Budowa świadomości sytuacji elektromagnetycznej z zastosowaniem detektora wielokanałowego z ED-ENP w sieciach CRN

• Autorzy: Skokowski P. , Kaszuba-Chęcińska A. , Chęciński R. , Łopatka J.

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2017.8-9.23

Warianty tytułu

EN

Situation awareness based on multichannel detector with ED-ENP in CRN networks

• Konferencja: XXXIII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki (XXXIII ;13-15.09.2017 ; Warszawa, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Detekcja widma (ang. Signal Sensing) to kluczowa funkcjonalność radia inteligentnego. Wykrywanie tzw. dziur widmowych jest istotnym wymaganiem dla radiostacji inteligentnej, która na podstawie wypracowanych rezultatów bloku monitorowania widma skuteczniej może zarządzać zasobami radiowymi w celu przystosowania się do różnych warunków transmisyjnych. Wskutek poprawnej detekcji dziury widmowej użytkownikowi może zostać przypisane najlepsze dostępne pasmo częstotliwości by sprostać jego wymaganiom komunikacyjnym. Radiostacja inteligentna powinna zdecydować o wyborze najlepszego podpasma w celu zapewnienia jakości usług ze wszystkich dostępnych podpasm oraz zapewnić zgodność z istniejącymi systemami. W artykule przedstawiono wyniki detekcji dla wielokanałowego detektora ED-ENP(ang. Energy Detector with Estimated Noise Power) wykorzystanego do budowy świadomości sytuacji elektromagnetycznej widma dla potrzeb radia kognitywnego. Testy zostały przeprowadzone w symulatorze zbudowanym w środowisku Matlab/ Simulink.

EN

Signal sensing is a key functionality of cognitive radio. Detection of spectrum holes is an important requirement for cognitive radio which should manage more efficient the spectrum resources based on the results from spectrum monitoring block and adjust the network parameters in case of changing communications conditions. When detection of spectrum hole is proper user can utilize the best available band to meet the service requirements. In this paper authors present results of multichannel detector with ED-ENP (Energy Detector with Estimated Noise Power) for situation awareness creation. All tests were performed in a simulator, which was developed in Matlab/Simulink environment.

Słowa kluczowe

PL

monitorowanie widma; detekcja sygnałów; detektor wielokanałowy; radio kognitywne

EN

spectrum monitoring; signal sensing; multichannel detector; cognitive radio

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2017
• Tom: nr 8-9
• Strony: 749--754, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Skokowski P.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00–908 Warszawa, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2

autor

Kaszuba-Chęcińska A.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00–908 Warszawa, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2

autor

Chęciński R.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00-908 Warszawa, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2

autor

Łopatka J.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00–908 Warszawa, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2

Bibliografia

• [1] J. Mitola, G. Q. Maguire, 1999. “Cognitive radio: making software radios more personal”, IEEE Personal Communications, 6, str. 13 – 18
• [2] K. Sithamparanathan, A. Giorgetti, 2012 “Cognitive Radio Techniques: Spectrum Sensing, Interference Mitigation, and Localization,” Artech House.
• [3] A. M. Wyglinski, M. Nekovee, Y. T. Hou, 2010 .“Cognitive Radio Communications and Networks,” Elsevier.
• [4] S. Haykin, 2005 .“Cognitive radio: brainempowered wireless communications,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 23, no. 2, pp. 201–220.
• [5] T. Yücek and H. Arslan, 2009 .“A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications,” IEEE Commun. Surv. Tutor., vol. 11, no. 1, pp. 116–130.
• [6] D. Cabric, A. Tkachenko, and R. W. Brodersen, 2006 “Spectrum Sensing Measurements of Pilot, Energy, and Collaborative Detection,” in IEEE Military Communications Conference, MILCOM-2006, pp. 1–7.
• [7] A. Kaszuba, R. Chęciński, J. Łopatka, 2015. “Wielokanałowy detektor energii z wykorzystaniem filtru WOLA”, Przegląd Telekomunikacyjny Nr 8/9
• [8] P. Skokowski, K. Malon, J. M. Kelner, J. Dolowski, J. Lopatka, P. Gajewski, 2014.“Adaptive channels’ selection for hierarchical cluster based cognitive radio networks,” 8th International Conference on Signal Processing and Communication Systems, Gold Coast, str. 1 – 6
• [9] K.Malon, P. Skokowski, P. Marszalek, J. M. Kelner, J. Łopatka, 2014.“Cognitive Manager for Hierarchical Cluster Networks Based on Multi-Stage Machine Method,” IEEE Military Communications Conference (MILCOM).