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2011
Master Thesis
Titel
Implementierung und Verifikation verschiedener Spectrum Sensing Algorithmen
Abstract
Das Detektieren (Spectrum Sensing) ungenutzter Frequenzbereiche im Funkkanal ist die Schlüsselfunktion eines jeden Cognitive-Radio-Systems. Erst durch ein erfolgreiches Spectrum Sensing kann ein Cognitive-Radio-System adaptiv auf die wechselnden Umgebungsbedingungen reagieren. In dieser Arbeit werden drei aus der Grundlagenforschung bekannte Spectrum-Sensing-Algorithmen in die Praxis umgesetzt. Es handelt sich hierbei um einen Engergy Detector, eine Portable Filterbank und das Verfahren der Statistical Covariance. Als Plattform für die Implementierung dient GNU-Radio in Verbindung mit einem USRP der zweiten Generation. Das gebührenfrei nutzbare 2,4-GHz-ISM-Band wurde als Frequenzbereich für die Implementierung gewählt. In der Evaluationsphase dieser Arbeit wurden die Spectrum-Sensing-Algorithmen mittels eines IEEE-802.15.1-Signals auf ihre Zuverlässigkeit und Komplexität getestet. Hierbei erzielte der Energy-Detector unter Abwägung aller Kriterien das beste Ergebnis. Darüber hinaus stellt diese Arbeit einen Algorithmus für einen adaptiven Schwellenwert vor.
ThesisNote
Offenburg, Hochschule, Master Thesis, 2011
Beteiligt
Verlagsort
München
Language
German