers research Ir order to contribute with the literature, this work brings some important research of a few different parts of Cognitive Radio Firstly, various spectrum sensing techniques, such as Matched Filter, Energy Sensing, Hadamard Ratio Sensor or Covariance Absolute Value Detector are analyzed All those sensors are studied and compared, in order to give a broad overview about its characteristics, strengths and weaknesses After this study, the most promising detector is chosen to be applied into realistic wireless channels The Hadamard Ratio Sonsor has been chosen, given its capacity of providing high detection rates, low miss detection or false alarm with a relatively low number of samples The second part is based on non-linear optimization techniques and aims to maximize the sum capacity of a cognitive radio network A MISO-CRN was chosen as target architecture, and the optimization was divided into two parts: power allocation and interference ing This technique is known as Zero Forcing-Water Filing strategy, which achieves maximum sum capacity under certain system and channel configurations Also, this research came up with a practical approximation to find out the optimum number of active secondary users to achieve maximum capacity This is a very useful tool, once it can provide an easy way of choosing the allowed number of SUs for a given configuration of number of antennas at the base station and link quality (related to signal to interference plus noise ratio) Finally, channel estimation techniques applied to cognitive radio networks are analyzed A complete base-band transmission is described, which includes pilot sequence transmission, channel matrix estimation and optimal precoder matrix generation based on channel estimative Also, the effect of imperfect channel estimation has been studied to provide means of developing techniques to overcome possible problems and enhance the MIMO communication performancept_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/16360
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectSistemas de telecomunicaçãopt_BR
dc.subjectSistemas eletrônicospt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectRádio cognitivopt_BR
dc.subjectSensoriamento espectralpt_BR
dc.subjectCommunication systemspt_BR
dc.subjectElectronic systemspt_BR
dc.subjectElectric engineeringpt_BR
dc.subjectSpectrum sensingpt_BR
dc.titleCognitive radio : spectrum sensing and optimal resource allocationpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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