wideband spectrum sensing_riri
DESCRIPTION
wideband spectrum sensing for cognitive radioTRANSCRIPT
-
WIDEBAND SPECTRUM SENSING PADA COGNITIVE RADIO DENGAN PENDEKATAN
SUB-NYQUIST SAMPLING
Chaeriah WaelNRP. 2210203005
PEMBIMBING:Dr. Ir. Wirawan, DEA
Ujian Tesis - 5 Juli 2012ITS - Surabaya
-
Latar Belakang
Spectrum Sensing
Wideband Spectrum sensing
Cognitive Radio
- Keterbatasan spektrum- Utilitas spektrum
berlisensi yang rendah
Signal spaceLebar
Practicalmudah
Sampling raterendah
- Semakin lebar frekuensi monitor, efisiensispektrum semakin tinggi
- Frekuensi operasi yang lebar membutuhkan ADCresolusi dan laju sampling yang tinggi jugadynamic range yang lebar.
2
-
Tujuan Penelitian
Melihat kinerja sub-Nyquist sampling dengan metode MWC pada proses rekonstruksi sinyal dengan noise AWGN serta pengaruhnya dalam menurunkan laju sampling.
Melihat perbandingan kinerja sistem thresholding CFAR dan algoritma DA (Devided-Average) yang diterapkan pada deteksi energi.
Melihat perbandingan kinerja teknik wideband spectrum sensing dengan deteksi energi dan dengan pendekatan sub-Nyquistsampling.
3
-
Cognitive Radio
Cognitive cycle
Channel Capacity
Primary User Detection
RF Stimuli
Spectrum HoleSpectrumSharing
SpectrumSensing
SpectrumDecision
Radio Environment
SpectrumMobility
Decision Request
Transmitted SignalWe are here!
4
-
Spectrum Sensing
Tujuan :
Memonitor band spektrum,
capture informasi band
spektrum dan mendeteksi
spectrum hole.
5
-
Spectrum Sensing
Teknik spektrum sensing :
Spectrum Sensing
Cooperative detection
Interference-based detection
Energy detection
Matched filter detection
Cyclostationary feature
detection
Primary Transmitter detection
Primary Receiver detection
Metode lain
6
-
Analog Vs Digital DigitalAnalogContinuous signal
ReconstructionD2ASamplingA2D
7
-
Metode Sampling Klasik
Nyquist1928 Shannon1949Kotelnikov1933Whittaker1915
Suatu sinyal pita terbatas dengan lebar m memerlukan laju sampling minimum sebesar 2m agar sinyal tersebut dapat direkonstruksi kembali secara eksak.
8
-
Compressive Sensing
Voice recorder Camera Medical imaging
Analog signal
ADC
Digital domain
Compress~1:10
De-Compress DAC
Analog signal
Nyquist rate
Can we not just directly measure the part that will not end up being thrown away ?
Donoho, 069
-
Compressive Sensing
Nyquist rateSampling
Compression(e.g. MP3)
High-rate
AnalogAudioSignal Low-rateCompressed
Sensing
D
10
-
Sub-Nyquist Sampling
Sub-Nyquist sampling memungkinkan laju sampling dibawah Nyquist rate
Metode Sub-Nyquist sampling : Periodic Non-uniform Sampling (PNS) Random Demodulator (RD) Modulated Wideband Converter (MWC)
11
-
Metodologi Penelitian
Kesimpulan
Pemodelan wideband spectrum sensing (WSS)
Desain MWC Recovery sinyal Deteksi spektrum
kosong
Skenario (2)
WSS dengan deteksi energi
Perbandingan kinerja
Analisa kinerja sistem
Skenario (1)
WSS dengan Sub-NyquistSampling
Kinerja MWC Kinerja Deteksi
Analisa kinerja sistem
12
-
Model Sistem
Skenario 1 :
Skenario 2
Blok MWC
13
Informasispectrum hole
Blok MWCInformasispectrum holeDeteksi Energi
-
Model Sinyal
f1 f2 0 fN fmax0
fN-1
=
=N
iii tfBtcBEtx
1
)2(cos)(sin)(
14
-
Blok MWC Sampling
x(t)
yL[n]
y1[n]
p1(t)
Pm(t)
t = nTs
h(t)
h(t)
zM[n]
z1[n]
CTFCS
AmxMm < M
Estimasi spektral
Deteksi
energi
15
-
MWC Sampling
x(t)
p1(t)
h(t)
t = nTs
y1[n]
h(t)
pi(t)
yi[n]
h(t)
pm(t)
ym[n]
Mixing function pi(t)
16
-
Ekivalen MWC Sampling
S
50 100 150
102030
F (magnitude)
50 100 150
50
100
150
matriks sensing A (magnitude)
50 100 150
102030
matriks Q (magnitude)
10 20 30
10
20
30
A
17
-
Rekonstruksi Sinyal
Q = VVH V = AU S = supp(U0)
Blok CTF
][][=
-=n
nynyQ T
y(f) = Az(f) V = AUkontinyu finite
Analog back-end
Proses realtime
Recovery support
][
][=][
1
ny
nyny
m
)( tx
18
-
Deteksi Spektrum Kosong & Recovery
CTF Hitung matriks korelasi R Dekomposisi R = VVH
Selesaikan persamaan linear (MMV) : V = AU untuk memperoleh solusi yang paling sparse dari U0
Himpunan indeks spektral adalah k = I(U0), dimana I(U0) adalah support dari U0 yang menunjukkan baris U0 yang tidak nol
Algoritma 3.1 : OMPInisialisasi : Iterasi (t) = {}, Residual (r) = V, support (S) = {}Input : jumlah iterasi, thresholdDiulangi sampai memenuhi kriteria untukberhenti :- Proses matcing : - Update support dan Ait :
- Least square
- Update residu : rt = V - AUtStop jika :- Iterasi = jumlah iterasi yang diinputkan- threshold
19
-
Deteksi Energi
20
Deteksi energi dalam domain frekuensi :
Model BHT :
Tes Statistik :
H0 / H1N-point FFT | . |2
Pengaturan nilai threshold
)( kx
-
Deteksi Energi
21
Decision rule :
Threshold (Algoritma DA) :
Threshold (Algoritma CFAR) :
Dengan adalah inverse cdf chi-square dengan derajat kebebasan 2J
-
Deteksi Energi Model BHT :
Tes statistik :
Decision rule :
Threshold (algoritma DA):
22
-
Analisa Performansi Deteksi Energi
Pd dan Pf simulasi :
Dengan
23
-
Parameter Simulasi Sinyal PU aktif : 3 Parameter Sampling
Parameter Nilai
Lebar frekuensi monitoring 0 5 GHz
fNyq 10 Ghz
Jumlah subband (L) 195 subband
fp fNyq / jumlah subband = 10/195
= 51,28 MHz
fs = fpL0 97
M 195
m (jumlah kanal) 16, 30, 50 kanal 24
-
Performansi Rekonstruksi Sinyal
Sukses Recovery vs. Jumlah kanal
Sukses recovery :
Rekonstruksi secara sempurna
dicapai dengan jumlah kanal di atas
30, untuk 3 PU aktif
10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
jumlah kanal
suks
es re
cove
ry
Sukses recovery Vs. jumlah kanal, PU aktif = 3
SNR = -5dBSNR = 10dBSNR = 20dB
25
-
Performansi Rekonstruksi Sinyal
Sukses Recovery vs. SNR
Sukses rekonstruksi dapat
ditingkatkan pada SNR rendah
dengan menambah jumlah kanal
atau jumlah sampel
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 200
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
SNR
suks
es re
cove
ry
Sukses recovery Vs. SNR, PU aktif = 3
m = 16m = 30m = 50
26
-
Performansi Rekonstruksi Sinyal
Sukses Recovery vs. SNR & jumlah kanal
Recovery support sinyal sempurna
pada SNR 5 dB untuk hampir semua
jumlah kanal
Pada SNR -5 dB, recovery secara
sempurna terjadi pada jumlah kanal di
atas 50
27
-
Performansi Rekonstruksi Sinyal
28
MSE vs. Jumlah kanal
Semakin besar jumlah kanal
berarti jumlah sampel lebih
banyak. Dengan jumlah sampel
lebih banyak, error
rekonstruksi semakin kecil
sehingga nilai MSE juga
semakin kecil. Semakin tinggi
SNR, maka MSE semakin kecil.20 25 30 35 40 45 50
0
0.5
1
1.5
2
2.5
jumlah kanal/m
MS
E
SNR = -5dBSNR = 0dBSNR = 5dBSNR = 10dB
28
-
Performansi Sub-Nyquist Sampling Detector
Nilai Pd meningkat seiring dengan meningkatnya SNR. Pada SNR = -5 dB, Pd bernilai 1 yang berarti proses deteksi telah dilakukan secara sempurna. Di lain pihak, nilai Pf akan menurun seiring dengan meningkatnya SNR
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 100.82
0.84
0.86
0.88
0.9
0.92
0.94
0.96
0.98
1
SNR
Pd
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 100.06
0.065
0.07
0.075
0.08
0.085
0.09
SNR
Pf
29
-
Performansi Energy Detector (CFAR)
30
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 300
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
SNR
Pd
Pf=0.02,6subbandPf=0.1,6subbandPf=1,6subbandPf=0.02,10subbandPf=0.1,10subbandPf=1,10subband
Pd cenderung konstan
untuk semua nilai SNR. Hal
ini menunjukkan bahwa
CFAR tidak optimal untuk
deteksi energi dengan range
frekuensi yang lebar dari
hasil sampling terkompresi.
-
Performansi Energy Detector (DA)
31
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 300
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
SNR
Pd
sparsity level=6/195sparsity level=10/195
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 300
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
SNR
Pf
sparsity level=6/195sparsity level=10/195
KriteriaSparsity level
6 10Pd 0.9 -3 dB 3 dBPf 0,1 -20 dB -18 dB
-
Sub-Nyquist Sampling vs. Energy Detector (DA)
32
SNR (dB)
SkenarioSNR (dB)
Skenario(1) (2) (1) (2)
Pd Pf Pd Pf Pd Pf Pd Pf-20 0.0695 0.0600 0.1783 0.1123 - - - - -
-190.0905
0.0591 0.1807 0.1123 60.9967
0.0024 10.064
7
-180.0823
0.0592 0.2062 0.1117 7 10.0024
10.064
1
-170.1057 0.0578
0.27000.1091
80.9967 0.0030
10.064
6
-160.1245 0.0565
0.30130.1095
9 10.0016
10.064
5
-15 0.12080.0570
0.33430.1087
10 10.0019
10.065
1
-140.1597 0.0547
0.42480.1051
11 10.0013
10.065
3
-
Kesimpulan
Proses recovery yang akurat dari sinyal yang tidak diketahui hendaknya memiliki derajat dependensi secara linear setiap kolom pada matriks yang direkonstruksi yang kecil. Recoverysecara sempurna (sukses recovery = 1) terjadi pada SNR = 5 dB untuk hampir semua setting jumlah kanal.
Proses deteksi energi dengan algoritma DA memberikan performansi yang lebih optimal daripada CFAR.
Rekomendasi IEEE 802.22 WRAN, yakni nilai Pd 0,9 dicapai pada SNR -3 dB untuk deteksi dengan MWC dan -9 dB untuk deteksi energi dengan algoritma DA. Keduanya dengan setting 6 subband aktif. untuk nilai Pf 0,1 dicapai pada SNR -20 untuk deteksi dengan MWC dan SNR -13 dB untuk deteksi energi dengan algoritma DA.
33
-
REFERENSI
34
[1] I. F. Akyildiz, W. Y. Lee, M. C. Vuran, and S. Mohanty, Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: a survey, Computer Networks Journal, vol. 50, no. 13, pp. 21272159, 2006.[2] A. Sahai and D. Cabric, A tutorial on spectrum sensing: Fundamental limits and practical challenges, in Proc. IEEE Int. Symposium on NewFrontier in Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN), Baltimore, MD, Nov. 2005.[3]Z. Tian and G.B Giannakis, Compressed sensing for wideband cognitive radios, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 4, pp. IV-1357-IV-1360, apr 2007.[4]Y. Hur, J. Park, W. Woo, K. Lim, C.-H. Lee, H. S. Kim, and J. Laskar, A wideband analog multi-resolution spectrum sensing technique for cognitive radio systems, in Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Island of Kos, Greece, May 2006, pp. 4090-4093.[5] Z. Quan, S. Cui, A. H. Sayed, and H. V. Poor, Wideband spectrum sensing in cognitive radio networks, in Communications,2008. ICC 08. IEEE International Conference on, Beijing, May 2008, pp. 901-906.[6]R. Lopez-Valcarce and G. Vazquez-Vilar, Wideband spectrum sensing in cognitive radio: Joint estimation of noise variance and multiple signal levels, in Signal Processing Advances in Wireless Communications, 2009. SPAWC 09. IEEE 10th Workshop on, Perugia, Jun. 2009, pp. 96-100.[7] Y.L. Polo, Ying Wang, A. Pandharipande, and G. Leus, Compressive wide-band spectrum sensing, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 2337-340, apr. 2009.[8]Moslem Rashidi, et.al., A wideband spectrum sensing method for cognitive radio using sub-nyquist sampling, arXiv 1010.2157v1, 2010, submitted for publication.[12]M. Mishali and Y. C. Eldar, From theory to practice: Sub-Nyquist sampling of sparse wideband analog signals, IEEE J. Sel. Topics Signal Process., vol. 4, no. 2, pp. 375391, Apr. 2010.[14]Y. C. Eldar, P. Kuppinger, and H Bolcskei, Block-Sparse Signals : Uncertainty Relations and Efficient Recovery, IEEE Trans. Signal Process., vol. 58, no. 6, June 2010.
-
Thank You
WIDEBAND SPECTRUM SENSING PADA COGNITIVE RADIO DENGAN PENDEKATAN SUB-NYQUIST SAMPLING Chaeriah WaelNRP. 2210203005 PEMBIMBING:Dr. Ir. Wirawan, DEA Ujian Tesis - 5 Juli 2012ITS - Surabaya Latar BelakangTujuan PenelitianCognitive RadioSpectrum SensingSpectrum SensingAnalog Vs DigitalMetode Sampling KlasikCompressive SensingCompressive SensingSub-Nyquist SamplingMetodologi PenelitianModel SistemModel SinyalBlok MWC SamplingMWC SamplingEkivalen MWC SamplingRekonstruksi SinyalDeteksi Spektrum Kosong & RecoveryDeteksi EnergiDeteksi EnergiDeteksi Energi Analisa Performansi Deteksi EnergiParameter SimulasiPerformansi Rekonstruksi SinyalPerformansi Rekonstruksi SinyalPerformansi Rekonstruksi SinyalPerformansi Rekonstruksi SinyalPerformansi Sub-Nyquist Sampling DetectorPerformansi Energy Detector (CFAR)Performansi Energy Detector (DA)Sub-Nyquist Sampling vs. Energy Detector (DA)KesimpulanREFERENSISlide Number 35