Модифицированный корреляционный детектор для сканирования спектра с лапласовским шумом в системах когнитивного радио

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347021070050

Ключові слова:

когнитивное радио, сканирование спектра, обнаружение энергии, рабочие характеристики приемника, вероятность обнаружения, отношение сигнал-шум, корреляционный детектор

Анотація

В статье предложен метод измерения спектра при помощи модифицированного корреляционного детектора при наличии аддитивного шума, имеющего распределение Лапласа. В предлагаемом модифицированном детекторе рассматривается тест-статистика, описывающая корреляцию принятого сигнала в когнитивном терминале, с сигналом основного пользователя. Для упрощения рассмотрен основной пользовательский сигнал с двоичной фазовой манипуляцией. Затем принятый сигнал возводится в произвольную степень P, значение показателя которой находится в диапазоне от 0 до 2 (0 < P < 2). Таким образом, предлагаемый детектор ведет себя как нелинейный детектор при всех значениях P, кроме P = 1. При P = 1, детектор ведет себя как обычный корреляционный детектор или детектор с согласованным фильтром. С учетом предложенной тест-статистики получены аналитические выражения вероятности обнаружения и вероятности ложной тревоги. Характеристики предложенной тест-статистики представлены в виде зависимости рабочей характеристики приемника и вероятности обнаружения от среднего отношения сигнал–шум (ОСШ). Также с помощью моделирования получено оптимальное значение P для различных значений среднего ОСШ. Аналитические выражения проверены путем сравнения полученных с их помощью результатов с результатами моделирования. Замечено, что в предлагаемой тест-статистике характеристики улучшаются с уменьшением значения P. Кроме того, также показано, что характеристики предложенного модифицированного детектора лучше, чем для традиционного детектора с согласованным фильтром, при P < 1.

Посилання

L. Chen, N. Zhao, Y. Chen, F. R. Yu, G. Wei, “Over-the-air computation for cooperative wideband spectrum sensing and performance analysis,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 67, no. 11, pp. 10603–10614, 2018, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2018.2866539.

A. Ali, W. Hamouda, “Advances on spectrum sensing for cognitive radio networks: Theory and applications,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 19, no. 2, pp. 1277–1304, 2017, doi: https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2631080.

H. Shehata, T. Khattab, “Energy detection spectrum sensing in full-duplex cognitive radio: The practical case of Rician RSI,” IEEE Trans. Commun., vol. 67, no. 9, pp. 6544–6555, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/TCOMM.2019.2916069.

H. Zayyani, M. Korki, F. Marvasti, “A distributed 1-bit compressed sensing algorithm robust to impulsive noise,” IEEE Commun. Lett., vol. 20, no. 6, pp. 1132–1135, 2016, doi: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2016.2550589.

F. C. Commission, “Spectrum Policy task force. Tech. Report 02-255,” Washington, DC, 2002.

J. Mitola, G. Q. Maguire, “Cognitive radio: making software radios more personal,” IEEE Pers. Commun., vol. 6, no. 4, pp. 13–18, 1999, doi: https://doi.org/10.1109/98.788210.

M. Liu et al., “2-D DOA robust estimation of echo signals based on multiple satellites passive radar in the presence of alpha stable distribution noise,” IEEE Access, vol. 7, pp. 16032–16042, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2894997.

Y. Chen, “Improved energy detector for random signals in Gaussian noise,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 9, no. 2, pp. 558–563, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TWC.2010.5403535.

F. Zhou, N. C. Beaulieu, Z. Li, J. Si, “Feasibility of maximum eigenvalue cooperative spectrum sensing based on Cholesky factorisation,” IET Commun., vol. 10, no. 2, pp. 199–206, 2016, doi: https://doi.org/10.1049/iet-com.2015.0252.

C. Liu, J. Wang, X. Liu, Y.-C. Liang, “Maximum eigenvalue-based goodness-of-fit detection for spectrum sensing in cognitive radio,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 8, pp. 7747–7760, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2923648.

C. Sun, P. Lu, K. Cao, “Phase-rotated spectral correlation detection for spectrum sensing at low SNR regimes,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 26, no. 7, pp. 991–995, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/LSP.2019.2917046.

C. Guo, S. Chen, C. Feng, Z. Zeng, “Correlation-statistics-based spectrum sensing exploiting energy and polarization for dual-polarized cognitive radios,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 14, no. 3, pp. 1533–1554, 2015, doi: https://doi.org/10.1109/TWC.2014.2368566.

M. Tavana, A. Rahmati, V. Shah-Mansouri, B. Maham, “Cooperative sensing with joint energy and correlation detection in cognitive radio networks,” IEEE Commun. Lett., vol. 21, no. 1, pp. 132–135, 2017, doi: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2016.2613858.

J. Lunden, S. A. Kassam, V. Koivunen, “Robust nonparametric cyclic correlation-based spectrum sensing for cognitive radio,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 58, no. 1, pp. 38–52, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TSP.2009.2029790.

M. Bkassiny, A. Lima De Sousa, S. K. Jayaweera, “Wideband spectrum sensing for cognitive radios in weakly correlated non-Gaussian noise,” IEEE Commun. Lett., vol. 19, no. 7, pp. 1137–1140, 2015, doi: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2015.2434996.

T. Shongwe, A. J. H. Vinck, H. C. Ferreira, “A study on impulse noise and its models,” SAIEE Africa Res. J., vol. 106, no. 3, pp. 119–131, 2015, doi: https://doi.org/10.23919/SAIEE.2015.8531938.

M. Shao, C. L. Nikias, “Signal processing with fractional lower order moments: stable processes and their applications,” Proc. IEEE, vol. 81, no. 7, pp. 986–1010, 1993, doi: https://doi.org/10.1109/5.231338.

N. Beaulieu, S. Niranjayan, “UWB receiver designs based on a Gaussian-Laplacian noise-plus-MAI model,” IEEE Trans. Commun., vol. 58, no. 3, pp. 997–1006, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TCOMM.2010.03.070333.

N. C. Beaulieu, D. J. Young, “Designing time-hopping ultrawide bandwidth receivers for multiuser interference environments,” Proc. IEEE, vol. 97, no. 2, pp. 255–284, 2009, doi: https://doi.org/10.1109/JPROC.2008.2008782.

Q. Li, Z. Li, “A novel sequential spectrum sensing method in cognitive radio using suprathreshold stochastic resonance,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 63, no. 4, pp. 1717–1725, 2014, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2013.2287616.

A. Margoosian, J. Abouei, K. N. Plataniotis, “An accurate kernelized energy detection in Gaussian and non-Gaussian/impulsive noises,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 63, no. 21, pp. 5621–5636, 2015, doi: https://doi.org/10.1109/TSP.2015.2457400.

T. Wimalajeewa, P. K. Varshney, “Polarity-coincidence-array based spectrum sensing for multiple antenna cognitive radios in the presence of non-Gaussian noise,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 10, no. 7, pp. 2362–2371, 2011, doi: https://doi.org/10.1109/TWC.2011.051311.101826.

M. Karimzadeh, A. M. Rabiei, A. Olfat, “Soft-limited polarity-coincidence-array spectrum sensing in the presence of non-Gaussian noise,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 66, no. 2, pp. 1418–1427, 2017, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2016.2570139.

M. Liu, N. Zhao, J. Li, V. C. M. Leung, “Spectrum sensing based on maximum generalized correntropy under symmetric alpha stable noise,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 10, pp. 10262–10266, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2931949.

Y. Ye, Y. Li, G. Lu, F. Zhou, “Improved energy detection with Laplacian noise in cognitive radio,” IEEE Syst. J., vol. 13, no. 1, pp. 18–29, 2019, doi: https://doi.org/10.1109/JSYST.2017.2759222.

G. Guo, M. Mandal, Y. Jing, “A robust detector of known signal in non-Gaussian noise using threshold systems,” Signal Process., vol. 92, no. 11, pp. 2676–2688, 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.04.014.

G. Guo, M. Mandal, “On optimal threshold and structure in threshold system based detector,” Signal Process., vol. 92, no. 1, pp. 170–178, 2012, doi: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2011.06.016.

K. O. Geddes, M. L. Glasser, R. A. Moore, T. C. Scott, “Evaluation of classes of definite integrals involving elementary functions via differentiation of special functions,” Appl. Algebr. Eng. Commun. Comput., vol. 1, no. 2, pp. 149–165, 1990, doi: https://doi.org/10.1007/BF01810298.

ROC сканирования спектра на основе MCD, показывающий влияние Р

Опубліковано

2021-07-30 — Оновлено 2021-07-27

Як цитувати

Синха, К., & Триведи, Й. Н. (2021). Модифицированный корреляционный детектор для сканирования спектра с лапласовским шумом в системах когнитивного радио. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 64(7), 449–460. https://doi.org/10.20535/S0021347021070050

Номер

Розділ

Статті