Sensoriamento de Espectro e Classificação de Sinais em Rádio Cognitivo
Decomposição em Subespaços e Redes Neurais RBF
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A possibilidade de escassez e saturação do espectro, aliadas às demandas crescentes por maiores capacidades de transmissão, são fatores que impulsionam a pesquisa de soluções no âmbito das redes de rádios cognitivos. O sensoriamento do espectro constitui um dos maiores desafios para o desenvolvimento comercial dos sistemas de rádio cognitivo, pois a verificação da presença de um usuário primário é uma tarefa complexa que exige alta confiabilidade. Este trabalho propõe um classificador de sinais capaz de determinar a presença e identificar o tipo de sinal de um usuário primá...
A possibilidade de escassez e saturação do espectro, aliadas às demandas crescentes por maiores capacidades de transmissão, são fatores que impulsionam a pesquisa de soluções no âmbito das redes de rádios cognitivos. O sensoriamento do espectro constitui um dos maiores desafios para o desenvolvimento comercial dos sistemas de rádio cognitivo, pois a verificação da presença de um usuário primário é uma tarefa complexa que exige alta confiabilidade. Este trabalho propõe um classificador de sinais capaz de determinar a presença e identificar o tipo de sinal de um usuário primário num determinado canal do espectro de rádio. Os resultados indicam que o custo computacional da decomposição em subespaços, que é executada de forma cíclica em métodos similares, pode ser reduzido através da abordagem proposta, sem comprometimento da qualidade da detecção.
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