Estimación de frecuencia de señales continuas con muestreo sub-Nyquist, a través de su máximo valor singular
Palabras clave:
Autocorrelación, Awgn, Espectro, Frecuencia de Muestreo, Radio Cognitiva, Sub-Nyquist, Valores SingularesResumen
En los sistemas de Radio Cognitivo (CR) se busca realizar una utilización eficiente de los recursos radio, por consiguiente, el Sensado de Espectro (SS) es una función crítica, dado que de ella depende que el sistema de CR tenga un conocimiento adecuado de las bandas espectrales sub utilizadas. Los métodos tradicionales de SS, presentan grandes retos de implementación dado que ellos requieren altas tasas de muestreo por encima de la tasa de Nyquist haciendo que la cantidad de muestras a procesar sea elevada. Para abordar este problema, en este trabajo se presenta un método para la estimación de la frecuencia central de señales continuas adquiridas con frecuencias menores que la establecida por el teorema de muestreo. Con los datos obtenidos se calcula la matriz de autocorrelación, posteriormente se obtienen los valores singulares de dicha matriz y se comparan con valores preestablecidos, a partir de dichos valores, se estima la frecuencia central de la señal.
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J. F. Negrete, E.Páez, G. I. Sánchez, and J. Bravo, " Spectrum Crunch a la Vuelta de la Esquina," MediaTelecom, Tech Rep., May. 2013.
M. A. McHenry, D. McCloskey, D. Roberson, and J. T. McDonald, " Spectrum Occupancy Measurements Chicago, Illinois," Tech Rep., Nov. 2005.
Q. Zaho, B. M. Sadler, “A Survey of Dynamic Spectrum Access: Signal Processing, Networking and Regulatory Policy”, IEEE Signal Processing Magazine, pp. 79 – 89, May 2007.
J. Mitola, “Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications,” in Proc. IEEE Int. Workshop Mobile Multimedia Communications, pp. 3–10, 1999.
D. Cabric, S.M. Mishra, and R.W. Brodersen, “Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios,” in Proc. 38th. Asilomar Conf. Signals Systems, Computers, pp. 772–776, 2004.
A. Sonnenschein and P. M. Fishman, “Radiometric detection of spreadspectrum signals in noise of uncertainty power,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 28, no. 3, pp. 654–660, Jul. 1992.
A. Sahai, D. Cabric, “Spectrum sensing: Fundamental limits and practical challenges,” A tutorial in IEEE Int. Symp. New Frontiers DySPAN, Baltimore, MD, Nov. 2005.
R. Tandra and A. Sahai, “Fundamental limits on detection in low SNR under noise uncertainty,” in Proc. WirelessCom, Maui, HI, Jun. 2005, pp. 464–469.
S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory, vol. 2. Englewood Cliffs, NJ: Prentice–Hall, 1998.
H. Urkowitz, “Energy detection of unknown deterministic signals,” Proc. IEEE, vol. 55, no. 4, pp. 523–531, Apr. 1967.
D. Cabric, A. Tkachenko, and R. W. Brodersen, “Spectrum sensing measurements of pilot, energy, and collaborative detection,” in Proc. MILCOM, Oct. 2006, pp. 1–7.
H.-S. Chen, W. Gao, and D. G. Daut, “Signature based spectrum sensing algorithms for IEEE 802.22 WRAN,” in Proc. IEEE ICC, Jun. 2007, pp. 6487–6492.
W. A. Gardner, “Exploitation of spectral redundancy in cyclostationary signals,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 8, no. 2, pp. 14–36, Apr. 1991
W. A. Gardner,W. A. Brown, III, and C.-K. Chen, “Spectral correlation of modulated signals—Part II: Digital modulation,” IEEE Trans. Commun., vol. COM-35, no. 6, pp. 595–601, Jun. 1987.
N. Han, S. H. Shon, J. O. Joo, and J. M. Kim, “Spectral correlation based signal detection method for spectrum sensing in IEEE 802.22 WRAN systems,” in Proc. Int. Conf. Advanced Commun. Technol., Phoenix Park, Korea, Feb. 2006, pp. 1765–1770.
S. Shellhammer and R. Tandra, Performance of the Power Detector With Noise Uncertainty, Jul. 2006, IEEE Std. 802.22-06/0134r0.
J. J. Martínez, "La Descomposición en Valores Singulares (SVD) y Algunas de sus Aplicaciones," La Gaceta de la RSME, vol 8 no. 3 pp. 795-810, 2005.
M. F. Fahim and M. S. Raeen, "SVD Detection for Cognitive Radio Network based on Average of Maximum-Minimum of the ICDF," Internal. Journ. Adv. Comp. Research, vol. 2, no. 3, pp. 182-187, Sep 2012.
M.Hasbullah and H.Suhaidi, "SVD-Based Signal Detector for Cognitive Radio Networks," in 13th Internal. Confer. Modell.and Simul., 2011, pp. 513-517.
N. Chouhan, J. Dipti, and S.V. Charhate, "Cooperative Spectrum Sensing signal detection using SVD Signal Detector for Cognitive Radio," ITSI Transactiosn on Electrical and Electronics Engineering, pp. 31 - 34, 2013.
C.Shannon, "Communication in the presence of noise," Proc. IEEE, vol. 72, no. 9, pp. 1192-1201, Sep. 1984.
G. Castellanos Domínguez and Y. Semenovich Shinakov, " Analisis de Aleatoriedad en Señales y Sistemas," Universidad Nacional de Colombia, Sede Manizales. 2007
J. G. Proakis and D. G. Manolakis, " Digital Signal Processing," Pretience Hall International, Inc. 1996.
Stoica and A. Nehorai, “Statistical efficiency study of direction estimation methods, Part I: Analysis of MUSIC and preliminary study of MLM,” Advances in Spectrum Analysis and Array Processing, S. Haykin, Ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, vol. 1, pp. 263-305, 1991.
V.F. Pisarenko, “The retrieval of harmonics from a covariance function'', Geophysics J.Royal Ast. Soc., vol.33, pp.347-366, 1973.
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