Analyse des techniques de détection du spectre en radio cognitive à l'aide de MATLAB

La plupart des fréquences primaires étant déjà attribuées, il devient très difficile de trouver des fréquences pour de nouveaux services ou pour étendre les services existants. À l'heure actuelle, les politiques gouvernementales n'autorisent pas l'accès au spectre sous licence par les utilisateurs sans licence, mais les obligent à utiliser plusieurs bandes de fréquences très peuplées et sujettes aux interférences. Il en résulte un énorme problème de rareté du spectre dans certaines bandes. En particulier, si l'on balaye le spectre radio, y compris les zones urbaines riches en revenus, on peut constater que certaines bandes de fréquences sont inoccupées pendant une partie du temps et que de nombreuses bandes de fréquences ne sont que partiellement occupées, tandis que les bandes de fréquences restantes sont fortement utilisées. Nous proposons un nouvel algorithme appelé CSAC. CSAC est le premier algorithme de la littérature qui exploite les seuls canaux disponibles dans la conception des séquences CH tout en garantissant le rendez-vous.

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Puja Acharya est professeur adjoint à l'université K. R. Mangalam. Elle est titulaire d'un B.Tech, d'un M.Tech et d'un Ph.D (conception d'antennes) en ingénierie électronique et de communication et a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement. Ses domaines d'intérêt sont la robotique embarquée, les drones et l'automatisation, la communication optique, la conception d'antennes et la microélectronique.