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Análisis y simulación de algoritmos para detección de espectro en radio cognitiva

2018-01-15

Alomoto Chicaiza, D. W., & Martínez Báez, I. J. (2018). Análisis y simulación de algoritmos para detección de espectro en radio cognitiva. 116 hojas. Quito : EPN.
T-IE/4591/CD 8479

El trabajo de titulación describe brevemente la tecnología de radio cognitiva como una alternativa que permite resolver los problemas relacionados a la escasez y congestión del espectro radioeléctrico, como paso esencial para utilizar esta tecnología se debe identificar la ubicación de las bandas de espectro y categorizarlas en ocupadas o libres. Por tanto también se describen las propiedades y características de cada técnica de detección de espectro, revisando brevemente cada una de ellas. Se simulan en MATLAB los algoritmos más utilizados (detección de energía, detección de características cicloestacionarias de la señal y detección basada en la transformada Wavelet) con el fin de conocer cuál de ellos ofrece mejor desempeño en términos de precisión de detección y utilización de recursos. Finalmente, se presentan conclusiones a partir de los resultados obtenidos por medio de repetidas simulaciones, aplicadas a un entorno de radio de banda ancha (escenario general para los algoritmos implementados).

Paredes Paredes, Martha Cecilia, director

This final career project describes briefly the cognitive radio technology like an alternative to solve problems related with spectrum scarcity and congestion. This technology has an essential task that consists in finding the idle frequency bands on the wideband spectrum. There are many algorithms to do this task and it is necessary to know their properties and characteristics. In order to do this, the final career project describes each technique and algorithm for spectrum sensing. Simulations in MATLAB for the more widely used algorithms (energy detection, cycloestationary detection and detection based on Wavelet transform) are presented. The main target of this study is finding out which algorithm offers the best performance on terms of detection precision and hardware resources.

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