Joint detection and classification of the OFDM-based mobile WiMAX and LTE signals for cognitive radio
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum awareness is one of the most challenging requirements in cognitive radio (CR). To adequately adapt to the changing radio environment, it is necessary for the CR to be able to perform joint detection and classification of low signal-to-noise ratio (SNR) signals. The wireless industry has recently shown great interest in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technology, due to advantages, such as efficient use of the spectrum, resistance to frequency selective fading, and elimination of intersymbol interference. As such, joint detection and classification of OFDM signals has been intensively researched recently. -- The existing techniques for joint detection and classification of OFDM signals either involve complex feature recognition procedures or introduce new overheads by creating features in the signals for detection and classification purposes. As such, the OFDM standard signals should be investigated and existing features should be exploited for their joint detection and classification. The cyclostationarity of OFDM signals in two of the most popular wireless communications standards, namely, mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) and third Generation Partnership Project Long Term Evolution (3GPP LTE), is studied here for the purpose of their joint detection and classification. -- In this thesis, the second-order cyclostationarity of the OFDM-based mobile WiMAX and LTE signals is studied, and closed-from expressions for the cyclic autocorrelation function (CAF) and cyclic frequencies (CFs) of both signals are derived. Furthermore, two cyclostationarity-based algorithms for joint detection and classification of these signals are developed, and the joint detection and classification performance, as well as the complexity of the proposed algorithms are investigated. Simulation results show the efficiency of the proposed algorithms under low SNRs, short sensing times, and diverse channel conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».