Comparación de métodos de detección de espectro aplicados a redes móviles de radio cognitiva

• Autores: Pablo Geovanny Palacios Játiva, Carlos Andrés Saavedra Arancibia
• Localización: Journal of Science and Research: Revista Ciencia e Investigación, ISSN 2528-8083, Vol. 3, Nº. 10, 2018, págs. 16-20
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparison of spectrum detection methods applied to cognitive mobile radio networks
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• Resumen
  • español

    En este trabajo, el desempeño de tres métodos de detección de señales de usuario primario son comparados, el método de detección por descomposición en valores singulares (SVD), el método de detección por descomposición en valores propios (EVD) y el método de detección Ciclostacionario (CDM). Estos tres métodos son comparados en términos de Probabilidad de detección (Pd) vs relación señal-ruido (SNR), en una red cognitiva basada en las tecnologías móviles WiFi y LTE. Los resultados numéricos de los tres métodos son obtenidos a través de simulaciones numéricas y para verificar la eficiencia de los mismos, el estimador estadístico de Máxima Verosimilitud (MLE) es usado, en conjunto con la desviación estándar (SD) y el error estándar (SE) delos datos, obteniendo funciones de distribución acumuladas (CDF) para cada uno de los métodos analizados, demostrando que el método SVD en el sistema evaluado, superó a los otros métodos en términos de Pd

  • English

    In this work, the performance of three detection methods of primary user signals are compared, the detection methodby singular value decomposition (SVD), the detection method by eigenvalues decomposition (EVD) and the detection method cyclo-stationary (CDM). These three methods are compared regarding the probability of detection (Pd) vs. signal-to-noise ratio (SNR),in a cognitive network based on WiFi and LTE mobile technologies. The numerical results of three methods are obtained throughnumerical simulations. To verify their efficiency, a statistical maximum likelihood estimator (MLE) is used; together with thestandard deviation (SD) and the standard error (SE) of the data, obtaining accumulated distribution functions (CDF) for each ofthe analyzed methods, demonstrating that the SVD method in the system evaluated outperformed the other ways in terms of Pd