In order to measure the signal ener

In order to measure the signal energy in frequency domain, the received signal is first selects
the interesting bandwidth by a band pass filter and sampled, then converted to frequency
domain taking FFT followed by squaring the coefficients and then taking the average over the
observation band. Finally, according to a comparison between the average andthreshold, the
presence or absence of the PU can be detected as shown in figure 12.
International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) Vol.4, No.5, September 2012
237
The energy detection can be implemented in the frequency domain using periodograms and the
Welch’s periodogram.The periodogram method is a Discrete Fourier Transform (DFT) based
method to estimate Power Spectral Density(PSD).The idea of the Welch’s periodogram is to
divide the data sequence into segmentswith windowing. In the Welch’s method these data
segments can be overlapping andnon-overlapping.Using overlapped windows that decreases the
noise variance compared to single periodogram estimation.
The use ofspectrum sensing based on the frequencydomain energy detection hasbeen studied
for cognitive radio systems in[53]-[58]. Cabric et al. [53],using a periodogram to estimate the
spectrum viasquared magnitude of the FFT. The testbed used in the experiments is built around
theBerkeley Emulation Engine 2 (BEE2).Mustonen et al. [54], the performance of spectrum
sensing basedon the Welch’speriodogram was studied for cooperatingnodes in AWGN channel.
Zayen et al. [55], the smoothing was applied to the Welch’s periodogrm based sensing,
increasing the performance whilekeeping the complexity in relatively low level. Chen et al.
[56], the Welch’s periodogram basedspectrum sensing algorithm called FAR is introduced. It is
thebeauty of the algorithm that the decision variable is insensitive tonoise level.
EIRamly et al.[57], a Modified Energy Detection (MED)technique uses for spectrum sensing of
narrow-band FMsignal in the Wireless Microphone (WM) silent mode.Spectrum sensing using
themodified periodogram and Welch method for different windowtypes.
Miar and Aboulnasr [58], new methods of spectrum sensing based onsimplified DFT matrices
are introducedfor PSD estimation for CR.The methodis less computationallycomplex than DFT
techniques since no multiplications arerequired in the time-to-frequency domain conversion
process.
8. ENERGYDETECTIONUNDERFADINGCHANNELS
Energy detection has been used widely for spectrum sensing unknown deterministic signals
[44]. However, the performing analysis of energy detection over fading channels is heavy,
because it is hard to derive closed-form expressions for the average probability of detection
involving the generalized Marcum Q-function and the log-normal distribution.
8.1 Time Domain Energy Detection
Kostylev [59], analysis a signal with random (Rayleigh, Rice, and Nakagami)
amplitude.HandP are derived for Rayleigh, Rice and Nakagami fading channels. Digham et
al. [60], presents another analysisof the problem of energy detection of unknown signals over
different fading channels. The analysis focuses on no-diversity case under Rayleigh, Rice and
Nakagami fading channels, and quantify the improvement in the probability of detection when
multiple antennas (diversity) methods for energy detection based systems like equal gain
combining (EGC), selection combining (SC), and switch and stay combining (SSC) are used.
Digham et al. [61] the focus is on different a multiple antenna processing based energy detector
receptions such as maximal ratio combining (MRC), selection combining (SC), switch-and-stay
BPF
&
ADC
|| 
Squaring
Device Mean
Value
y(t)
f , FFT Comparewith
Threshold
Figure 12.FrequencyDomain Representation of Energy Detection
International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) Vol.4, No.5, September 2012
238
combining (SSC), square-law combining (SLC) and square-law selection (SLS) under Rayleigh
fading channels. The average probability of detection over Rayleigh, Nakagami and Rician
fading channels has been derived. Pandharipande and Linnartz [62], derived closed-form
expressions for the probability of detection and expressions for the probability of false-alarm
for each multiple antenna processing based energy detection scheme (SC and MRC) to analyse
the detection performance gain as compared to a single antenna energy detection scheme.
Herath andRajatheva [63], The energy detector with equal gain combining (EGC) reception
under Nakagami-Y fading channels is analysed
Torrieri [64], a practical energy detector (energy detector with bandpass sampling) is described
and analysed for the AWGN and Rayleigh channels with and without diversity combining. The
noise power at the radiometer output can be measured quite accurately if the measurement
interval is sufficiently long.
Li et al. [65], studies the PU signaldetection methods over Rayleigh fading channel in CR
system.

Kết quả (Việt) 1:

Để đo lường năng lượng tín hiệu trong tên miền tần số, nhận được tín hiệu là đầu tiên chọnbăng thông thú vị bởi một ban nhạc vượt qua bộ lọc và lấy mẫu, sau đó chuyển sang tần sốtên miền tham gia FFT theo bình phương và nhân các hệ số và sau đó lấy trung bình cácBan nhạc quan sát. Cuối cùng, theo một so sánh giữa andthreshold trung bình, cácsự có mặt hay vắng mặt của PU có thể được phát hiện như minh hoạ trong hình 12.Các tạp chí quốc tế của mạng máy tính & truyền thông (IJCNC) Vol.4, số 5, tháng 9/2012237Việc phát hiện năng lượng có thể được thực hiện trong miền tần số bằng cách sử dụng periodograms và cácWelch's periodogram. Phương pháp periodogram là một rời rạc Fourier Transform (DFT) dựa trênphương pháp ước tính năng lượng quang phổ Density(PSD). Ý tưởng của Welch periodogram làCác trình tự dữ liệu chia cửa sổ segmentswith. Trong phương pháp của Welch những dữ liệu nàyphân đoạn có thể chồng chéo trùng lặp andnon. Bằng cách sử dụng cửa sổ giảm chồng chéo cáctiếng ồn phương sai so với dự toán đơn periodogram.Các ofspectrum sử dụng cảm biến dựa trên phát hiện năng lượng frequencydomain đã được nghiên cứuĐối với hệ thống radio nhận thức trong [53]-[58]. Cabric et al. [53], bằng cách sử dụng một periodogram để ước tính cácquang phổ viasquared tầm quan trọng của FFT. Thử nghiệm được sử dụng trong các thí nghiệm được xây dựng xung quanhtheBerkeley thi đua động cơ 2 (BEE2). Mustonen et al. [54], hiệu suất của quang phổcảm biến basedon Welch'speriodogram đã được nghiên cứu cooperatingnodes AWGN kênh.Zayen et al. [55], làm mịn các được áp dụng cho Welch của periodogrm dựa trên cảm biến,tăng hiệu suất whilekeeping phức tạp ở mức tương đối thấp. Chen et al.[56], Welch's periodogram basedspectrum thuật toán gọi là VIỄN thám được giới thiệu. Nó làthebeauty của các thuật toán biến quyết định là không nhạy cảm tonoise cấp.EIRamly et al. [57], một kỹ thuật phát hiện năng lượng lần (MED) sử dụng cảm biến quang phổ củadải hẹp FMsignal trong cheá ñoä im laëng Wireless Microphone (WM). Cảm biến sử dụng quang phổthemodified periodogram và phương pháp Welch cho windowtypes khác nhau.Miar, Aboulnasr [58] và các phương pháp mới của phổ thám dựa onsimplified DFT ma trậnđang introducedfor PSD dự toán cho CR. Methodis ít hơn computationallycomplex hơn DFTkỹ thuật kể từ khi không có arerequired multiplications trong việc chuyển đổi tên miền tần số thời gianquá trình.8. ENERGYDETECTIONUNDERFADINGCHANNELSPhát hiện năng lượng đã được sử dụng rộng rãi cho cảm biến không biết xác định tín hiệu quang phổ[44]. Tuy nhiên, phân tích hiệu suất năng lượng phát hiện hơn phai kênh là nặng,bởi vì nó là khó khăn để lấy được đóng cửa, hình thức biểu hiện cho xác suất trung bình của phát hiệnliên quan đến tổng quát Marcum Q-chức năng và phân phối bình thường đăng nhập.8.1 phát hiện năng lượng miền thời gianKostylev [59], phân tích một tín hiệu với ngẫu nhiên (Rayleigh, gạo và Nakagami)biên độ. tay P có nguồn gốc Rayleigh, gạo và Nakagami phai kênh. Digham etAl. [60], trình bày một analysisof vấn đề năng lượng phát hiện tín hiệu không rõ hơnCác kênh khác nhau phai. Các phân tích tập trung vào sự đa dạng không có trường hợp theo Rayleigh, gạo vàNakagami phai kênh, và định lượng sự cải thiện trong khả năng phát hiện khinhiều ăng-ten (đa dạng) phương pháp phát hiện năng lượng dựa trên hệ thống như bình đẳng lợilựa chọn kết hợp (SC), và chuyển đổi và nghỉ kết hợp (SSC) kết hợp (EGC), được sử dụng.Digham et al. [61] trọng tâm là khác nhau một xử lý nhiều ăng-ten dựa trên năng lượng đầu báoCác tiếp tân như tối đa tỷ lệ kết hợp (MRC), kết hợp sự lựa chọn (SC), chuyển đổi và lưu trúHẠM&ADC|| Bình phươngCó nghĩa là thiết bịGiá trịy(t)f, FFT ComparewithNgưỡngHình đại diện FrequencyDomain Quận 12. phát hiện năng lượngCác tạp chí quốc tế của mạng máy tính & truyền thông (IJCNC) Vol.4, số 5, tháng 9/2012238kết hợp (SSC), vuông-luật kết hợp (SLC) và quảng trường luật (SLS) lựa chọn trong phần Rayleighphai kênh. Xác suất trung bình của phát hiện qua Rayleigh, Nakagami và Ricianlàm mờ các kênh đã được nguồn gốc. Pandharipande và Linnartz [62], nguồn gốc đóng cửa-biểu mẫuCác biểu hiện cho khả năng phát hiện và biểu thức cho xác suất của báo động giảĐối với mỗi nhiều ăng-ten xử lý dựa trên lược đồ phát hiện năng lượng (SC và MRC) để phân tíchhiệu suất phát hiện đạt được so với một ăng-ten duy nhất năng lượng phát hiện đề án.Herath andRajatheva [63], phát hiện năng lượng với nhau đạt được tiếp nhận kết hợp (EGC)theo Nakagami-Y phai kênh phân tíchTorrieri [64], một phát hiện năng lượng thực tế (năng lượng detector với bandpass mẫu) được mô tảvà phân tích cho AWGN và Rayleigh kênh và không có sự đa dạng kết hợp. Cáctiếng ồn điện tại các máy đo đầu ra có thể được đo khá chính xác nếu các đo lườngkhoảng thời gian là đủ dài.Li et al. [65], nghiên cứu các phương pháp signaldetection PU trên kênh Rayleigh phai trong CRHệ thống.

Kết quả (Việt) 2:

Để đo năng lượng tín hiệu trong miền tần số, các tín hiệu nhận được đầu tiên lựa chọn
băng thông thú vị bằng một băng qua bộ lọc và lấy mẫu, sau đó chuyển đổi sang tần số
miền dùng FFT tiếp theo bình phương và nhân hệ số và sau đó lấy trung bình trên
dải quan sát. Cuối cùng, theo sự so sánh giữa andthreshold trung bình, sự
có mặt hay vắng mặt của PU có thể được phát hiện như thể hiện trong hình 12.
Tạp chí Quốc tế Mạng máy tính & Truyền thông (IJCNC) Vol.4, số 5, tháng 9 năm 2012
237
Năng lượng phát hiện có thể được thực hiện trong miền tần số sử dụng periodograms và các
phương pháp periodogram periodogram.The của Welch là một Discrete Fourier transform (DFT) dựa trên
phương pháp để ước lượng điện Spectral Density (PSD) .Công ý tưởng của periodogram của Welch là để
phân chia các chuỗi dữ liệu vào cửa sổ segmentswith. Trong phương pháp của Welch những dữ liệu này
phân đoạn có thể được chồng chéo andnon-overlapping.Using chồng chéo cửa sổ làm giảm
sai tiếng ồn so với dự toán periodogram duy nhất.
Các cảm biến sử dụng ofspectrum dựa trên hasbeen phát hiện năng lượng frequencydomain nghiên cứu
cho hệ thống vô tuyến nhận thức ở [53] - [ 58]. Cabric et al. [53], sử dụng một periodogram để ước tính
phổ độ viasquared của FFT. Các thử nghiệm được sử dụng trong các thí nghiệm được xây dựng xung quanh
theBerkeley Thi đua Engine 2 (BEE2) .Mustonen et al. [54], hiệu suất của quang phổ
cảm biến Basedon các Welch'speriodogram đã được nghiên cứu cho cooperatingnodes trong kênh AWGN.
Zayen et al. [55], làm mịn được áp dụng cho cảm biến periodogrm dựa của Welch,
tăng hiệu suất whilekeeping sự phức tạp ở mức độ tương đối thấp. Chen et al.
[56], periodogram basedspectrum cảm biến thuật toán của Welch gọi FAR được giới thiệu. Nó là
thebeauty của các thuật toán mà các biến quyết định là mức tonoise không nhạy cảm.
EIRamly et al. [57], một phát hiện năng lượng (MED) kỹ thuật thay đổi sử dụng cho cảm biến quang phổ của các
băng hẹp FMsignal trong Micro không dây (WM) chế độ im lặng. Spectrum cảm biến sử dụng
periodogram themodified và phương pháp Welch cho windowtypes khác nhau.
Miar và Aboulnasr [58], phương pháp mới của cảm biến quang phổ dựa trên ma trận DFT onsimplified
là introducedfor dự PSD cho CR.The methodis ít computationallycomplex hơn DFT
kỹ thuật vì không có phép nhân arerequired trong tốn nhiều thời gian chuyển đổi tên miền để tần số
quá trình.
8. ENERGYDETECTIONUNDERFADINGCHANNELS
phát hiện năng lượng đã được sử dụng rộng rãi cho phổ cảm biến tín hiệu xác định rõ
[44]. Tuy nhiên, phân tích thực hiện phát hiện năng lượng trên kênh fading là nặng,
bởi vì rất khó để lấy được biểu hiện hình thức đóng cho xác suất trung bình của các phát hiện
liên quan đến các khái quát Marcum Q-chức năng và sự phân bố log-bình thường.
8.1 Thời gian Domain Năng lượng Detection
Kostylev [59], phân tích một tín hiệu với ngẫu nhiên (Rayleigh, Rice, và Nakagami)
amplitude.?Hand?P được bắt nguồn cho Rayleigh, Rice và Nakagami kênh fading. Digham et
al. [60], trình bày một analysisof vấn đề phát hiện năng lượng của tín hiệu không rõ qua
các kênh fading khác nhau. Phân tích tập trung trên không đa dạng trường hợp dưới Rayleigh, Rice và
Nakagami mờ dần các kênh, và định lượng những cải tiến trong khả năng phát hiện khi
nhiều anten (đa dạng) phương pháp cho các hệ thống dựa trên phát hiện năng lượng như tăng bằng
cách kết hợp (EGC), lựa chọn kết hợp (SC ), và chuyển đổi và ở lại kết hợp (UBCKNN) cũng được sử dụng.
Digham et al. [61] tập trung được vào xử lý dựa dò năng lượng một nhiều ăng-ten khác nhau
tiếp như tỷ lệ tối đa kết hợp (MRC), lựa chọn kết hợp (SC), chuyển-và-giữ
BPF
&
ADC
|| ?
Squaring
Device Mean
Value
y (t)
f, FFT Comparewith
Threshold
Hình 12.FrequencyDomain Đại diện của năng lượng phát hiện
Tạp chí Quốc tế Mạng máy tính & Truyền thông (IJCNC) Vol.4, số 5, tháng 9 năm 2012
238
kết hợp (SSC), Square luật kết hợp (SLC) và chọn hình vuông-pháp luật (SLS) dưới Rayleigh
kênh fading. Xác suất trung bình của phát hiện trên Rayleigh, Nakagami và Rician
kênh fading đã được bắt nguồn. Pandharipande và Linnartz [62], có nguồn gốc hình thức đóng
biểu cho khả năng phát hiện và biểu thức xác suất của giả báo động
cho mỗi chương trình phát hiện năng lượng chế biến ăng ten dựa nhiều (SC và MRC) để phân tích
đạt được hiệu suất phát hiện so với một anten duy nhất phát hiện năng lượng đề án.
Herath andRajatheva [63], Máy dò năng lượng với mức tăng bằng cách kết hợp (EGC) tiếp nhận
dưới kênh fading Nakagami-Y được phân tích
Torrieri [64], một máy dò năng lượng thực tế (dò năng lượng với mẫu bandpass) được mô tả
và phân tích cho các kênh AWGN và Rayleigh có và không có sự đa dạng kết hợp. Những
tiếng ồn điện tại đầu ra đo bức xạ có thể được đo khá chính xác nếu đo
khoảng thời gian đủ dài.
Li et al. [65], nghiên cứu các phương pháp signaldetection PU trên kênh fading Rayleigh trong CR
hệ thống.