Maximum-Eigenvalue-Based Sensing and Power Recognition for Multiantenna Cognitive Radio System

Performance of Blind Cooperative Spectrum Sensing under Nonuniform Signal and Noise Powers

“…TRADE-OFF AMONG PERFORMANCE, REPORTING CHANNEL TRAFFIC AND COMPUTATIONAL COMPLEXITY As far as the volume of data traffic over the report channel is concerned, the GLRT with SF is equivalent to the GLRT with WSF, and the GLRT with EF is equivalent to the GLRT with WEF, since the weighting operation does not influence the traffic because it is implemented by the SUs in both cases, just producing modified samples and eigenvalues to be transmitted to the FC. We highlight that the weighting operation of the GLRT with WEF can be applied directly by the FC, what can be concluded from (15).…”

“…On the other hand, the computational burden of the FC is reduced, since it has to handle only bM J bits and compute the test statistic (13) or (15). Notice that no significant additional burden due to the computation of the weights is needed in the case of the GLRT with WEF with respect to the EF, since all eigenvalues are already available to the FC.…”

Sensado de Espectro Local de Banda Ancha para Radios Cognitivos Multi-antena basado en Compleción de Matrices y Muestreo Sub-Nyquist Uniforme en el Dominio Disperso

“…Por lo cual, el uso de este tipo de sistemas en los CRD, es uno de los posibles enfoques para el sensado de espectro, en el cual, se explotan las observaciones realizadas en el dominio espacial. La utilización de estos sistemas de múltiples antenas se ha propuesto en la literatura abierta (Pandharipande y Linnartz, 2007;Wang et al, 2010;Pourgharehkhan et al, 2015;Li et al, 2015). Pandharipande y Linnartz (2007) han demostrado la eficiencia del sensado de espectro en sistemas de múltiples antenas basado en detección de energía (ED) comparado con el caso de única antena.…”

“…En Pourgharehkhan et al (2015) se estudia el problema de sensado de espectro en sistemas con múltiples antenas asumiendo correlación entre canales de diferentes antenas bajo incertidumbre de calibración del arreglo de antenas, el cual presenta desempeños similares a los obtenidos por sistemas calibrados incluso a SNRs bajas. En Li et al (2015) se estudia el problema de sensado de espectro en sistemas con múltiples antenas basado en el mayor valor propio de la señal en un escenario en el cual el PU transmite a múltiples valores de potencia, identificando de manera inicial la presencia de PU y luego detectando el nivel de potencia de operación, evaluando su desempeño. En general, los mecanismos de sensado de espectro mencionados anteriormente se implementan utilizando algoritmos que realizan la digitalización de la señal a tasas igualesEn este contexto, uno de los principales retos que se enfrentan en CR es la implementación eficiente del sensado de espectro de banda ancha minimizando la tasa de muestreo requerida garantizando alta probabilidad de detección y bajas probabilidades de omisión de detección y falsa alarma, por ello, para realizar la función de sensado de espectro de banda ancha en CR de múltiples antenas, se propone un método novedoso basado en muestreo sub-nyquist uniforme en el dominio disperso, compleción de matrices y en la detección de energía.…”

“…En general, los mecanismos de sensado de espectro mencionados anteriormente se implementan utilizando algoritmos que realizan la digitalización de la señal a tasas igualesEn este contexto, uno de los principales retos que se enfrentan en CR es la implementación eficiente del sensado de espectro de banda ancha minimizando la tasa de muestreo requerida garantizando alta probabilidad de detección y bajas probabilidades de omisión de detección y falsa alarma, por ello, para realizar la función de sensado de espectro de banda ancha en CR de múltiples antenas, se propone un método novedoso basado en muestreo sub-nyquist uniforme en el dominio disperso, compleción de matrices y en la detección de energía. Lo anterior, basado en la estimación de la matriz de la señal recibida en el dominio disperso, y a partir de las muestras obtenidas de la señal multibanda tomadas con una matriz de muestreo sub-Nyquist uniforme propuesta por los autores, de esta manera, se determina la ocupación o no de los canales que conforman la multibanda sensada, evaluando su eficiencia en función de las probabilidades de detección, falsa alarma y omisión de detección, comparado con algoritmos de sensado de espectro de banda angosta en sistemas de múltiples antenas que operan a la tasa de Nyquist (Pandharipande y Linnartz, 2007;Wang et al, 2010;Pourgharehkhan et al, 2015;Li et al, 2015) y con algoritmos de sensado de espectro de banda ancha en sistemas de única antena basados en CS (Hoyos et al, 2015).…”