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Herleitung des optimalen Detektors für Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit

Date post:19-Jun-2015
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Bachelor Thesis
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  • 1. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit - Bachelorarbeit - Maxim Penner Elektro- und Informationstechnik 1|1914. Januar 2014 Leibniz Universitt Hannover Institut fr Kommunikationstechnik Kolloquium

2. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 2|19 Daten Betreuer: M. Sc. Marwan Hammouda Zeitraum: 4. Juni 2013 bis 2. Januar 2014 Erstprfer: Prof. Dr. J. Peissig Zweitprfer: Prof. Dr. M. Fidler 3. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 3|19 Inhalt 1. Cognitive Radio: Motivation und Definition 2. Spectrum Sensing: Aufgabe, Neyman-Pearson und Rauschunsicherheit 3. Hergeleitete Detektoren: Rauschunsicherheit und Korrelation 4. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 3|19 Inhalt 1. Cognitive Radio: Motivation und Definition 2. Spectrum Sensing: Aufgabe, Neyman-Pearson und Rauschunsicherheit 3. Hergeleitete Detektoren: Rauschunsicherheit und Korrelation 4. Simulationsergebnisse: Performance und Probleme 5. Messergebnisse: Besttigung der Simulation und Modell des Rauschens 6. Fazit 5. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 4|19 Cognitive Radio Problem: schlechte Auslastung des Spektrums Two days of Spectrum Use in Europe Aachen, Hannover, Krefeld maximal 7% bei 30 Mhz bis 3 GHz 6. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 4|19 Cognitive Radio Problem: schlechte Auslastung des Spektrums Two days of Spectrum Use in Europe Aachen, Hannover, Krefeld maximal 7% bei 30 Mhz bis 3 GHz Lsung: Dynamic Spectrum Access mit Cognitive Radio 7. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 4|19 Cognitive Radio Problem: schlechte Auslastung des Spektrums Two days of Spectrum Use in Europe Aachen, Hannover, Krefeld maximal 7% bei 30 Mhz bis 3 GHz Lsung: Dynamic Spectrum Access mit Cognitive Radio Hier: Primary User mit Lizenz Secondary User ohne Lizenz 8. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 5|19 Spectrum Sensing Hypothese H0: x[k] = w[k] Hypothese H1: x[k] = w[k] + s[k] 9. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 5|19 Spectrum Sensing Hypothese H0: x[k] = w[k] Hypothese H1: x[k] = w[k] + s[k] 10. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 6|19 Spectrum Sensing Ziel 1: Obergrenze fr probability of false alarm mindeste Auslastung des Spektrums Ziel 2: maximale probability of detection wenig Interferenz SU und PU 11. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 6|19 Spectrum Sensing Ziel 1: Obergrenze fr probability of false alarm mindeste Auslastung des Spektrums Ziel 2: maximale probability of detection wenig Interferenz SU und PU Mittel: Neyman-Pearson Detektor Bedingungen: Rauschunsicherheit und Korrelation ii xf )( 12. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 7|19 Spectrum Sensing Widrige Bedingung: Noise Uncertainty nichtideales thermisches Rauschen Nichtlinearitten Filterungen unbeabsichtige Signale von auen Genaue Rauschverteilung unbekannt! 13. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 7|19 Spectrum Sensing Widrige Bedingung: Noise Uncertainty nichtideales thermisches Rauschen Nichtlinearitten Filterungen unbeabsichtige Signale von auen Genaue Rauschverteilung unbekannt! 14. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 8|19 Hergeleitete Detektoren 15. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 9|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 1: Schwellwertausdruck bekannt N i ixp 1 2 16. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 9|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 1: Schwellwertausdruck bekannt Detektor 2: N i ixp 1 2 xIxx ns T N i i n 12 1 2 22 1 17. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 9|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 1: Schwellwertausdruck bekannt Detektor 2: N i ixp 1 2 xIxx ns T N i i n 12 1 2 22 1 Energie 18. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 9|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 1: Schwellwertausdruck bekannt Detektor 2: Schwellwertausdruck unbekannt N i ixp 1 2 xIxx ns T N i i n 12 1 2 22 1 Energie Korrelation 19. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 10|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 3: Noise Uncertainty Model: sondern N i ixp 1 2 n 1 , 1 Nf n .constn 20. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 10|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 3: Noise Uncertainty Model: sondern N i ixp 1 2 n 1 , 1 Nf n .constn 21 1 2 1 42 2 21 3 ccerfc c c c e ecpf cc c o 21. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 11|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 4: Rauschunsicherheit und Korrelation 22. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 11|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 4: Rauschunsicherheit und Korrelation Annahme 1: 1 1 1 1 21 2 1 2 NNN N N ppp ppp ppp ppp '2 sns SNR SNRn 2 Korrelation 23. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 11|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 4: Rauschunsicherheit und Korrelation Annahme 1: 1 1 1 1 21 2 1 2 NNN N N ppp ppp ppp ppp '2 sns SNR SNRn 2 n 1 Korrelation 24. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 12|19 Hergeleitete Detektoren Detektor 4: Rauschunsicherheit und Korrelation Annahme 2: Eigendekomposition der Samples N i in N i i yR yB RB RB B B 1 2 1 2 0 0 2 0 2 0 2 0 2 4 2 1 2 1 2121 ii yx 25. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 13|19 Simulationsergebnisse Idealfall: keine Rauschunsicherheit 26. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 13|19 Simulationsergebnisse Idealfall: keine Rauschunsicherheit N=1000, keine Korrelation 27. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 13|19 Simulationsergebnisse Idealfall: keine Rauschunsicherheit N=1000, keine Korrelation N=1000, starke Korrelation 28. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 14|19 Simulationsergebnisse Rauschunsicherheit: Detektor 1 und 2 versagen N=1000, keine Korrelation N=1000, starke Korrelation 29. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 15|19 Simulationsergebnisse Det. 3 unter Rauschunsicherheit: keine SNRW N=10000 N=20000 30. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 16|19 Simulationsergebnisse Det. 4 unter Rauschunsicherheit: N=1000, mittlere NU N=1000, starke NU 31. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 17|19 Messergebnisse Aufbau und Ablauf: Primary User: Agilent E4438C Secondary User: Tek. RSA 6114A Noise Uncertainty: USRP2 Aufbau und Ablauf: 32. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 17|19 Messergebnisse Aufbau und Ablauf: Primary User: Agilent E4438C Secondary User: Tek. RSA 6114A Noise Uncertainty: USRP2 Aufbau und Ablauf: 33. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 18|19 Messergebnisse USRP2-Rauschen: sehr gut darstellbar durch Modell Samples ix 34. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 18|19 Messergebnisse USRP2-Rauschen: sehr gut darstellbar durch Modell Samples Energieix p 35. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 19|19 Fazit Korrelation: kann in Modell einbezogen werden sehr hohe Performanceverbesserung bei Detektor 2 und Detektor 4 Nachteil: sehr hoher Rechenaufwand wegen Matrixoperationen 36. Herleitung des optimalen Detektors fr Spectrum Sensing in Cognitive Radio unter Rauschunsicherheit 19|19 Fazit Korrelation: kann in Modell einbezogen werden sehr hohe Performanceverbesserung bei Detektor 2 und Detektor 4 Nachteil: sehr hoher Rechenaufwand wegen Matrixoperationen Rauschunsicherheit: muss in Modell einbezogen werden, sondern scheitern Detektoren vorgeschlagenes Modell geschlossen lsbar und allgemein anwendbar (-> mehr Tests)

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