Analyse, Entwurf und Implementierung neuer Algorithmen in CR

Der kognitive Funk ist eine aufregende neue Technologie, die in der Lage ist, die Anforderungen des Frequenzspektrums zu erflen. CR erm鐷licht eine effizientere Nutzung des Frequenzspektrums. Die in diesem Buch vorgestellten CR-Systeme basieren auf SDR, um zwischen Signal und Rauschen zu unterscheiden. Die am h酳figsten verwendeten generierten modulierten Signale: FSK, PSK und QAM werden in dieser Arbeit erzeugt und verwendet. Diese Systeme bestehen aus Merkmalsextraktions- und Entscheidungsstufen. In dieser Arbeit werden sowohl Momentanmerkmale als auch statistische Merkmale verwendet. Neuronale Netze werden ebenfalls f den Erkennungsprozess verwendet. In dieser Arbeit werden sechs Erkennungssysteme vorgeschlagen. Die Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass die vorgeschlagenen CR-Erkennungssysteme eine h鐬ere Erkennungswahrscheinlichkeit bieten als die anderen vorgeschlagenen Systeme der ver鐪fentlichten Arbeiten. Es wird eine neue Technik zur Sch酹zung des SNR f CR auf der Grundlage statistischer Merkmale durch Berechnung der Kumulanten f Signale vorgestellt. Dies ist eine indirekte Methode zur SNR-Messung. Schwellenwertentscheidungs- und NVG-RAM-Detektoren bei einer Zwischenfrequenz von 20 MHz, die auf statistischen Merkmalen basieren, werden aufgrund ihrer h鐬eren Leistung von FPGA Spartan-3A DSP 3400A implementiert.