Identificação automática de sinais ISDB-T baseada em cicloestacionariedade aplicadas a sistemas de rádio cognitivo

Abstract

Resumo: Nesta dissertação implementa-se o m'método de detecção de características cicloestacionárias para o sensoriamento espectral em redes de rádio cognitivo. O principal objetivo é mediante uso das propriedades cicloestacionárias que apresenta o sinal de televisão digital de serviço integrado de transmissão terrestre (ISDB-T) poder detectar e identificar este tipo de sinal. Os sinais ISDB-T utilizados durante o processo de experimentação foram obtidos em condições reais de propagação por meio de um rádio definido por software. Duas m'métricas para detecção são utilizadas: autocorrelação no domínio do tempo, que consiste na correlação de uma parte do sinal ISDB-T com uma versão adiantada dele. Enquanto, a correlação cruzada no domínio do tempo consiste na correlação entre duas sequencias de dois sinais ISDB-T diferentes. Propõe-se um m'método de identificação do sinal ISDB-T sempre fazendo uso das propriedades cicloestacionárias do sinal. Os resultados de detecção e identificação do sinal ISDB-T que foram obtidos são avaliados através da estimação de curvas de probabilidade de detecção/identificação em função da relação sinal-ruído e curvas de características de operação do receptor. Os resultados obtidos demostram que o método proposto pode atingir os valores de probabilidade de detecção e falso alarme desejados pelo padrão para redes de rádio cognitivo IEEE 802.22 e a possibilidade de identificação do sinal ISDB-T a baixas relações sinal-ruído. Palavras chaves: Rádio Cognitivo, Sensoriamento Espectral, Cicloestacionariedade, Detecção e Identificação, ISDB-T, IEEE 802.22.

Abstract: This dissertation implements the method of cycloestationary characteristics detection for spectrum sensing in cognitive radio networks. The main objective is using the cyclostationary properties that Integrated Services Digital Broadcasting Terrestrial (ISDB-T) digital television signal has, in order to detect and identify this kind of signal. The ISDB-T signals used during the experimentation were obtained under real conditions of propagation through of a software-defined radio. Two metrics for detection are used: time-domain autocorrelation consisting in the correlation of the ISDB-T signal with a avanced version of it. While, the time-domain cross-correlation consisting in the correlation between two different sequences of two different ISDB-T signals. It is proposed a identification method for the ISDB-T signal, always taking advantage of the cyclostationary properties. The results of detection and identification of the ISDB-T signal that were obtained are evaluated through the estimate of probability of detection/identification curves as a function of signal to noise ratio and receiver operating characteristic curves. The results that were obtained show that the proposed method can reach the desired detection and false alarm probability values according to the IEEE 802.22 standard and the possibility of identifying the ISDB-T signal at low signal to noise ratio. Key Words: Cognitive Radio, Spectrum Sensing, Cyclostationarity, Detection and Identification, ISDB-T, IEEE 802.22.