Estimação Espectral para Rádio Cognitivo pelo Método Multitaper

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/encom2013-a07

 

downloadpdf

Gabriel T. N. Guimarães1 & Fabrício B. S. de Carvalho1

 

Resumo: Sensoreamento espectral é uma tarefa fundamental no desenvolvimento de um sistema de rádio cognitivo, sendo o desafio mais importante na implementação de uma solução para o problema de eficiência do espectro. Para isso é necessária uma estimação espectral que detecte lacunas (i.e., faixas de frequência do espectro de rádio subutilizadas), tenha alta resolução em frequência e estime a potência média de radiação nessas faixas. Este artigo revisa o método de estimação não paramétrica multitaper (MTM) que tem como mérito executar as tarefas mencionadas. O MTM pode ser expandido para uso em análise espaço-temporal da frequência (como o espectro se altera ao longo do tempo e do espaço), mais extensa e complexa.

Palavras-chave: sensoreamento espectral, rádio cognitivo, método multitaper, estimação não-paramétrica

 

1 Departamento de Engenharia Elétrica. Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa, Brasil. E-mail: gabriel.guimaraes@outlook.com; fabricio@cear.ufpb.br

 

Literatura Citada

[1] FCC, "Spectrum policy task force", Tech. Rep., Nov. 2002.

[2] S. Haykin "Cognitive radio: Brain-empowered wireless communications", IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 23, pp.201 -220 2005. doi

[3] I. F. Akyildiz, W.-Y. Lee, M. C. Vuran, and S. Mohantly, “Next Generation/dynamic spectrum access /cognitive radiowireless network: A survey,” Elsevier Computer Networks, vol. 50, pp. 2127-2159, Septemper 2006.

[4] Schuster, A., "On the investigation of hidden periodicities with application to a supposed 26 day period of meteorological phenomena,"Terrestrial Magnetism, 3, 13-41, 1898. doi

[5] Haykin, Simon ; Thomson, D.J. ; Reed, J.H., Spectrum Sensing for Cognitive Radio. Proceedings of the IEEE Volume: 97 , Issue: 5 Publication Year: 2009 , Page(s): 849- 877.

[6] R. Tandra and A. Sahai, B SNR walls for signal detection, IEEE J. Sel. Topics Signal Process. , vol. 2, pp. 4–17, Feb. 2008. doi

[7] D.B.Pewival and A.T.Walden, Spectral Analysis for Physical Applications. Cambridge University Press, 1993.

[8] J. P. Burg, B Maximum entropy spectral analysis, Ph.D. dissertation, Stanford Univ., 1975.

[9] D. J. Thomson, B Spectrum estimation and harmonic analysis,[ Proc. IEEE, vol. 70, pp. 1055–1096, Sep. 1982. doi

[10] D. Slepian, B Prolate spheroidal wave functions, fourier analysis, and uncertainty v: The discrete case,[ Bell Syst. Tech. J. , vol. 57, pp. 1371–1429, Apr. 1989. doi

[11] D. Percival and A. Walden, Spectral Analysis for Physical Applications. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 1993. doi