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研究生: 陳皇仁
Chen, Huang-Ren
論文名稱: Design and Implementation of a Wideband DoF-Based Spectrum Sensing Processor for Cognitive Radios
適用於感知無線電系統之自由度根基寬頻頻譜偵測器之設計與實現
指導教授: 馬席彬
Ma, Hsi-Pin
口試委員: 蔡佩芸
Tsai, Pei-Yun
許騰尹
Hsu, Terng-Yin
楊家驤
Yang, Chia-Hsiang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 電機工程學系
Department of Electrical Engineering
論文出版年: 2011
畢業學年度: 100
語文別: 英文
論文頁數: 75
中文關鍵詞: 感知無線電
外文關鍵詞: Cognitive Radios
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  • 近年來, 感知無線電(cognitive radios)被視為解決頻譜資源稀少和低使用率的一個方法。它允許沒有使用執照的使用者去存取有被授權的頻帶,這個方法確實可以提升頻譜的使用效率。在感知無線電中,有很多的議題可以被討論,在此論文中,我們把焦點集中在頻譜感測(spectrum sensing)上面,因此我們提出一個當地最強力的偵測器(locally most powerful detector)應用在加權部分重疊平均(weighted overlapped segment averaging, WOSA)的估測法。這個偵測器是根據Neyman-Pearson理論來做設計和最佳化,當錯誤警報率(false alarm rate)等於0.1之時,它的效能比傳統的能量偵測器好30%。另外,我們提出一個最佳化的加權部分重疊平均(weighted overlapped segment averaging, WOSA)的頻譜偵測器的硬體實現,並且提升硬體的使用效率到100%。我們選擇重疊部分的參數為4,視窗總和的參數為2,藉由使用折疊和時間對稱的技巧,我們可以解決效能和硬體成本上的互相衝突矛盾的問題。
    在加權部分重疊平均(weighted overlapped segment averaging, WOSA)的頻譜偵測器中,快速複利葉轉換器主導了整個硬體成本和功率的消耗。於是這個1024點的快速複利葉轉換器我們採用了Radix-24 的演算法以降低重要的旋轉因子(nontrivial twiddle factor)乘法器的個數。我們提出一個使用分享和重複使用硬體的方法,達到低硬體成本的CSD常數複數乘法器,它可以比傳統的2補數方法節省50%的加法器個數。另外,我們捨去此乘法器的部分乘積(partial product),捨去後SQNR會衰減5.91dB,所以我們使用一些簡單的邏輯電路來做補償。經過這個方法後,可以讓加權部分重疊平均(weighted overlapped segment averaging, WOSA)的頻譜偵測器的功率和面積使用效率更好。最後,它已經在
    型號Virtex-4 XC4VLX160的現場可編程輯閘陣列(Field-Programmable Gate Arrays, FPGA)模擬驗證。此加權部分重疊平均(weighted overlapped segment averaging, WOSA)的頻譜偵測器使用Verilog硬體描述語言實現,其面積為2.52mm2,功率消耗為101mW。


    1 Introduction 2 Physical Layer Spectrum Sensing 3 System Design 4 Hardware Design 5 Implementation Results and Comparisons 6 Conclusions

    [1] J. Mitola, “Software Radios: Survey, Critical Evaluation and Future Directions,” IEEE
    Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 8, no. 4, pp. 25 –36, Apr. 1993.
    [2] ——, “The Software Radio Architecture,” IEEE Communications Magazine, vol. 33,
    no. 5, pp. 26 –38, May. 1995.
    [3] ——, “Software Radio Architecture: A Mathematical Perspective,” IEEE J. Sel. Areas
    Communications, vol. 17, no. 4, pp. 514 –538, Apr. 1999.
    [4] J. Mitola and G. Q. Maguire, “Cognitive Radio: Making Software Radios More Per-
    sonal,” IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13 –18, Aug. 1999.
    [5] J. Mitola, “Cognitive Radio for Flexible Mobile Multimedia Communications,” in Proc.
    IEEE MoMuC ’99, 1999, pp. 3 –10.
    [6] FCC, “Spectrum Policy Task Force,” in Tech. Rep. ET Docket, no. 02-135, Nov. 2002.
    [7] D. Cabric, “Cognitive Radios: System Design Perspective.” Ph.D. dissertation, Univer-
    sity of California, Berkeley, California, USA, 2007.
    [8] R. Tandra, A. Sahai, and S. Mishra, “What is a Spectrum Hole and What Does it Take to
    Recognize One,” Proc. IEEE, vol. 97, no. 5, pp. 824 –848, May. 2009.
    [9] S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory. Upper
    Saddle River, NJ: Prentice-Hall PTR, 1998.

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