Cooperative primary user detection in multiband environments based on uniform sub-Nyquist sampling in sparse domain

• Evelio Astaiza-Hoyos ^[1] ; Héctor Fabio Bermúdez-Orozco ^[1] ; Wilmar Yesid Campo-Muñoz ^[1]
  1. [1] Universidad del Quindío

     Universidad del Quindío

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 84, Nº. 203, 2017, págs. 110-117
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Detección cooperativa de usuarios primarios en entornos multibanda basado en muestreo sub-Nyquist uniforme en el dominio disperso
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• Resumen
  • español

    En este artículo se propone un nuevo algoritmo cooperativo de detección de usuarios primarios (PU) en entornos multibanda (Sensado de Espectro de Banda Ancha -WBSS) basado en muestreo Sub-Nyquist y compleción de matrices. Así mismo se propone una matriz de muestreo uniforme para la señal multibanda en el dominio disperso. Abordando de esta forma, el problema del gran número de muestras a procesar cuando se realiza el muestreo de señales multibanda a tasa iguales o superiores a la tasa de Nyquist, buscando mejorar el desempeño del sensado de espectro de banda ancha en términos de la probabilidad de detección. Los resultados de simulación permitenevidenciar que el algoritmo propuesto mejora el desempeño del sensado en función de la probabilidad de detección y de las características operacionales del receptor con respecto a otros algoritmos de sensado de espectro de banda ancha cooperativo basados en muestreo Sub-Nyquist.

  • English

    In this paper is proposed a novel cooperative Primary User (PU) detection algorithm in multiband environments (Wideband Spectrum Sensing -WBSS) based on Sub-Nyquist Sampling and Matrix Completion. In this way, addressing the problem of large number of samples to be processed when multiband signals are sampled at Nyquist rate or higher rates, seeking to improve the performance of wideband spectrum sensing in terms of detection probability. The simulation results show that the presented algorithm allows the improvement of the WBSS performance in terms of detection probability and the receiver’s operational characteristics compared to other cooperative WBSS algorithms based on Sub-Nyquist sampling.