Research Article

SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama

April 1, 2020
TR EN

SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama

Abstract

Son yıllarda haberleşme sistemlerinde yaşanan hızlı gelişim süreci, kablosuz haberleşme uygulamalarının sayısını oldukça artırmış durumdadır. Kablosuz haberleşme sistemlerinde gerçekleşen bu gelişim, beraberinde spektrumda daha fazla band genişliği ihtiyacını da gerektirmektedir. Band genişliği talebinin artışı ise spektrum kıtlığı problemini gün yüzüne çıkarmıştır. Spektrum kıtlığı problemini aşmak için en geçerli yol, sabit frekans tahsisi yerine fırsatçı spektrum kullanımına geçilmesidir. Spektrumu fırsatçı kullanarak dinamik spektrum atama yöntemlerini uygulamak ise Bilişsel Radyo sistemlerinin temel amacıdır. Bilişsel Radyo bulunduğu spektrum ortamını algılayarak boş spektrum bölgelerini belirleyerek bu bölgeleri ikincil kullanıcıların erişimine açmaktadır. Ikincil kullanıcı spektrum kullanımı için belirli bir ücret ödemeyen veya bir spektrum bölgesini yasal olarak kullanma hakkına sahip olmayan kişidir. Aynı şekilde lisanslı kulanıcı ise belirli bir spektrum bölgesini yasal olarak kullanma hakkına sahip kişi olarak tanımlanmaktadır. Bu tanımlar doğrultusunda yapılan bu çalışmada Bilişsel Radyo sistemleri için spektrum algılama yöntemlerinden biri olan, Enerji Tabanlı Spektrum Algılama için, adaptif bir spektrum algılama yöntemi önerilmiştir. Ayrıca önerilen yöntemde gürültü seviyesinin tahmini için farklı bir kestirim yöntemi önerilmektedir. Bilindiği üzere enerji tabanlı algılama yöntemlerinin en büyük dezavantajı gürültü belirsizliği faktörünün algılama performansı üzerinde oluşturduğu olumsuz etkidir. Bu olumsuz etkiyi azaltmak için önerilen yöntemde ortamda bulunan gürültü, Marhenko Pastur teoremi ile tahmin edilerek, eşik değeri adaptif şekilde değiştirilmektedir. Önerilen yöntemin Rayleigh sönümlemeli tek giriş- çok çıkışlı sistemlerde benzetim çalışmaları yapılmıştır. Benzetim çalışmaları işbirlikli ve işbirliksiz algılama yöntemleri için farklı gürültü seviyeleri için incelenmiştir. Ayrıca benzetim sonuçlarında algılama teorisi çalışmaları için sıklıkla kullanılan ROC eğrilerine de yer verilmektedir. Böylece önerilen algılama yönteminde geleneksel enerji algılama yöntemine göre olumlu sonuçlar gözlemlenmiştir.

Keywords

References

  1. Abdalrazik, A., Soliman, H., Abdelkader, M. F., & Abuelfadl, T. M. (2016). Power performance enhancement of underlay spectrum sharing using microstrip patch ESPAR antenna. Advances in Electrical and Computer Engineering, 2016-Septe(1), 61–68. https://doi.org/10.1109/WCNC.2016.7565095
  2. Ahmad, A. W., Yang, H., & Lee, C. (2015). Maximizing throughput with wireless spectrum sensing network assisted cognitive radios. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2015, 1–10. https://doi.org/10.1155/2015/195794
  3. Charan, C., & Paney, R. (2016). Eigenvalue based double threshold spectrum sensing under noise uncertainty for cognitive radio. Optik, 127(15), 5968–5975. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.04.049
  4. Çiflikli, C., & Ilgin, F. Y. (2018). Covariance Based Spectrum Sensing with Studentized Extreme Eigenvalue. Technical Gazette, 25(6), 100–106.
  5. Commission, F. C. (2002). Revision of Part 15 of the Commission’s Rules Regarding Ultra-Wideband Transmission Systems. First Report and Order in ET …. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
  6. Dahlman, E., Parkvall, S., & Skold, J. (2013). 4G: LTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband. 4G: LTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband. https://doi.org/10.1016/C2013-0-06829-6
  7. De Vito, L. (2013). Methods and technologies for wideband spectrum sensing. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 46(9), 3153–3165. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2013.06.013
  8. Dibal, P. Y., Onwuka, E. N., Agajo, J., & Alenoghena, C. O. (2018). Application of wavelet transform in spectrum sensing for cognitive radio: A survey. Physical Communication, 28, 45–57. https://doi.org/10.1016/j.phycom.2018.03.004

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Publication Date

April 1, 2020

Submission Date

March 15, 2020

Acceptance Date

March 27, 2020

Published in Issue

Year 2020

APA
Ilgın, F. Y. (2020). SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 96-104. https://doi.org/10.31590/ejosat.araconf13
AMA
1.Ilgın FY. SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama. EJOSAT. Published online April 1, 2020:96-104. doi:10.31590/ejosat.araconf13
Chicago
Ilgın, Fatih Yavuz. 2020. “SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama”. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, April 1, 96-104. https://doi.org/10.31590/ejosat.araconf13.
EndNote
Ilgın FY (April 1, 2020) SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 96–104.
IEEE
[1]F. Y. Ilgın, “SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama”, EJOSAT, pp. 96–104, Apr. 2020, doi: 10.31590/ejosat.araconf13.
ISNAD
Ilgın, Fatih Yavuz. “SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. April 1, 2020. 96-104. https://doi.org/10.31590/ejosat.araconf13.
JAMA
1.Ilgın FY. SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama. EJOSAT. 2020;:96–104.
MLA
Ilgın, Fatih Yavuz. “SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama”. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, Apr. 2020, pp. 96-104, doi:10.31590/ejosat.araconf13.
Vancouver
1.Fatih Yavuz Ilgın. SIMO Haberleşme Kanallarında Enerji Tabanlı İşbirlikli Spektrum Algılama. EJOSAT. 2020 Apr. 1;96-104. doi:10.31590/ejosat.araconf13