Energy-Efficient Spectrum Sensing Using Cyclostationarity

Abstract

This paper introduces a reduced complexity approach to cyclostationarity detection of primary user signals in cognitive radio systems. The decision statistic is formulated by exploiting the variations of portions the sensed signal's spectral correlation density function estimate, due to either the presence or absence of the primary user signal. The presented detector has low computational complexity and has decision error performance which is superior to energy detection; these qualities make it suitable for energy-efficient cognitive radio terminals operating with limited power sources. The performance of this detection method is obtained by computer simulation and the computational complexity is evaluated.

Parallel Cyclostationarity-Exploiting Algorithm for Energy-Efficient Spectrum Sensing

“…In general, the feasible cyclostationarity strategies for microprocessed and battery operated devices that have been proposed so far reduce the energy consumption by reducing the area in the plane ( f, α) where the functions for extraction of cyclostationary features are calculated [23], [28].…”

“…On the other hand, the work described in [28] strongly relies on a priori knowledge of the signal characteristics such as modulation, roll-off factor and symbol rate, while our approach does not rely on such information. For these reasons, a direct comparison to such approaches is left to future work.…”

Arquitetura de Sensoriamento Espectral de Sinais Modulados usando uma Medida de Cicloestacionariedade

“…III. ARQUITETURA PROPOSTA PARA SENSORIAMENTO ESPECTRAL POR CICLOESTACIONARIEDADE Diferentes métodos têm sido propostos na literatura para detectar a presença de usuário primário no espectro de rádio a partir da estimação da função de densidade espectral cíclica, ou mesmo do perfil alfa obtido desta função [17], [10], [11], [6]. Alguns desses métodos permitem inclusive reconhecer parâmetros de operação do sistema, como o formato da modulação utilizada pelo sinal detectado.…”

“…Contudo, se houver conhecimento prévio sobre as características dos sinais transmitidos por usuários primários em uma determinada faixa do espectro de rádio, pode-se diminuir de forma significativa o custo computacional envolvido no processo de sensoriamento espectral. Seguindo essa abordagem, em [6] os autores propõem uma arquitetura de sensoriamento que inicialmente estima a função SCD sobre uma região específica do plano (f, α) para se calcular um limiar de detecção sobre R 2 . Esta região de interesse sobre o plano (f, α) é definida em função do conhecimento prévio admitido sobre o formato de modulação do sinal a ser sensoriado, sendo avaliado no trabalho apenas sinais com modulação QPSK.…”

“…Este trabalho propõe uma variação do método apresentado em [6]. Especificamente, aqui a densidade de correlação espectral não é calculada em todos os pontos do ciclo-espectro, mas sim em apenas alguns pontos específicos que podem ser relacionados a presença (ou ausência) do usuário primário, diminuindo de forma significativa o esforço computacional envolvido na tarefa do cálculo da densidade de correlação espectral.…”