intTypePromotion=1

Thuật toán phát hiện tín hiệu Pilot trong cảm nhận phổ cho vô tuyến nhận thức

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

0
31
lượt xem
1
download

Thuật toán phát hiện tín hiệu Pilot trong cảm nhận phổ cho vô tuyến nhận thức

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo đề xuất một thuật toán xử lý tín hiệu để tăng độ chính xác phép đo năng lượng tín hiệu pilot. Thuật toán thực hiện điều chỉnh tốc độ lấy mẫu cho bộ FFT, với mục tiêu đưa chính xác tần số tín hiệu pilot vào giữa bin tần số, giảm thiểu hiệu ứng dò phổ. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán đạt được độ lợi đến 3,6 dB khi phát hiện tín hiệu pilot so với bộ phát hiện không có tính năng điều chỉnh tốc độ lấy mẫu.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Thuật toán phát hiện tín hiệu Pilot trong cảm nhận phổ cho vô tuyến nhận thức

Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN TÍN HIỆU PILOT<br /> TRONG CẢM NHẬN PHỔ CHO VÔ TUYẾN NHẬN THỨC<br /> Vũ Lê Hà1*, Trần Đình Lâm1, Lưu Thị Thu Hồng1<br /> <br /> Tóm tắt: Bài báo đề xuất một thuật toán xử lý tín hiệu để tăng độ chính xác<br /> phép đo năng lượng tín hiệu pilot. Thuật toán thực hiện điều chỉnh tốc độ lấy mẫu<br /> cho bộ FFT, với mục tiêu đưa chính xác tần số tín hiệu pilot vào giữa bin tần số,<br /> giảm thiểu hiệu ứng dò phổ. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán đạt được độ lợi<br /> đến 3,6 dB khi phát hiện tín hiệu pilot so với bộ phát hiện không có tính năng điều<br /> chỉnh tốc độ lấy mẫu. Thuật toán được sử dụng trong mô hình máy thu vô tuyến<br /> nhận thức (Cognitive Radio – CR) thực hiện chức năng cảm nhận phổ (spectrum<br /> sensing).<br /> Từ khóa: Tín hiệu pilot, Vô tuyến nhận thức, Cảm nhận phổ.<br /> <br /> 1. MỞ ĐẦU<br /> Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) đang là một trong những xu hướng<br /> phát triển đầy hứa hẹn trong lĩnh vực thông tin liên lạc vô tuyến thông minh thế hệ<br /> mới. Một trong những đặc điểm chính của CR đó là khả năng thích nghi với môi<br /> trường xung quanh, nơi mà các tham số như tần số, công suất tiêu thụ, phương<br /> thức điều chế, băng thông,..có thể thay đổi phụ thuộc vào môi trường, tình huống<br /> của người dùng, điều kiện mạng, vị trí địa lý,... CR hoạt động theo một chu trình<br /> khép kín thích nghi gọi là chu kỳ nhận thức (cognitive cycle) [1]. Trong chu kỳ<br /> nhận thức này, cảm nhận phổ (spectrum sensing) là một trong những chức năng<br /> quan trọng. Để cảm nhận phát hiện tín hiệu băng hẹp, có nhiều thuật toán phát hiện<br /> đã được nghiên cứu. Trong [9], sự ảnh hưởng của kích thước dữ liệu đầu vào bộ<br /> biến đổi Fourier nhanh (FFT) tới khả năng phát hiện tín hiệu được phân tích, kích<br /> thước FFT phù hợp được tính toán để nâng cao xác suất phát hiện. Ý tưởng của<br /> thuật toán là đưa các thành phần tần số băng hẹp cần phát hiện vào gần vị trí các<br /> thành phần tần số đầu ra bộ FFT (còn gọi là các bin tần số) bằng một mô hình bộ<br /> FFT với chiều dài N có thể thay đổi.<br /> Xuất hiện trong nhiều dạng tín hiệu thông tin liên lạc vô tuyến hiện nay, tín hiệu<br /> pilot được sử dụng cho mục đích giám sát, đồng bộ hoặc nhận biết sự tồn tại của<br /> nguồn phát xạ. Ví dụ như phổ tín hiệu điều tần băng rộng WFM [8] có tín hiệu<br /> pilot tại 19 kHz. Thông thường tín hiệu này là đơn tần (1 tone), định vị ở một vị trí<br /> cố định trong băng thông tín hiệu và có mức năng lượng vượt trội so với các thành<br /> phần tín hiệu khác. Vì vậy để xác định một kênh tần số là đang trống hay đã được<br /> sử dụng, một phương pháp tiếp cận là đi tìm sự có mặt của tín hiệu pilot thay vì<br /> phải phân tích phổ toàn bộ kênh.<br /> Bài toán tìm nhanh và chính xác năng lượng tần số pilot phụ thuộc vào thuật<br /> toán tính toán và tốc độ lấy mẫu để số hóa tín hiệu. Khối phân tích phổ là một<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 10 - 2015 53<br /> Kỹ thuật điện tử<br /> <br /> thành phần quan trọng trong bộ cảm nhận phổ, thông thường được thực hiện bằng<br /> thuật toán FFT của Cooley-Turkey [4]. Thuật toán này rất hiệu quả khi cần tính<br /> toàn bộ các thành phần tần số. Tuy nhiên khi chỉ cần tính một hoặc một vài thành<br /> phần tần số trong băng tần (như tần số pilot), thuật toán Goertzel [5] tính toán các<br /> thành phần tần số đơn cho thấy hiệu quả tốt hơn cả về tốc độ và độ chính xác, đặc<br /> biệt khi số tần số cần tính nhỏ hơn giá trị log2N, với N là số mẫu cần phân tích.<br /> Hơn nữa, không như thuật toán Cooley-Turkey, chỉ tính toán hiệu quả tối ưu khi số<br /> lượng mẫu là một lũy thừa của 2, thuật toán Goertzel có khả năng tính toán hệ số<br /> Fourier với một tập N mẫu bất kỳ [2].<br /> Một trong những thuật toán phát hiện tín hiệu pilot được đề xuất trong [3]. Tác<br /> giả chỉ ra rằng các thành phần tần số tín hiệu quanh tín hiệu pilot có các xác suất<br /> xuất hiện năng lượng tín hiệu khác nhau, vì vậy có thể gán trước một xác suất phát<br /> hiện tương ứng với thứ tự được kiểm tra tại các tần số này, sau đó sử dụng thuật<br /> toán Goertzel phát hiện tuần tự để duyệt qua danh sách các tần số. Thuật toán này<br /> cũng được [10] thực thi trên nền FPGA để phát hiện các tần số của tín hiệu DTMF.<br /> Để phát hiện biên độ lớn nhất của thành phần tần số trong vùng phổ cần phân tích,<br /> một bộ dao động điều chỉnh tần số được sử dụng trong [7]. Bộ dao động này có<br /> chức năng làm tần số ngoại sai để trộn với tín hiệu cao tần. Tín hiệu sau bộ trộn<br /> được đưa qua bộ lọc dải thông và đưa vào bộ phát hiện đỉnh năng lượng. Trong [6]<br /> bộ lọc Goertzel bậc hai được sử dụng thay thế cho bộ lọc FIR của bộ phân tích<br /> phổ, cho thấy hiệu quả tốt hơn về độ phân giải tần số và dung lượng tài nguyên<br /> phần cứng. Khi phát hiện tín hiệu pilot băng hẹp, [9] đã chứng minh trong trường<br /> hợp vị trí tần số của tín hiệu pilot không nằm đúng vị trí của các thành phần tần số<br /> đầu ra bộ FFT, tỷ số tín/tạp (SNR) ở hai thành phần tần số lân cận sẽ giảm và tín<br /> hiệu pilot sẽ khó bị phát hiện và khi tăng kích thước FFT sẽ làm tăng SNR.<br /> Trong hình 1, khi thực hiện biến đổi FFT độ dài N, kết quả đầu ra là năng lượng<br /> tín hiệu tại các tần số có chỉ số 0, ..., k, k+1, k+2,...,N-1. Giả thiết tần số tín hiệu<br /> pilot nằm tại tần số k   trong đó  là độ lệch tần số từ bin tần số thứ k đến tần số<br /> pilot.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Vị trí tín hiệu pilot nằm lệch các khay tần số bộ FFT.<br /> Nghiên cứu [9] đã chứng minh rằng, Khi  nằm lệch ở chính giữa các bin tần<br /> số đầu ra bộ FFT, tỷ số SNR ở hai thành phần tần số lân cận (k và k+1) sẽ nhỏ<br /> nhất. Khi tăng kích thước FFT sẽ làm tăng được tỷ số SNR. Trên cơ sở nghiên cứu<br /> <br /> <br /> 54 V.L. Hà, Tr.Đ.Lâm, L.T.T.Hồng, “Thuật toán phát hiện tín hiệu … vô tuyến nhận thức.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> này, bài báo xây dựng thuật toán sử dụng biến đổi Goertzel để đánh giá chính xác<br /> biên độ các thành phần tần số băng hẹp. Tuy nhiên không giống như [9] (cần tăng<br /> số điểm FFT để có thể đưa thành phần tần số pilot vào gần tâm bin tần số), giải<br /> pháp xử lý tín hiệu mà bài báo đưa ra là thay đổi tần số lấy mẫu với bước tần nhỏ.<br /> Nội dung giải pháp được trình bày trong phần 2.<br /> 2. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH VÀ THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN PILOT<br /> Mô hình cấu trúc thực thi thuật toán như hình 2:<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Sơ đồ khối tìm chính xác tần số pilot.<br /> Ý tưởng của thuật toán là điều khiển khối tổ hợp tần số (THTS) kiểu DDS để<br /> tạo ra các tần số lấy mẫu khác nhau cho bộ ADC. Tần số lấy mẫu được tính toán để<br /> đưa thành phần tín hiệu pilot băng hẹp vào chính xác vị trí tâm của các khay tần số<br /> sau bộ biến đổi FFT. Gọi tần số lấy mẫu ban đầu là fs, tín hiệu băng hẹp có tần số<br /> là fc nằm tại một vị trí giữa các khay tần số fk và fk+1. Cần tính tần số fs1 để fc nằm<br /> tại vị trí k khi phân tích tập N điểm mẫu dữ liệu mới sử dụng tần số lấy mẫu fs1.<br /> Với tần số lấy mẫu fs chỉ số k của thành phần tần số fk là:<br /> k  N . fk / fs (1)<br /> Như vậy, trong trường hợp tín hiệu PU nằm tại tần số f k  với    0,1 , cần<br /> phải điều chỉnh các tham số ở vế phải của biểu thức (1) để có thể đưa f k  vào<br /> đúng vị trí thứ k (thành phần tần số thứ k) hoặc vị trí thứ (k+1) (thành phần tần số<br /> thứ k +1). Với độ dài chuỗi dữ liệu N không đổi, để thực hiện điều này cần phải<br /> N . fk<br /> thay đổi tần số lấy mẫu fs . Từ (1), tần số lấy mẫu là: f s <br /> k<br /> Hiển nhiên fs và fk tỷ lệ thuận với nhau (khi tăng fs thì fk cũng sẽ tăng và ngược<br /> lại). Gọi fs1 là tần số lấy mẫu mới để cho tần số f k  nằm tại bin tần số thứ k, sẽ có:<br /> N ( f k  f . ) N . f k N .f . f .<br /> f s1     fs  s (2)<br /> k k k k<br /> Khi  chạy từ 0 đến 1 tần số lấy mẫu sẽ chạy từ fs đến [fs+ fs/k].<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 10 - 2015 55<br /> Kỹ thuật điện tử<br /> <br /> Để xác định được chính xác tần số fc của PU, tần số lấy mẫu fs* sẽ được điều<br /> 1<br /> chỉnh dần trong phạm vi f s [1  (1  )] với bước tần f s* đặt trước (giới hạn tối<br /> k<br /> thiểu của f s* phụ thuộc vào giới hạn phân giải tần số của bộ DDS). Giá trị fc* lớn<br /> nhất chính là giá trị tần số sóng mang của pilot.<br /> DDS tạo ra tần số lấy mẫu để thực hiện thuật toán phát hiện tín hiệu pilot như<br /> trong phương trình (2). Vì trước khi vào bộ phân tích và lấy mẫu, tín hiệu đã được<br /> đưa xuống băng tần gốc, nên tốc độ lấy mẫu không cần cao, có nghĩa là hạn chế<br /> của bộ DDS về giới hạn trên của tần số đầu ra cũng không phải là vấn đề lớn. Tần<br /> số lấy mẫu tín hiệu cần phải được điều chỉnh với một bước tần đủ mịn với tốc độ<br /> nhanh. Đây chính là ưu điểm của bộ DDS. Việc điều chỉnh tần số lấy mẫu được<br /> thực hiện bằng bộ tổ hợp tần số DDS thực thi trên nền FPGA. Thuật toán xác định<br /> chính xác tần số pilot được xây dựng như hình 3. Giả sử trong dải phổ tín hiệu cần<br /> phân tích B bằng 200kHz, tần số pilot định vị tại fpilot bằng 150kHz. Vì nhiều<br /> nguyên nhân khác nhau, tín hiệu pilot thực tế thu được sẽ nằm tại một tần số nào<br /> đó (giả sử 150,1 kHz) gần tần số 150kHz trung tâm.<br /> Giả sử thuật toán phát hiện pilot sử dụng phân tích FFT với độ dài N điểm, để<br /> đạt được các bin tần số với độ phân dải ffft_res bằng 0,1kHz trong dải DC đến<br /> 200kHz, độ dài dữ liệu cần phân tích là: N fft  2* B / f fft _ res  2* 200 / 0.1  4000 .<br /> Tốc độ lấy mẫu cần tạo ra từ DDS là: f DDS  2* B  400 (kHz ) . Với tín hiệu pilot<br /> nằm quanh vị trí tần số 150 kHz, chỉ số bin tần số của tín hiệu này là:<br /> 1 N fft * f pilot 1 4000*150<br /> k   1500<br /> 2 B 2 200<br /> Thực hiện quét qua các tần số lân cận với bước nhảy tần f  0.01kHz . Gọi n là<br /> f fft _ res 0.1<br /> số tần số sẽ được được quét qua, số này được xác định là: n    10 .<br /> f 0.01<br /> 1<br /> Như vậy    0.1 . Cho n chạy từ -4 đến 5, các tần số cần được phân tích là<br /> n<br /> fpilot_i bằng 149,96 kHz đến 150,15 kHz. Để đưa được các tần số fpilot_i vào tâm<br /> khay tần số thứ k=1500, tần số lấy mẫu fsi mà DDS cần được thiết lập quanh tần số<br /> f .<br /> fs=400kHz ban đầu là: f si  f s  s .<br /> k<br /> Bảng thiết lập tần số lấy mẫu như bảng 1.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 56 V.L. Hà, Tr.Đ.Lâm, L.T.T.Hồng, “Thuật toán phát hiện tín hiệu … vô tuyến nhận thức.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> Bắt đầu<br /> <br /> <br /> Khởi tạo:<br /> Đặt Fs, N, k<br /> <br /> <br /> Tính toán:<br /> fs*max=fs[1+1/Nk]<br /> <br /> Tính thành phần tần số thứ k<br /> X[k]=G(fs*,N,k)<br /> <br /> <br /> So sánh tìm X[k] max<br /> Thay đổi tần số lấy mẫu<br /> fs*=fs*+DeltaF<br /> <br /> <br /> fs*>fs*max?<br /> <br /> <br /> <br /> Xác định vị trí X[k] max<br /> <br /> <br /> Kết thúc<br /> <br /> Hình 3. Thuật toán xác định chính xác vị trí tần số pilot.<br /> <br /> Bảng 1. Thiết lập tần số lấy mẫu thực hiện thuật toán phát hiện pilot.<br /> fs (kHz) N k fk (kHz)  fsi (kHz)<br /> 400 4000 1500 150 -0.4 399.893<br /> 400 4000 1500 150 -0.3 399.920<br /> 400 4000 1500 150 -0.2 399.947<br /> 400 4000 1500 150 -0.1 399.973<br /> 400 4000 1500 150 0 400.000<br /> 400 4000 1500 150 0.1 400.027<br /> 400 4000 1500 150 0.2 400.053<br /> 400 4000 1500 150 0.3 400.080<br /> 400 4000 1500 150 0.4 400.107<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 10 - 2015 57<br /> Kỹ thuật điện tử<br /> <br /> Từ bảng thiết lập tần số cho bộ DDS, hệ số tăng pha được xác định để cấu hình<br /> lại bộ DDS. Cấu hình thực thi bộ DDS bằng công nghệ FPGA.<br /> <br /> 3. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG<br /> Cài đặt tham số đầu vào cho mô phỏng đo các thành phần tần số khác nhau như<br /> sau: Tần số clock hệ thống: fs = 100 MHz; Băng tần: B=50 MHz; N = 200. Chọn<br /> lựa khảo sát các tần số nằm tại các khay tần thứ 1, 11, 21, 31, 41. Các tần số nằm<br /> chính giữa các khay tần số này là: f1=0.25MHz, f11=5.25MHz, f21=10.25MHz và<br /> f31=15.25MHz. Khoảng cách tần số giữa hai bin tần số liền kề là 0.5MHz. Đặt các<br /> tần số pilot cần khảo sát gần các vị trí trung tâm của các bin tần số, với các khoảng<br /> cách khác nhau như trong Bảng 2 và tính toán các thành phần tần số.<br /> Bảng 2. Đặt tần số khảo sát khả năng phát hiện pilot.<br /> ST Tần số pilot (MHz) Tần số trung tâm Bin tần số Độ lệch tần<br /> T (MHz) (MHz)<br /> 1 f01’=0,25 f01 = 0,25 01 0<br /> 2 f11’= 5,35 f11 = 5,25 11 0,1<br /> 3 f21’ = 10,45 f21 = 10,25 21 0,2<br /> 4 f31’=15,55 f31 = 15,25 31 0,3<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Phổ tín hiệu của 5 thành phần tần số.<br /> Kết quả mô phỏng cho thấy, khi các thành phần tần số càng lệch xa so với tâm<br /> của các bin tần số, biên độ tín hiệu sau phân tích phổ bị suy giảm đi đáng kể. Để<br /> đánh giá sự hiệu quả đo đạc khi thay đổi tần số lấy mẫu: đo tín hiệu tại các tần số f1<br /> và f2 bin tần số 15 và 20. Điều chỉnh tần số lấy mẫu fs sao cho tần số f1 nằm lệch<br /> khỏi tâm bin tần số với một lượng dịch tần thay đổi với bước f0 bằng 1/8 bước tần<br /> của bộ biến đổi FFT. Trong khi đó f2 luôn được điều chỉnh ở chính giữa bin 20 với<br /> mục đích tham chiếu. Khảo sát sự thay đổi biên độ của tần số f1 so với tần số f2.<br /> Kết quả mô phỏng thể hiện như trong hình 5.<br /> <br /> <br /> 58 V.L. Hà, Tr.Đ.Lâm, L.T.T.Hồng, “Thuật toán phát hiện tín hiệu … vô tuyến nhận thức.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. Điều chỉnh tần số lấy mẫu.<br /> <br /> Kết quả đo năng lượng tín hiệu pilot trong hình 5 được tổng hợp và mô tả lại<br /> như trong hình 6, với các giá trị năng lượng tín hiệu pilot trong 9 trường hợp, khi<br /> tín hiệu pilot nằm tại một vị trí tần số trong khoảng từ tâm bin thứ k đến tâm bin<br /> thứ k+1.<br /> Đồ thị khảo sát sự thay đổi biên độ khi<br /> tín hiệu pilot nằm trong khoảng tần số<br /> giữa hai thành phần fk và fk+1 cho thấy:<br /> biên độ f1 bị suy giảm đáng kể khi độ lệch<br /> tần lớn nhất (lệch 4f0 hoặc 5f0), mức tín<br /> hiệu pilot bị suy giảm tới 3,6dB so với khi<br /> tần số tín hiệu pilot nằm chính xác tại các<br /> bin tần số. Như vậy: việc điều chỉnh tần số<br /> lấy mẫu phù hợp sẽ cho phép đo năng Hình 6. Cường độ pilot khi nằm tại<br /> vị trí khác nhau trong bin tần số.<br /> lượng tín hiệu pilot tốt nhất tại f0 bằng 0<br /> hoặc 8, tức là tín hiệu nằm chính xác tại<br /> các bin tần số của bộ phân tích FFT.<br /> <br /> 4. KẾT LUẬN<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 10 - 2015 59<br /> Kỹ thuật điện tử<br /> <br /> Để làm tăng độ chính xác đo năng lượng tín hiệu pilot, thuật toán điều chỉnh tốc<br /> độ lấy mẫu cho bộ FFT được đề xuất, với mục tiêu đưa chính xác tần số tín hiệu<br /> pilot vào giữa bin tần số, giảm thiểu hiệu ứng dò phổ. Thiết kế, mô phỏng và thực<br /> thi các khối chức năng trên nền FPGA đã được trình bày. Kết quả cho thấy thuật<br /> toán đạt được độ lợi đến 3,6 dB khi phát hiện tín hiệu pilot so với bộ phát hiện<br /> không có tính năng điều chỉnh tốc độ lấy mẫu.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Josef Mitola, "Cognitive Radio: An Integrated Agent Architecture for Software<br /> Defined Radio", Ph.D. dissertation, Royal Inst. of Tech., Sweden, May (2000).<br /> [2]. Dương Tử Cường (2001), Xử lý tín hiệu số, NXB KH&KT, Hà Nội.<br /> [3]. Carlos C., (Aug 2007), “Spectrum sensing for dynamic spectrum access of TV<br /> band”, in Proc.2th International Conference on Cognitive Radio Oriented<br /> Wireless Networks and Communications.<br /> [4]. Cooley J., Tukey J. (1965), “An Algorithm for the machine calculation of<br /> complex fourier series”, Machine calculation of complex fourier serie.<br /> [5]. Goertzel G.(1958),“An Algorithm for the Evaluation of Finite Trigonometric<br /> Series”,The American Mathematical Monthly,Vol.65,pp. 34-35.<br /> [6]. Jung Hoiyoon (2011), “Non-uniform spectrum sensing using computationally<br /> efficient 2-level (FFT-Goertzel) based Energy Detection”, 5/11/IEEE.<br /> [7]. Lin M.Chuan, Tsai Guo-Ruey, Tu Yung-Chin, Chang Tai-Hsiung, Lin Ching-<br /> Hu (2008), “FPGA based spectrum analyzer with high area efficiency by<br /> Goertzel algorithm”, Congress on Image and Signal Processing, IEEE 2008.<br /> [8]. Roland Proesch (2011), Technical Handbook for Radio Monitoring<br /> VHF/UHF, Nordersteds, Germany.<br /> [9]. Yan Y., Gong Y. (2010), “Energy Detection of Narrowband Signals in<br /> Cognitive Radio Systems”, 978-1-4244-7555-1/10, IEEE 2010<br /> [10]. Zhang Xinyi (2010), ”The FPGA Implementation of Modified Goertzel<br /> Algorithm for DTMF Signal Detection”, International Conference on<br /> Electrical and Control Engineering, IEEE 2010.<br /> ABSTRACT<br /> PILOT DETECTION ALGORITHM FOR<br /> SPECTRUM SENSING IN COGNITIVE RADIO<br /> The article proposes a new model and algorithm in order to increase the<br /> accuracy of pilot signal power measurement. The sampling rate control algorithm<br /> for the FFT is proposed, aiming to take the pilot frequency to the center of frequency<br /> bin, minimize the spectrum leak effect. Simulation results show that the algorithm<br /> achieves 3.6 dB better than the detector without sampling rate adjustment feature.<br /> This algorithm is accommodated in cognitive radio for spectrum sensing function.<br /> Keywords: Cognitive radio, Pilot signal detect, Spectrum sensing.<br /> Nhận bài ngày 21 tháng 07 năm 2015<br /> Hoàn thiện ngày 10 tháng 08 năm 2015<br /> Chấp nhận đăng ngày 07 tháng 09 năm 2015<br /> Địa chỉ: * Viện Điện Tử, Viện KH-CN quân sự. Email: vulehuongha@yahoo.com.<br /> <br /> <br /> 60 V.L. Hà, Tr.Đ.Lâm, L.T.T.Hồng, “Thuật toán phát hiện tín hiệu … vô tuyến nhận thức.”<br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2