Correlated Multiple Antennas Spectrum Sensing Under Calibration Uncertainty

Abstract

Abstract-We address the problem of spectrum sensing in Cognitive Radios (CRs) when the Secondary User (SU) is equipped with a multiantenna receiver. We consider scenarios with correlation between the received channels at different antennas and unequal per-antenna noise variances to accommodate calibration errors. First, we derive the genie-aided (benchmark) detector with perfect knowledge of the antenna correlation coefficients, Primary User (PU) signal power and noise covariance matrix, as well as its asymptotic performance. Then, we consider the sensing problem in which the SU is non-cognizant of the perantenna noise variances, the PU signal power and the correlation of channel gains, with a specific treatment of the two-antenna case. For a general multiantenna receiver, we propose to combine the derived test statistics among all antenna pairs. The related optimization problem to obtain the optimum combination weights is analyzed, which requires the analytical performance characterization of the constituent two-antenna detector. Thus, we compute the exact performance of the proposed detector in a special case (a particular case of the Hadamard Ratio test) in terms of its detection and false alarm probabilities. Performance analyses are verified with simulations, showing that the proposed detector outperforms several recently-proposed multiantenna detectors for CR in the scenarios considered.

Performance of Blind Cooperative Spectrum Sensing under Nonuniform Signal and Noise Powers

“…The authors of [24] address the problem of multi-antenna spectrum sensing, considering the correlation between the received signals at different uncalibrated receivers in the presence of additive white Gaussian noise (AWGN). In order to compute the test statistic, it is proposed to combine the weighted estimated correlations between all antenna pairs.…”

Sensado de Espectro Local de Banda Ancha para Radios Cognitivos Multi-antena basado en Compleción de Matrices y Muestreo Sub-Nyquist Uniforme en el Dominio Disperso

“…5 se observa el desempeño del algoritmo propuesto contra el desempeño del detector de energía secuencial basado en muestreo Nyquist propuestos por Olabiyi y Annamalai (2012a, 2012b, y contra otros algoritmos basados en sensado compresivo propuestos por Tian (2008), Haque et al (2015), W. Sun et al (2015) y Y. Wang et al (2015); en la figura se puede apreciar que el desempeño de los algoritmos propuestos por Olabiyi y Annamalai (2012a, 2012b, Sun et al (2015), Tian (2008), Haque et al (2015) y Wang et al (2015) es inferior al alcanzado por el algoritmo propuesto, en función de la probabilidad de detección, de la misma forma se aprecia la probabilidad de detección para el algoritmo propuesto es aproximadamente igual a 1 para valores de SNR superiores a 0dB, obteniendo solo mejores desempeños los algoritmos propuestos por Pourgharehkhan et al (2015) y Li et al (2015) los cuales realizan sensado de espectro de banda angosta en sistemas de múltiples antenas que operan a tasas de muestreo iguales o superiores a la tasa de Nyquist. En la Fig.…”

“…Por lo cual, el uso de este tipo de sistemas en los CRD, es uno de los posibles enfoques para el sensado de espectro, en el cual, se explotan las observaciones realizadas en el dominio espacial. La utilización de estos sistemas de múltiples antenas se ha propuesto en la literatura abierta (Pandharipande y Linnartz, 2007;Wang et al, 2010;Pourgharehkhan et al, 2015;Li et al, 2015). Pandharipande y Linnartz (2007) han demostrado la eficiencia del sensado de espectro en sistemas de múltiples antenas basado en detección de energía (ED) comparado con el caso de única antena.…”

“…En este caso la señal del PU se asume como una señal determinista no conocida y evalúa el desempeño del algoritmo propuesto en canal gausiano. En Pourgharehkhan et al (2015) se estudia el problema de sensado de espectro en sistemas con múltiples antenas asumiendo correlación entre canales de diferentes antenas bajo incertidumbre de calibración del arreglo de antenas, el cual presenta desempeños similares a los obtenidos por sistemas calibrados incluso a SNRs bajas. En Li et al (2015) se estudia el problema de sensado de espectro en sistemas con múltiples antenas basado en el mayor valor propio de la señal en un escenario en el cual el PU transmite a múltiples valores de potencia, identificando de manera inicial la presencia de PU y luego detectando el nivel de potencia de operación, evaluando su desempeño.…”

“…En general, los mecanismos de sensado de espectro mencionados anteriormente se implementan utilizando algoritmos que realizan la digitalización de la señal a tasas igualesEn este contexto, uno de los principales retos que se enfrentan en CR es la implementación eficiente del sensado de espectro de banda ancha minimizando la tasa de muestreo requerida garantizando alta probabilidad de detección y bajas probabilidades de omisión de detección y falsa alarma, por ello, para realizar la función de sensado de espectro de banda ancha en CR de múltiples antenas, se propone un método novedoso basado en muestreo sub-nyquist uniforme en el dominio disperso, compleción de matrices y en la detección de energía. Lo anterior, basado en la estimación de la matriz de la señal recibida en el dominio disperso, y a partir de las muestras obtenidas de la señal multibanda tomadas con una matriz de muestreo sub-Nyquist uniforme propuesta por los autores, de esta manera, se determina la ocupación o no de los canales que conforman la multibanda sensada, evaluando su eficiencia en función de las probabilidades de detección, falsa alarma y omisión de detección, comparado con algoritmos de sensado de espectro de banda angosta en sistemas de múltiples antenas que operan a la tasa de Nyquist (Pandharipande y Linnartz, 2007;Wang et al, 2010;Pourgharehkhan et al, 2015;Li et al, 2015) y con algoritmos de sensado de espectro de banda ancha en sistemas de única antena basados en CS (Hoyos et al, 2015).…”