Cyclostatilonarilty-Based Test for Detection of Vacant Frequency Bands

On the Performance of Eigenvalue-Based Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radio

“…In the simulations, single and multiple transmitter systems having different number of receivers ( 3,5,10,100) are used to evaluate the performances of probability of detection and false-alarms when 8, 10, 50, and 100 number of samples are used. The results are averaged over minimum tests using Monte-Carlo simulations written in Matlab.…”

“…At the same time, they should prevent interference to the primary users due to their cognitive access of the channels. A number of spectrum sensing algorithms such as the energy detection [2]- [4], the eigenvalue-based detection [5]- [7], the covariance-based detection [8], [9], and cyclostationary-based (or feature-based) detection [10]- [12] are reported in the literature to detect the primary transmitter. Pros and cons of these different techniques are discussed in many studies, for example, see [12]- [14].…”

Sondeo compresivo aplicado a la detección eficiente de espacios en blanco en señales multibanda - validación metodológica

“…Para lograr este propósito, los dispositivos de CR deben tener la capacidad de identificar con una alta probabilidad la ubicación de los espacios en blanco (WS) (subbanda ocupada solo por ruido) disponibles en una banda ancha de interés, adicionalmente, realizar el sondeo de espectro es una tarea que implica grandes retos desde la perspectiva de los recursos computacionales requeridos, ya que implementar esta función utilizando los métodos tradicionales como lo son el detector de energía [1-2], sondeo por filtro adaptado [2-4], sondeo por características ciclo-estacionarias [2, [5][6] y detector wavelet [7][8][9] entre otros, implica realizar el muestreo del espectro de banda ancha a tasas por encima de la tasa de Nyquist; es por ello, que resulta atractivo implementar un nuevo paradigma denominado Sondeo Compresivo (SC) [10][11][12], proporciona una manera eficiente de muestrear y procesar señales dispersas, en las cuales la cantidad de términos o componentes significativas (diferentes de cero) es muy pequeña comparado con la cantidad de componentes totales de la señal, o señales que pueden ser aproximadas adecuadamente por señales dispersas, es decir, que se pueden aproximar por una expansión en términos de una base adecuada, que solo tiene algunos términos significativos.…”

A review of cyclostationary feature detection based spectrum sensing technique in cognitive radio networks

“…In the work of Cabricand Broderson (2005), Fehske et. al., (2005), Ghozzi et. al., (2006, Khambekar et.…”