Bilişsel Radyo Sistemleri için Özdeğer Tabanlı Algılama Yöntemlerinde Performans Analizi

Year 2017, Volume: 1 Special Issue, 32 - 37, 25.12.2017

Cebrail Çiflikli Fatih Yavuz Ilgın

Abstract

Günümüzde spektrum
yetersizliği nedeniyle kıt kaynak durumundaki spektrumun en verimli şekilde
kullanılması gerekmektedir. Özellikle kablosuz haberleşmede sistemlerinde sunulan
hizmet standardının geliştirilmesi ve buna bağlı olarak iletilen veri
boyutlarının artması bu sonucu doğurmuştur. Bu probleme çözüm olan en önemli
teknolojilerin başında bilişsel radyo sistemleri gelmektedir. Bilişsel radyo
bulunduğu ortamı algılayan ve ilgili frekansı fırsatçı olarak kullanabilen yeni
nesil bir radyo biçimidir. Spektrum algılama ise bilişsel radyonun en önemli ve
başlangıç aşamasıdır. Bilişsel radyo sistemlerinde spektrum algılama için
farklı yöntemler mevcut olmasına rağmen özdeğer tabanlı algılama yöntemleri
diğer yöntemlerin aksine, hesaplama maliyetinin az olması nedeniyle çok fazla
tercih sebebidir. Bu çalışmanın amacı bilişsel radyo sistemleri için özdeğer
tabanlı algılama yöntemlerinin detaylı performans analizlerinin yapılmasıdır.
Yapılan çalışmada çok antenli haberleşme sistemleri için belirli bir spektrum
bölgesinde, birincil kullanıcı işaretinin varlığını tespit eden özdeğer tabanlı
algılama yöntemleri kullanılmıştır. Rasgele oluşturulan sıfır ortalamalı
birincil kullanıcı ve gürültü işaretleri kullanılarak, en doğru şekilde
spektrum algılanmaya çalışılmıştır. Yapılan benzetim çalışmaları sonucunda en
büyük-en küçük özdeğer tabanlı algılama yönteminin, simüle edilen diğer
yöntemlere göre daha başarılı bir algılama yaptığı gözlemlenmiştir.

Keywords

Algılama teorisi, Bilişsel radyo, Spektrum algılama, Tracy-widom dağılımı

Performance Evaluation of Eigenvalue Based Detection Methods for Cognitive Radio Systems

Abstract

Nowadays,
due to spectrum inadequacy, it is necessary to use the spectrum of the scarce
source in the most efficient way. Cognitive radio systems are at the forefront
of important technologies that meet this need. Eigenvalue-based detection
methods for cognitive radio systems are the reason for much preference because
of the low cost of computation. The purpose of this study is to perform
detailed performance analyzes of eigenvalue detection methods for cognitive
radio systems. For the multi-antenna communication systems in the work done,
detection methods are used to detect the presence of the primary user mark in a
certain spectrum area. It has been tried to perceive the spectrum in the most
accurate way by using randomly generated zero mean primary user and noise
signals. In the method, the communication signals received by multiple antennas
are spectrally perceived using eigenvalues of covariance matrices. It has been
observed that the largest - smallest eigenvector detection method gives more
successful results than the other methods (generalized maximum likelihood
method, greatest eigenvalue - energy detection method, energy detection method)
in simulations made.

Keywords

Detection theory, Cognitive radio, Spectrum sensing, Tracy-widom distribution

References

• C. Çiflikli , F.Y .Ilgin; Covariance based spectrum sensing with studentized extreme eigenvalue , Technical gazette (accepted papers in press,2018)
• C. Charan, R. Pandey, Eigenvalue Based Double Threshold Spectrum Sensing Under Noise Uncertainty for Cognitive Radio, Optik - International Journal for Light and Electron Optics . 127,15, (2016), pp 5968–5975.
• 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.
• D. Guo , Y. Wu , S . Shamai ,S. Verdu , Estimation in Gaussian Noise: Properties of the Minimum Mean-Square Error , IEEE Transactions On Information Theory, 57, 4,( 2011), pp.2371-2385.
• 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.
• L. Shi-Qi , H. Bin-Jie , W. Xian-Yi , Hierarchical Cooperative Spectrum Sensing Based on Double Thresholds Energy Detection , IEEE Communications Letters,16, 7, (2012), pp.1096-1099.
• M. Jin , 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.
• 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. 84–95.
• S. K.; Signal Processing for Cognitive Radios. John Wiley & Sons, Inc. Melbourne,2014.
• S.R Deo , On the Tracy-Widom Approximation of Studentized Extreme Eigenvalues of Wishart Matrices. Journal of Multivariate Analysis 147, (2016), pp.265.
• 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. 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.
• Z. Xinzhi , G. Feifei , C.Rong ,J. Tao ; Matched filter based spectrum sensing when primary user has multiple power levels , China Commun. 12 (2) (2015) , pp.21–31.