Performance Evaluation of Blind Spectrum Detection Methods for 34 Different Communication Channels in Cognitive Radio Systems

Yıl 2017, Cilt: 6 Sayı: Özel Sayı (ISMSIT2017), 122 - 132, 29.12.2017

Fatih Yavuz Ilgın Cebrail Çiflikli Tahir Karakoç

Öz

In today's wireless communication systems, the problem
of spectrum shortage has emerged with the increase of service standard. In
order to overcome this problem, it is necessary to use the existing frequency spectrum
most efficiently. Cognitive radio technologies are defined as the whole of the
emerging technologies in order to solve these problems. The first step in
cognitive radio systems is the detection of the full / empty state of the
current spectrum. Blind methods for this perception are the reason for much
preference in terms of ease of implementation and cost of calculation. In this
study, performance analyzes of different communication channels of blind
spectrum detection methods are performed. A randomly generated zero-mean
primary user and noise signals are used in the study. Spectrum sensing was
performed using the eigenvalues of the covariance matrices of the signals
received by the multiple antennas. The generalized likelihood ratio  detection is based on the detection
probability limit value allowed by the international communication committee.
Simulations were performed in MATLAB environment. As it is known, the channel
that fully models the wireless 802.11 communication channel is the Weibull fading
channel. Looking at the simulation results, it is seen that the best detection
performance for the eigenvector detection is in the Rayleigh fading channel.
However, weibull channel results should be taken into account when real
applications do not fully accommodate rayleigh channel wireless channels.
Moreover, according to the simulation results, the detection performance for
the nakagami-m damped channel was found to be the most unsuccessful.

Anahtar Kelimeler

Cognitive radio, Spectrum efficiency, Rayleigh Fading Channel, Weibull Fading Channel, 55 Nakagami-m Fading Channel

Bilişsel Radyo Sistemleri için Kör Spektrum Algılama Yöntemlerinin 4 Farklı Haberleşme Kanallarındaki Performans Analizi

Öz

Günümüzde kablosuz haberleşme sistemlerinde hizmet
standardının artmasıyla beraber, spektrum kıtlığı problemi ortaya çıkmıştır. Bu
problemin üstesinden gelmek amacıyla mevcut frekans spektrumunun en verimli
şekilde kullanılma ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bilişsel radyo teknolojileri
belirtilen bu problemlere çözüm olmak amacıyla orta çıkan teknolojilerin bütünü
olarak tanımlanır. Bilişsel radyo sistemlerinde ilk adım mevcut spektrumun
dolu/boş durumunun algılanmasıdır. Bu algılama için kör yöntemler uygulama
kolaylığı ve hesaplama maliyeti açısından tercih sebebidir. Bu çalışmada kör
spektrum algılama yöntemlerinin rayleigh, nakagami-m, nakagami-n ve nakagami-q
sönümlenmeli haberleşme kanallarındaki performans analizleri yapılmıştır.
Çalışmada rasgele oluşturulan sıfır ortalamalı birincil kullanıcı ve gürültü
işaretleri kullanılmıştır. Çoklu antenler tarafından alınan işaretlerin
kovaryans matrislerinin özdeğerleri kullanılarak spektrum algılama yapılmıştır.
Algılama olasılığı için uluslararası haberleşme komitesi tarafından izin
verilen algılama olasılığı sınır değeri kullanılmıştır. Simülasyonlar MATLAB
ortamında gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçlarına bakıldığında özdeğer
tabanlı algılama için en iyi algılama performansının rayleigh sönümlü kanalında
olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Algılama teorisi, Bilişsel radyo, Rayleigh sönümlü kanal, Nakagami-m sönümlü kanal

Kaynakça

• C. Çiflikli , F.Y .Ilgin; Covariance based spectrum sensing with studentized extreme eigenvalue , Technical gazette (accepted papers in press)
• D. Bhargavi , C. Murthy , Performance comparison of energy, matched-filter and cyclostationarity-based spectrum sensing, in: Proceedings of IEEE Eleventh International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC) ,Morocco, 2010, pp. 1–5.
• I. Sobron ,P. Diniz , W. Martins , Velez M.; Energy detection technique for adaptive spectrum sensing , IEEE Trans. Commun. 63 (3) (2015) 617–627
• J. Mitola, Jr. Maguire, G.Q. Cognitive Radio: making Software Radios More. IEEE Pers. Commun.,6, 4(1999), pp. 1318.
• M. Mishali, Y. Eldar , Blind Multiband Signal Reconstruction: Compressive Sensing for Analog Signals , IEEE Trans. Sig. Proc., 57, 3(2009), pp. 993–1009.
• M. Y. Zeng , Y.C. Liang , Q. Guo ,J. Xi , Y. Youming Li ,Y. Yu , Huang D. Spectrum Sensing Using Weighted Covariance Matrix in Rayleigh Fading Channels, IEEE Transactıons On Vehıcular Technology, 64, 11, (2015), pp. 5137-5148.
• N. Pillay , H.J. Xu, Blind Eigenvalue-Based Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks. IET Comm. 6,11 (2011), pp.1388-1396.
• N. Kapucu ,işbirlikçi haberleşme sistemlerinin farklı sönümlü kanallardaki başarım analizleri için yeni matematiksel ifadelerin türetilmesi,Kayseri,2012
• S. Chatterjee, A.Banerjee , Acharya T.; Maity S. P, Fuzzy c-means clustering in energy detection for cooperative spectrum sensing in cognitive radio system, in: Proceedings of Multiple Access Communications (MACOM) Sweden, 8715, (2014), pp. 84–97
• S.R Deo , On the Tracy-Widom Approximation of Studentized Extreme Eigenvalues of Wishart Matrices. Journal of Multivariate Analysis 147, (2016), pp.265.
• S. K.; Signal Processing for Cognitive Radios. John Wiley & Sons, Inc. Melbourne,2014.
• S. İngök; Bilişsel Radyoda Özdeğer Tabanlı Spektrum Sezme Yöntemleri ,İstanbul teknik Üniversitesi Fen bilimleri Enstitüsü,2013.
• T. Ratnarajah, R. Vaillancourt ; Alvo M.; Eigenvalues and condition numbers of complex random matrices, SIAM J. Matrix Anal.Appl., 26, 2(2005), pp. 441–456.
• Y. Mingchuan ,L. Yuan ,L. Xiaofeng ,T. Wenyan, Cyclostationary feature detection based spectrum sensing algorithm under complicated electromagnetic environment in cognitive radio networks , China Commun. 12 (9) (2015) 35–44.
• Y. Zeng , Y.C. Liang , Covariance based signal detections for cognitive radio, in: Proc IEEE International Symposium on and New Frontiers in DynamicSpectrum Access Networks (DySPAN 2007) , Dublin, Ireland, April 2007, 2007, pp. 202–207.