تنفيذ استشعار الطيف الذكي للحظات الإحصائية ذات الرتب العليا للراديو المعرفي باستخدام الراديو المعرف برمجياً

الباحث

علي عبد راضي سعود

المشرف

حنان عبد الرضا عكار - حكمت نجم عبد الله

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم الهندسة الكهربائية / هندسة الالكترونيك والاتصالات

الشهادة

دكتوراه

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Cognitive radio;Spectrum sensing;Higher order moments;Software defined radio

إن الطرق المقترحة يمكن تقسيمها الى ثلاث أجزاء. الجزء الأول يقدم مخطط استشعار تعاوني (CSS) مركزي عمى جديد يستخدم ميزات جديدة مخلوطة الخالية من الضوضاء (DMF,) مع خوارزمية ((241])غير الخاضعة للرقابة. أيضا هنالك معادلة رياضية جديدة قدمت لاستخراج ميزات مخلوطة الخالية من الضوضاء والتي تؤدي الى تقليل الضوضاء للإشارات المستلمة من قبل المستخدمين الثانويين(,517) . أيضا في مركز وحدة القرار(70) اثنان من طرق الميزات المخلوطة الخالية من الضوضاء تم تطويرها وهي Gilly ASK U3 تحسب معدل القيم لإحصائيات الانحراف (,8) وإحصائيات التفلطح الوصولي (K-3) والطريقة الثانية والمسمى MSKU3 والتي تحسب القيم العظمى للإحصائيات الانحراف والتفلطح الوصولي. ان نتائج المحاكات مع قيمة Pp BY الكاذب والتي تساوي 0.1 وكذلك مع قيم نسبة الإشارة الى الضوضاء والتي تكافئن SNR dB, -24 dB] = 20-] تكشف عن مقدار الزيادة في مدى ربح التحسين في احتمالية كشف (Pp) الاشارة عند استخدام طريقة ASKU3 والتي تساوي 17.590 وكذلك بالنسبة الطريقة MSKU3 فان مقدار الزيادة في ربح التحسين يكون مكافئ الى 11.339 وذلك عند المقارنة مع الطرق الميزات (EF) التقليدية المثلى لنظرية المصفوفة العشوائية. في الجزء الثاني من النظام المقترح، مخطط استشعار تعاوني مركزي ذكي جديد والمسمى بالمخطط Gilly (JBKMS) يستفيد من الميزات الخالية من الضوضاء لإحصائيات الاختبارية لصيغة جارك- بيرا (JB) مع خوارزمية التصنيف الغير الخاضعة للرقابة (KMS) . ان الانحراف والتفرطح الوصولي واللذان هما لحظات إحصائية عالية الترتيب (HOM,) لإحصائيات معادلة جارك- بيرا يشكل الميزات جارك- بيرا الخالية من الضوضاء ويقلل الضوضاء للعينات المستشعرة للمستخدم الثانوي. أيضا تم تطوير أربع طرق خالية من الضوضاء من صيغة الرياضية لجارك- بيرا والمسمى الفرق بين القيمة العظمى والمتوسطة لمتجه جارك- بيرا (DLAJB) ,الفرق بين القيمة الصغرى والمتوسطة لمتجه جارك- بيرا (DLSJB) ,النسبة بين القيمة العظمى و الصغرى لمتجه جارك- بيرا (RLSJB) , النسبة بين القيمة العظمى و المجموع لمتجه جارك- بيرا (RLTJB) . وقد اثبتت نتائج المحكات عنده قيمة لإنذارءوط ills GAS تساوي 0.1 وكذلك مع قيم نسبة الإشارة الى الضوضاء والتي تكافئن SNR dB, -25 dB] = 20-[ مدى تفوق الطريقة 21171 المقترحة بمقدار الزيادة في ربح التحسين يكون مكافئ الى 20.02% مقارنة مع نظريتها من الطرق المستندة على نظرية المصفوفة العشوائية (RMT) وأخيرّاء تم التحقق من فعالية مخططات الاستشعار التعاونية CSS المقترحة والمستندة إلى أساليب 1816315 في الوقت الفعلي عبر نطاق تردد YO) ميكاهرتز و7177,١ كياهرتز) باستخدام منصة الراديو المعرف بالبرمجيات (SDR) وأظهرت التجارب العملية في الوقت الحقيقي، والتي تتضمن جهازي استقبال دونجل USB 510[12-.1211، وبرنامج GNU-Radio على جهاز كمبيوتر شخصي (PC) محمول، وجهاز إرسال واحد لراديو المعرف برمجيين (USRP) ان أداء ESN كان الأمثل عند مستويات مختلفة من نسبة الإشارة الى الضوضاء المنخفضة؛ وان هنالك تقارب ممتاز في أداء الاستشعار بين الطرق النظرية والعملية المقترحة.

Cognitive Radio (CR), a wireless communication system, addresses spectrum limitations and inefficient allocation. Spectrum Sensing (SS) is key to CR. Unlicensed Secondary Users (SUs) may utilize a licensed Primary User's spectrum. Using Energy Features (EFs) approaches of Random Matrix Theory (RMT) and unsupervised Machine Learning (ML) clustering algorithms, standard CSS systems have significant limitations. Many ML algorithm clusters overlap at low SNRs, and the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel has noise uncertainty. Thus, low PD, high CTC, etc. IEEE 802.22 SS requirements must be satisfied. Thus, this dissertation proposes two intelligent blind centralized CSS systems using two novel mathematical formulas to extract two novel types of Denoised Mixed Features (DMFs) and six novel DMF-based methods with two unsupervised ML clustering algorithms to address previous issues and meet requirements. MATLAB/SIMULINK simulated and evaluated the recommended methods in the AWGN channel. Three sorts of techniques are proposed: An intelligent blind centralized CSS system employing novel DMFs and the unsupervised K- Medoids (KMD) algorithm is shown initially. In particular, a unique mathematical method extracts DMFs and reduces noise in each SU's received signals. This formula is the square root of Skewness (Sk) and Access Kurtosis (Ku-3)'s third and fourth-high-order moments. The Fusion Center (FC) proposes two DMF methods. The first method, ASKU3, calculates DMF vector average Sk and Ku-3 values. The second method, MSKU3, finds DMF vector maximum Sk and Ku-3 values. In part one simulations with Probability of False Alarm (PF) = 0.1 and SNR = [-20 dB, -24 dB], the practical ASKU3 and MSKU3 techniques based on HOMs had 17.5% and 11.33% greater PD than the optimal EF approach based on RMT The second section introduces JBKMS, an intelligent centralized CSS system based on novel denoised features from the Jarque-Bera (JB) statistics test and K-Means (KMS) clustering algorithm. SU sensing sample noise is reduced by Denoised JB Features (DJBFs) using JB statistics' skewness and access kurtosis. Novel DJBF techniques were named and formulated using the Difference between Large and Average JB (DLAJB), Difference between Large and Small JB (DLSJB), Ratio between Large and Small JB (RLSJB), and Ratio between Large and Trace JB (RLTJB) vector values. Part two simulation results with unequal SNR values of [-20 dB, -25 dB] at PF = 0.1 show that the novel practicable RLTJB technique surpasses the RMT-based EF method by 20.02%. Finally, the Software-Defined Radio (SDR) platform, which includes two RTL-SDR USB dongle receivers, GNU-Radio software on a PC, and a single USRP transmitter, verified the two-novel optimized JBKMS methods- based CSS schemes across 25 MHz to 1.677 GHz in real time. Real-time testing indicated optimum detection at low SNR levels and theoretical and actual sensing convergence.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب