Algoritmo para sensado de espectro de banda ancha basado en transformada dispersa de Fourier

Publicado

2016-09-01

Algoritmo para sensado de espectro de banda ancha basado en transformada dispersa de Fourier

Algorithm for wideband spectrum sensing based on sparse Fourier transform1

Palabras clave:

Radio Cognitiva, Sensado Compresivo, Transformada Dispersa de Fourier, Sensado de Espectro. (es)
Cognitive Radio, Compressed Sensing, Sparse Fourier Transform, Spectrum Sensing. (en)

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Autores/as

Alexander López-Parrado Universidad del Quindío, Universidad del Valle https://orcid.org/0000-0002-0274-6901
Jaime Velasco-Medina Universidad del Valle https://orcid.org/0000-0003-4091-1055

Resumen (es)
Resumen (en)

En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo sub-Nyquist para realizar Sensado de Espectro de Banda Ancha (WSS) para Radios Cognitivos (CR) mediante el uso de los algoritmos de Transformada Dispersa de Fourier (sFFT) recientemente desarrollados. En este caso, hemos desarrollado un algoritmo sub-Nyquist robusto ante el ruido para WSS con reducción en el costo de muestreo, mediante la modificación del algoritmo sFFT casi óptimo; esto se logró mediante el uso de ventanas Gaussianas con soporte pequeño. Los resultados de simulación muestran que el algoritmo propuesto es adecuado para la implementación hardware de sistemas WSS sobre espectros dispersos compuestos por señales multibanda altamente ruidosas.

In this paper we present a novel sub-Nyquist algorithm to perform Wideband Spectrum Sensing (WSS) for Cognitive Radios (CRs) by using the recently developed Sparse Fast Fourier Transform (sFFT) algorithms. In this case, we developed a noise-robust sub-Nyquist WSS algorithm with reduced sampling cost, by modifying the Nearly Optimal sFFT algorithm; this was accomplished by using Gaussian windows with small support. Simulation results show that the proposed algorithm is suitable for hardware implementation of WSS systems for sparse spectrums composed of highly-noisy multiband-signals.

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