Sensado de espectro en banda ancha basado en matrix completion para redes de radio cognitiva

Abstract

Los sistemas de comunicaciones son componentes de vital importancia en la sociedad moderna, usados extensivamente en numerosas aplicaciones y en la prestación de servicios como la telefonía, la navegación web, la transmisión de video y datos, entre otros. En un inicio los sistemas se conformaban por redes de dispositivos cableados, pero la necesidad de comunicarse desde cualquier lugar impulso el desarrollo de dispositivos móviles e inalámbricos, tanto así que a nivel de tráfico ya ha superado a las redes cableadas; este crecimiento implica una mayor demanda en el uso del espectro radioeléctrico, recurso muy escaso. Esta condición motiva el origen de la Radio Cognitiva (CR), tecnología que se caracteriza por la capacidad de aprendizaje del entorno con el que interactúa y la auto-reconfiguración de sus parámetros de operación; para lograrlo define una serie de etapas que conforman el ciclo cognitivo, una de ellas el Sensado de Espectro (SS), que pretende determinar el rango de espectro disponible para ser utilizado por los Usuarios Secundarios (SU), a partir de la identificación de los Usuarios Primarios (PU), estos últimos tienen acceso autorizado para el uso de parte del espectro. Hoy en día con la rápida evolución de los transceptores, la microelectrónica y las altas frecuencias de propagación, se hace necesario que CR aplique algoritmos SS a un conjunto de frecuencias y realice un muestreo inferior a la tasa de Nyquist. En consecuencia, en la investigación se propone un algoritmo Sub-Nyquist de Detección de Espectro en Banda Ancha (WBSS), denominado MC IZMZ-SD, basado en Compleción de Matrices (MC); su objetivo es completar las entradas faltantes de la matriz de muestreo y recuperar las señales en un menor tiempo. Por otra parte, se evalúan algoritmos de Detección de Espectro en Banda Estrecha (NBSS) y se elige aquella que por facilidad de implementación permite conformar un banco de detectores para la WBSS, este último encargado de evaluar las señales recuperadas y determinar la disponibilidad de espectro. En el desarrollo de la investigación se emplea una metodología que permite diseñar, construir y evaluar el algoritmo propuesto. En los escenarios de simulación se utilizan señales determinísticas bajo diferentes condiciones de canal y tasas de muestreo. La verificación del algoritmo se realiza mediante el procesamiento de señales reales obtenidas de las bandas de TV y FM. Los resultados obtenidos a nivel de simulación e implementación muestran que tras aplicar el algoritmo MC IZMA-SD, se realiza la reconstrucción de la señal con tres cuartos del muestreo Nyquist, además se mejora el desempeño de la detección de espectro en banda ancha en términos de la probabilidad de detección y tiempo de respuesta. Para trabajos futuros se sugiere integrar dispositivos con múltiples antenas y en los bancos de detección otros algoritmos de NBSS, diferentes a la detección de energía.

Communications systems are components of vital importance in modern society, used extensively in numerous applications and in the provision of services such as telephony, web browsing, video and data transmission, among others. Initially, the systems were made up of wired device networks, but the need to communicate from anywhere boosted the development of mobile and wireless devices, so much so that at the traffic level they have already overtaken wired networks; This growth implies a greater demand in the use of the radioelectric spectrum, a resource that is already very scarce. This condition motivates the origin of Cognitive Radio (CR), a technology characterized by the ability to learn from the environment with which it interacts and the self-reconfiguration of its operating parameters; To achieve this, it defines a series of stages that make up the cognitive cycle, one of which is Spectrum Sensing (SS), which aims to determine the range of spectrum available to be used by Secondary Users (SU), based on the identification of the Primary Users (PU), the latter have authorized access for the use of part of the spectrum. Today with the rapid evolution of transceivers, microelectronics, and high propagation frequencies, it is necessary for CR to apply SS algorithms to a set of frequencies and to sample below the Nyquist rate. Consequently, the research proposes a Sub-Nyquist Broadband Spectrum Detection (WBSS) algorithm, called MC IZMZ-SD, based on Matrix Completion (MC); Your goal is to fill in the missing inputs from the sampling matrix and retrieve the signals in less time. On the other hand, Narrow Band Spectrum Detection (NBSS) algorithms are evaluated and the one chosen for ease of implementation allows to set up a bank of detectors for the WBSS, the latter in charge of evaluating the recovered signals and determining the availability of spectrum. In the development of the investigation a methodology is used that allows to design, construct and evaluate the proposed algorithm. In the simulation scenarios deterministic signals are used under different channel conditions and sampling rates. The verification of the algorithm is carried out by means of the processing of real signals obtained from the TV and FM bands. The results obtained at the simulation and implementation level show that after applying the MC IZMA-SD algorithm, the reconstruction of the signal is performed with less than three-fourths of the Nyquist sampling, in addition to improving the performance of spectrum detection in broadband in terms of detection probability and response time. For future work, it is suggested to integrate devices with multiple antennas and in the detection banks other NBSS algorithms, different from energy detection.