Združena detekcija i klasifikacija OFDM signala na bazi cikličnih obeležja i skrivenih Markoviljevih modela
Joint detection and classification of OFDM signals based on cyclic features and hidden Markov models
Metadata
Show full item recordAbstract
Vrlo je aktuelna problematika efikasnog korišćenje radio-frekvencijskog (RF) spektra
u kontekstu kognitivnog radija (CR- Cognitive radio), gde korišćenje nezauzetih frekvencijskih
podopsega (spectrum holes) na bazi spectrum sensing-a, otvara vrlo kompleksan problem
detekcije i klasifikacije signala u složenom RF okruženju, posebno u uslovima malog SNR
(Signal-to-Noise Ratio) i pri vrlo ograničenom saznanju o karakteristikama signala iz RF
okruženja. Ovaj složeni problem zahteva primenu novih naprednih tehnika obrade i analize
signala, među kojima vrlo značajno mesto zauzimaju tehnike obrade ciklostacionarnih signala
(CSP- Cyclostationary Signal Processing).
U ovoj doktorskoj tezi je razmatrana združena detekcija i klasifikacija OFDM signala na
bazi njihovih profila cikličnog spektra i spektralne koherencije u domenu cikličnih frekvencija
(CDP- Cyclic frequency Domain Profile), a primenom skrivenih Markovljevih modela (HMMHidden
Markov Model). Razmatrane su OFDM/QAM (Orthogon...al Frequency Division
Multiplexing/ Quadrature Amplitude Modulation), OFDM/OQAM (OFDM/Offset Quadrature
Amplitude Modulation) i SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access)
interesantne i kompleksne klase signala, a sve u kontekstu aktuelne primene opažanja spektra
u CR i 5G sistemima. Analizirana su ciklična obeležja razmatranih klasa OFDM signala koja
se mogu koristiti u predloženim metodama njihove združene detekcije i klasifikacije primenom
HMM. U tezi je analitički i simulacijom dokazano da OFDM/OQAM signali sa uobličavanjem
impulsa sadrže karakteristična i izražena konjugovana ciklična obeležja na cikličnim
frekvencijama koje se pridružuju dvostrukoj frekvenciji nosioca, što znatno može poboljšati
performanse detekcije i klasifikacije ovakvih signala bez uvođenja signalizacione redudanse
(overhead). Softverskim simulacijama u MATLAB-u je pokazano da se sve pomenute klase
signala, veoma složene i slične strukture, mogu uspešno detektovati/klasifikovati predloženim
metodama, čak i pri malom SNR. Ispitane su i performance predloženih metoda združene HMM
detekcije i klasifikacije CDP (tzv. α-profili) cikličnog spektra i spektralne koherencije
razmatranih OFDM klasa signala, a u odnosu na SNR i veličinu opservacionog segmenta. U
tezi je predložena i implementacija OFDM/OQAM modulatora u MATLAB-u, kojim se na
računski efikasan način generiše signal, koji pri tom može imati ortogonalne podnosioce u
diskretnom vremenu. Razmatrana i primena teorije o filtarskim bankama u cilju realizacije
OFDM sistema. Takođe su izvedene formule za procenu parametara, odnosno broja i reda
polinomijalnih segmenata, za projektovanje interpolacionih filtara baziranih na polinomima,
koji se mogu koristiti kao prototip filtri za projektovanje filtarske banke. Navedene formule
Selena Vukotić Doktorska disertacija
iv
znatno olakšavaju projektovanje ovakvih filtara, poput Kaiserove (Kaiser) formule za procenu
reda FIR (Finite Impulse Response) filtra.
Predložene metode, s obzirom na pokazane prednosti, pružaju nove mogućnosti u analizi i
proceni cikličnih obeležja OFDM signala, posebno OFDM/OQAM, kao i u primeni HMM u
klasifikaciji profila cikličnih obeležja (spektralne koherencije i cikličnog spektra) razmatranih
OFDM klasa signala.