| LEADER |
06541nam a22002777a 4500 |
| 001 |
2085509 |
| 024 |
|
|
|3 10.35778/1742-000-043-021
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b ليبيا
|
| 100 |
|
|
|9 651232
|a Abdullah, Abdulati
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Performance Analysis of Cognitive Spectrum Sensing in Wireless Networks
|
| 260 |
|
|
|b جامعة الزيتونة
|c 2022
|g سبتمبر
|
| 300 |
|
|
|a 352 - 370
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a أجزاء مختلفة من الطيف الراديوي تم استخدامها من قبل تقنيات لاسلكية مختلف، والنتيجة هي أن بعض نطاقات التردد اليوم مزدحمة، في حين أن البعض الآخر نادرا ما يستخدم على الإطلاق، وهذا ما ينتج عنه ضعف في الكفاءة الطيفية. الراديو المعرف (الإدراكي) (Cognitive Radio) هو تقنية تعمل على حل مشكلة الكفاءة الطيفية باستخدام الراديو المحدد بالبرمجيات (Radio Defined Software) في SDR، يكون المرسل أو المحطة الأساسية قادرا على استشعار الأجزاء المستخدمة من الطيف سواء كانت أقل أو أكثر استخداما، ثم يعيد توزيع الإرسال لضمان استخدام الطيف بشكل أكثر كفاءة. تقنيات استشعار الطيف هي مبدأ الشبكات الراديوية الإدراكية؛ تهدف إلى الكشف عن قنوات الطيف غير المستخدمة من أجل استخدام الطيف الراديوي بشكل أكثر كفاءة. في هذه الورقة، تم تحليل ومحاكاة تقنيتين لاستشعار الطيف وهما الكشف عن الطاقة (Energy Detection) وتقنيات الكشف عن المرشحات المتطابقة (Matched Filter Detection) لتقييم أداء المستخدم الرئيسي (المرخص) والمستخدم الثانوي. تتميز هذه التقنيات بعتبة الاستشعار (Sensing Threshold) لتقييم استشعار الأداء. تستخدم معظم التقنيات الحالية حدا ثابتا، بالمقابل في هذه الورقة، يتم استخدام عتبة ديناميكية (Dynamic Threshold) لأن الضوضاء تعتبر عشوائية وبالتالي. وبناء على النتائج، يمكن لتقنية الكشف عن الطاقة تحقيق أفضل أداء للكشف في حالة معرفة ضوضاء التباين، في حين يصعب تقدير هذا في الغالب، مما قد ينتج عنه عدم يقين من الضوضاء. في هذه الحالة، قد يتدهور اكتشاف الطاقة بشكل كبير مما يؤدي إلى عدم اكتشاف الخطأ أو فترة الإنذار الخاطئ. لحل هذه المشكلة، يتم استخدام تقنية التصفية المتطابقة بما في ذلك كل من مرشح متوسط ومرشح IR. من خلال استخدام الفلتر المطابق، يتحسن أداء النظام الكلي مقارنة بتقنيات الكشف عن الطاقة، خاصة عند استخدام مرشح متوسط نظرا لقدرته على تقليل الضوضاء العشوائية والاحتفاظ باستجابة الخطوة الحادة. يتم تحقيق النتائج من خلال تقييم احتمالية الكشف والإنذار الخاطئ كدالة لإخراج SNR لكل حالة، مما نتج عن ذلك تحسن كبير في اكتشاف المرشح المطابق فوق 5 ديسيبل من SNR. يتم تنفيذ جميع النتائج باستخدام MATLAB®.
|b Different parts for radio spectrum of wireless networks have traditionally been defined for use by different wireless technologies; this currently causes crowding in some frequency bands, while others are hardly used, resulting in spectral inefficiency. Cognitive radio is a technology that resolves the effect of spectral inefficiency with software defined radio (SDR). In SDR the sender or base station is able to sense the under or over utilized parts of spectrum, then redistributes the transmission to ensure that the spectrum is more efficiently used. In this paper, two spectrum-sensing techniques of energy detection and matched filter detection are analyzed to evaluate the performance of the licensed user (primary user) and the cognitive user (secondary user). This is characterized by a sensing threshold to evaluate the sensing performance. Both static and dynamic thresholds are considered. Based on the results, energy detection technique can attain better performance detection in case of the noise of the variance is known, whereas this is mostly estimated, which may produce noise uncertainty. In this case, energy detection may significantly degrade resulting in either miss-detection or false alarm period. In order to mitigate this issue, matched filter technique is used including both averaging filter and IR rational filter. By deploying matched filter, the overall system performance improves comparing to energy detection techniques, particularly when averaging filter is used due to its ability to reduce the random noise and retain the sharp step response. The results are achieved by evaluating probability of detection, and false alarm as a function of output SNR for each case, which shows a considerable improvement for matched filter detection above 5 dB of SNR. All results are carried out using MATLAB®.
|
| 653 |
|
|
|a التقنيات اللاسلكية
|a الطيف الراديوي
|a الراديو المعرفي
|a الشبكات الراديوية
|
| 692 |
|
|
|a الراديو المعرفي
|a استشعار الطيف
|a كشف الطاقة وكشف المرشح المطابق
|b Cognitive Radio
|b Spectrum Sensing
|b Energy Detection and Matched Filter Detection
|
| 700 |
|
|
|9 651202
|a Shrena, Ismail
|e Co-Author
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|6 Social Sciences, Interdisciplinary
|c 021
|e Azzaytuna University Journal
|f Mağallaẗ ğāmiʿaẗ al-Zaytūnaẗ
|l 043
|m ع43
|o 1742
|s مجلة جامعة الزيتونة
|v 000
|x 2523-1006
|
| 856 |
|
|
|u 1742-000-043-021.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a IslamicInfo
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1327036
|d 1327036
|
