Stanovení charakteristik cyklostacionárního detektoru signálu OFDM

| Kategorie: Diplomové, bakalářské práce  | Tento dokument chci!

Diplomová práce spadá do oblasti kognitivních rádiových sítí. Tyto sítě jsou schopny využívat kmitočtové spektrum efektivněji než současné radiokomunikační sítě, přičemž jednoznačnou předností je možnost koexistence kognitivních i klasických sítí. Pozornost je věnována klíčové úloze kognitivního rádia – sledování spektra. V práci jsou podrobněji zkoumány vlastnosti cyklostacionárního detektoru, jehož hlavní výhodou je vysoká spolehlivost detekce při nízkých hodnotách SNR při apriorní znalosti cyklického kmitočtu vyslaného signálu. Vlastnosti detektoru jsou testovány na OFDM signálech používaných reálnými systémy, u kterých je cyklostacionarita způsobena především využitím cyklického prefixu. Kvantitativně jsou vyjádřeny vlivy decimace cyklické autokorelační funkce a vícecestného šíření OFDM signálu naspolehlivost detekce. Stanoveny jsou optimální hodnoty vah multifrekvenčního detektoru.

Strana 76 z 80

Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.

Více info o tomto dokumentu zde!

Jak získat tento dokument?

Poznámky redaktora

65 for 1:Repeat [tok,Sum,data] CreateSignal_clasicNo(modulace,PoN,PoUN,SigPrvku,SNR, Ts,CP,fvz,ro,tau_path,pocatek,deltaf,Nominator,Denominator,number, Doppler); %vytvoreni signalu podle vybranych parametru [T1,T2] Sum,PoN,DF,SigPrvku,fvz,Ts,lag,LDet,i,Nominator,Denominator, A,B,C,D,E,F); TstatSignal(1,i) T1; TstatSum(1,i) T2; end % vykresleni step=.0:step:ceil(max(TstatSignal)); %vektor pro vykresleni histogramu figure(2); a=hist(TstatSum,x); b=hist(TstatSignal,x); plot(x,a/(step*Repeat)) hold on plot(x,b/(step*Repeat),'r'); ylabel('Hustota rozdeleni pravdepodobnosti signalu sumem sumu'); xlabel('testovaci statistika T'); %vypocet CDF y(1:length(x)-1)=step/2:step:max(x)-step/2; histogramSumu=hist(TstatSum,y); histogramSignalu=hist(TstatSignal,y); sumPDF= histogramSumu /(step*Repeat); sigPDF= histogramSignalu /(step*Repeat); CDFsignal=zeros(1,length(sigPDF)); for i=1:length(sigPDF) CDFsignal(i+1)=CDFsignal(i)+sigPDF(i); end CDFsignal=CDFsignal*step; CDFsum zeros(1,length(sumPDF)); for i=1:length(sumPDF) CDFsum(i+1)=CDFsum(i)+sumPDF(i); end CDFsum=CDFsum*step; figure(3); plot(x,CDFsum) hold on plot(x,CDFsignal,'r') ylabel('CDF(T)'); xlabel('testovaci statistika T'); title('CDF'); grid .2; x=0

---

---