Bilişsel radyo ağlarında işbirlikçi spektrum algılama ve frekans haritası oluşturma

Bu tezde, Bilişsel Radyo (BR) ağlarında dahili ve harici algılamaya odaklanılmaktadır. Dahili algılamada BR'ler spektrum algılama ile fırsatları farkederler, halbuki haricialgılamada spektrum kullanım bilgisi harici bir birim tarafından sunulur. İlki için, düzgün nicemleyici ve etkili bir kaynaştırma stratejisi kullanan yeni bir yardımlaşmalı spektrum algılama öneriyoruz (UniQCS). Önerilen yöntem hatalı raporlama kanalı ve yanlış raporların varlığında, pek az ek bit bedeliyle, çoğunluk ve N-den M gibi sıfır-bir kararı veren algoritmalardan algılama ve yanlış alarm olasılıkları açısından daha iyidir. Ayrıca önerdiğimiz yöntem Eşit Kazançlı Birleştirici (EKB) ile karşılaştırıldı ve algoritmamız EKB'ye yakın bir başarım sergilemektedir (EKB kullanıcılar arasında ayrım olmadığı durumlarda üst sınırdır). Dahili algılamadaki zorluklar sebebiyle harici algılama farkedilir bir ilgi kazanmıştır. Harici algılamada bilişsel radyo spektrum erişimini durağan bilgi tutan konum belirleme veritabanı üzerinden gerçekleştirmektedir. Radyo Ortam Haritası (ROH) daha gelişmiş bir konum belirleme veritabanıdır ve TV boşkanallarında haberleşme konusundaki en son düzenlemelerle güncel bir konu olmuştur. ROH, algılayıcılardan toplanan spektrum ölçümlerini işleyerek dinamik bir sinyal gücüsıcaklık haritası oluşturur. Bu tezde, aktif gönderici konumunun kestiriminden yararlanan, LIvE ROH oluşturma tekniği önerilmiştir ve bilinen tekniklerle kırınımlı ve sönümlü kanallarda karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları önerilen yöntemin kanal bilgisini kullanarak diğer yöntemleri karesel ortalama hata ve doğru algılama bölge oranı açısından aştığını göstermektedir.