Алгоритм сканирования спектра

До настоящего времени, наиболее широко используемые открытые платформы – это семейство универсальных открытых аппаратных платформ (USRP) в комбинации с программным обеспечением GNU Radio, способным производить большую часть обработки радиоволн, принимаемых и передаваемых различными радиоустройствами [1]. Реализовать алгоритм сканирования спектра в реальном времени достаточно затруднительно. Кроме того, в известных работах не представлено детальных результатов оценки рабочих характеристик предлагаемых методов сканирования спектра.

Сканирование радиочастотного спектра – одна из важнейших задач системы когнитивного радио. Эффективность сканирования в значительной степени определяет то, насколько эффективно используется частотный спектр [19], [20].

В этой главе будем разработать алгоритм сканирования спектра в когнитивной сети беспроводного доступа в среде Matlab R2011b. Можно использовать метод периодограммы для оценки спектральной плотности мощности. Предложенная модель показывает 5 основных пользователей, где сообщение каждого пользователя модулировано с помощью амплитудной модуляции. Суммирование пять первичных сигналов показывает передаваемый сигнал. Метод периодограммы используется для оценки спектральной плотности мощности передаваемого сигнала. Использование этого процесса познания отображается среди основных пользователей и вторичных пользователей.

Моделирования было выполнено следующим образом:

· Возьмем следующие 5 несущие частоты Fc1 = 1000, Fc2 = 2000, Fc3 = 3000, Fc4 = 4000 & Fc5= 5000 сохраняя частоту сообщение / сигнал абонентских данных равно 1000;

· После того, как данные первого пользователя прибывают, модулируются в первой несущей Fc1, аналогично тому, как поступают данные 2-го пользователя, модулируются на 2-м несущей Fc2, так до пятого пользователя Fc5. Если данных любого пользователя нет его частотный диапазон остается пустым, который называется пробелом;

· После того как все присваивания являются полными добавить все сигналы, чтобы создать несущий сигнал;

· Теперь мы оценим спектральную плотность мощности несущего сигнала с помощью периодограммы (); функции и значения хранятся в массиве Рхх. Рхх является распределением мощности на единицу частоты. Затем это значение хранится в объекте данных DSP, а затем нанесены;

· Теперь, если есть новый пользователь зайдет на канал, мы проверим массив Рхх, в определенном месте и назначить пользователю первый спектральную позицию.

· Суммируем все точки каждой частоты;

· Определим пороговое значение, в данном случае подставим экспериментальное пороговое значение равно 500;

· Определение присутствия или отсутствия первичного сигнала.

Рис.3.1 - Блок схема алгоритм сканирования спектра методом энергетического обнаружения

 

Блок-схема на рис. 3.1. показан полный поток процесса сканирования спектра энергетическим обнаружением или периодограммой. Это блок-схема показывает работу периодограммы для расчета спектральной плотности мощности передаваемого сигнала с использованием амплитудной модуляции. В конце концов, подведённая частота сравнивается с пороговым значением, и если порог будет меньше порога, то это предполагает, что основной пользователь отсутствует, и наоборот, если пороговое значение больше, чем порога.

Следующие графики показывают результаты моделирования, Рис.3.2 показывает, что все 5 основных пользователей присутствуют. Чтобы объяснить процесс познания, здесь основные пользователи, как предполагается, имеют частоты 1, 2, 3, 4 и 5КГц.

Рис.3.2. Все пять основные пользователи присутствуют

 

Рис.3.2. показывает спектральную плотности мощности (PSD) передаваемого сигнала, мы можем увидеть частотные пики для всех пяти основных пользователей, которые подразумевают, что все 5 пользователей присутствуют. Когда 3 пользователь покидает спектр, вторичный пользователь может получить доступ к нему.

Рис.3.3 - Третий пользователь отсутствует

 

Рис.3.3. показывает, что пользователи 1, 2, 4 и 5 присутствуют в то время 3 отсутствует, потому что нет пика частот для него.

Рис. 3.4 - Отсутствие второго и пятого пользователей

 

На рис. 3.4 видим что нет пиков частот для второго и пятого пользователей, это означает что они отсутствуют. А остальные пользователи присутствуют. Значит, что возможность использование спектра вторичным пользователем увеличивается.

⇐ Предыдущая123456789Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. АДАПТАЦИЯ И ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ АЛГОРИТМОВ
2. Алгоритм выполнения чертежей с использованием
3. Алгоритм вычисления ошибки косвенных измерений
4. Алгоритм интегрирования рациональной дроби
5. Алгоритм К внутригрупповых средних.
6. Алгоритм кратчайшей раскраски графа
7. Алгоритм метода проекции градиента
8. Алгоритм обработки и анализа данных
9. Алгоритм обработки результатов ПФЭ
10. Алгоритм обучение перцептрона
11. Алгоритм оказания неотложной помощи
12. Алгоритм подбора состава тяжелого бетона.