Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  hybrid detector
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper presents a novel hybrid spectrum sensing method used in cognitive radio and presents a hybrid detector (HD) which improves the sensing performance. The proposed HD takes advantage of the energy detection (ED) principle and a method based on Covariance Absolute Value (CAV), as well as on Cyclic Autocorrelation Function (CAF). The paper shows the limitations of using ED, resulting from the uncertainty of spectral density of noise power estimation, known as the SNR wall. The paper describes a system model and presents simulation results for the OFDM signal of a WiMAX-based communications system. The simulation results refer to an ideal environment with well-known parameters, and to an environment with uncertain spectral density of noise power estimation.
PL
W referacie omówiono hybrydowy sensing widma oraz przedstawiono detektor hybrydowy (HD) zwiększający wydajność sensingu. Zaproponowany HD wykorzystuje zalety detekcji energii (ED) oraz metody CAV (ang. Covariance Absolut Value). Scharakteryzowano model systemu dla którego przeprowadzone zostały badania oraz zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych dla sygnału OFDM (ang. Orthogonal Frequency Division Multiplexing).
EN
The paper discusses the hybrid sensing and presents hybrid detector (HD) which improves the sensing performance. The proposed HD takes advantage of the energy detection (ED) and CAV (Covariance Absolute Value) methods. In the paper was described the system model and was presented the simulation results for OFDM signal (Orthogonal Frequency Division Multiplexing).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.