Detección de señal basada en cicloestacionariedad para la Cognitive Radio

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb C.T.T.C.Cognitive Radio es un nuevo paradigma en las comunicaciones inalámbricas, con el objetivo de aumentar la eficiencia en la utilización del espectro. La idea básica de un sistema Cognitive Radio es que, basándose en la observación de varios factores de su entorno externo e interno (como, por ejemplo, el espectro de radiofrecuencia, el comportamiento del usuario o el estado de la red), es capaz de variar distintos parámetros, tanto en transmisión como en recepción, para mantener una comunicación utilizando partes del espectro asignadas a usuarios licenciados sin interferir en las comunicaciones de los mismos. Una parte importante del trabajo de investigación actual dentro de Cognitive Radio se centra en la detección del espectro disponible o spectrum sensing. Para no causar interferencias a los usuarios licenciados, es fundamental el diseño de dispositivos detectores de señal más sofisticados que el detector de energía o radiómetro. El Análisis Espectral Cíclico es una herramienta que no sólo se ha utilizado con éxito en la detección de señales moduladas, tanto analógicas como digitales, en sistemas de comunicaciones, sino que también permite su identificación, por lo que numerosos trabajos lo han adoptado para realizar el spectrum sensing. Puesto que las señales de espectro ensanchado son unas de las que presentan más problemas en su detección, en este proyecto se evalúan las prestaciones de cuatro funciones para la detección y clasificación de la señal Galileo E1 mediante técnicas cicloestacionarias. Estas funciones han sido obtenidas a partir de la estimación de la SCF (Spectral Correlation Function) de la señal Galileo E1 mediante el algoritmo denominado FAM (Fast Fourier Transform Accumulation Method). Tras una revisión del estado del arte de Cognitive Radio, se presenta el marco teórico del Análisis Espectral Cíclico, así como una descripción detallada del funcionamiento e implementación del algoritmo FAM en Matlab, mostrando los resultados obtenidos en las simulaciones realizadas, tanto con modulaciones analógicas como digitales, para la verificación de su correcto funcionamiento. Finalmente, se plantean las conclusiones obtenidas durante la realización del proyecto y se sugieren líneas de investigación futuras