Araştırma Makalesi

Çok Antenli Bilişsel Radyolarda GLRD Tabanlı Spektrum Algılama

1 Nisan 2020
PDF İndir
TR EN

Çok Antenli Bilişsel Radyolarda GLRD Tabanlı Spektrum Algılama

Öz

Bilindiği gibi, çok antenli Bilişsel Radyo sistemleri için özdeğer tabanlı spektrum algılama yöntemleri algılanacak sinyale ilişkin önceden hiçbir bilgi gerektirmemesi nedeni ile oldukça tercih edilen bir yöntemdir. Bunun yanısıra özdeğer tabanlı algılama yöntemleri genellikle gürültü belirsizliği faktöründen en az etkilenen yöntemlerdir. Özdeğer tabanlı algılama yöntemlerinde algılama performansı, test istatistiğinin doğru hesaplanmasına ve eşik değerine bağlıdır. Bu çalışmada genelleştirilmiş en çok olabilirlik tabanlı algılama(Generalized Likelihood Ratio Detection- GLRD) yöntemlerinde farklı eşik değerlerinin performans değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Eşik değeri hesaplanırken, Wishart matrisleri için farklı olasılık dağılım fonksiyonları kullanılarak yanlış algılama olasılığı (Pfa) ve eşik değeri teorik olarak verilmiştir. Benzetim çalışmaları, MIMO-OFDM sistemleri için gürültü belirsizliği altında gerçekleştirilmiştir. Ayrıca benzetim çalışması sonuçlarında en yaygın spektrum algılama yöntemlerinden olan enerji algılamaya da yer verilmektedir. Yapılan benzetim çalışmaları farklı gürültü seviyeleri için verilmektedir. Alınan sonuçlara göre iyileştirilmiş GLRD yönteminin başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abbas T., Masoumeh Nasiri-Kenari, S. G. (2010). Multiple antenna spectrum sensing in cognitive radios. IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, 9(2), 814–823.
  2. Bandari, S. K., Vakamulla, V. M., & Drosopoulos, A. (2018). GFDM/OQAM performance analysis under Nakagami fading channels. Physical Communication, 26, 162–169. https://doi.org/10.1016/J.PHYCOM.2017.12.008
  3. Çiflikli, C., & Ilgin, F. Y. (2018). Covariance Based Spectrum Sensing with Studentized Extreme Eigenvalue. Technical Gazette, 25(6), 100–106.
  4. Deo, R. S. (2016a). On the Tracy-Widom approximation of studentized extreme eigenvalues of Wishart matrices. Journal of Multivariate Analysis, 147, 265–272. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2016.01.010
  5. Deo, R. S. (2016b). On the Tracy-Widom approximation of studentized extreme eigenvalues of Wishart matrices. Journal of Multivariate Analysis, 147, 265–272. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2016.01.010
  6. He, Y., Ratnarajah, T., Yousif, E. H. G., Xue, J., & Sellathurai, M. (2016). Performance analysis of multi-antenna GLRT-based spectrum sensing for cognitive radio. Signal Processing, 120, 580–593. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.10.018
  7. Kortun, A., Ratnarajah, T., Sellathurai, M., Liang, Y. C., & Zeng, Y. (2014). On the eigenvalue-based spectrum sensing and secondary user throughput. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 63(3), 1480–1486. https://doi.org/10.1109/TVT.2013.2282344
  8. Kortun, A., Sellathurai, M., Ratnarajah, T., & Zhong, C. (2012). Distribution of the ratio of the largest eigenvalue to the trace of complex wishart matrices. IEEE Transactions on Signal Processing, 60(10), 5527–5532. https://doi.org/10.1109/TSP.2012.2205922

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

1 Nisan 2020

Gönderilme Tarihi

15 Mart 2020

Kabul Tarihi

28 Mart 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020

Kaynak Göster

APA
Yarar, M., Ilgın, F. Y., & Çiflikli, C. (2020). Çok Antenli Bilişsel Radyolarda GLRD Tabanlı Spektrum Algılama. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 285-291. https://doi.org/10.31590/ejosat.araconf36