3.3
Marco de Referencia Metodol ´ogico Propuesto Para
Sensado de Espectro
A continuaci ´on se plantean las etapas metodol ´ogicas a cubrir en el proceso de de- sarrollo de un algoritmo eficiente de sensado de espectro, las cuales se definen a partir de la funcionalidad particular de la fase de observaci ´on definida en el ciclo cognitivo planteado por Mitola (Mitola, 2000), en esta fase de observaci ´on pueden definirse como objetivos asociados al sensado de espectro los siguientes: 1.) Iden- tificaci ´on de Espacios en Blanco, 2.) Identificaci ´on de tecnolog´ıa radio, modulaci ´on, codificaci ´on o caracter´ısticas de la se ˜nal presente en el canal, 3.) Identificaci ´on de la calidad o estado del canal. Una vez definidos los objetivos asociados al sensado de espectro las etapas metodol ´ogicas propuestas son:
• Pre-procesamiento y Digitalizaci ´on de la Se ˜nal de RF
• Extracci ´on de Caracter´ısticas
• Clasificaci ´on e Identificaci ´on
Las cuales se ilustran en la figura 3.1.
3.3.1 Pre-procesamiento y Digitalizaci ´on de la Se ˜nal de RF
En esta fase se debe decidir que alternativa de digitalizaci ´on de la se ˜nal de Radio Frecuencia (RF) presente en el entorno de radio es m ´as conveniente de acuerdo a los objetivos fijados para la operaci ´on de sensado de espectro. En esta fase, los mayores retos se presentan en los aspectos relacionados con los componentes hardware requeridos para la adquisici ´on de la se ˜nal como lo son: Conversores Anal ´ogico Digital (ADC), Filtros y Amplificadores de Bajo Ruido (LNA); con respecto al proceso de digitalizaci ´on, en el escenario en el cual se busca realizar el sensado de espectro de banda ancha, lo ideal es que el CR sea soportado por un hardware completamente software radio en el cual se digitalice directamente la se ˜nal de RF, sin embargo, existen l´ımites f´ısicos fundamentales a superar de acuerdo a los an- chos de banda de operaci ´on, frecuencias de operaci ´on y cantidad de bits requeridos
50 Señal Pre-procesamiento y Digitalización de la Señal de RF Extracción de Características Clasificación e Identificación Identificación de Espacios en Blanco Identificación de tecnología radio, modulación, codificación o características de la señal Identificación de la calidad o estado del canal
Muestreo Nyquist Muestreo Sub-Nyquist Tipo Muestreo? Tipo Muestreo?
Identificación de Espacios en Blanco Identificación de tecnología radio, modulación, codificación o características de la señal Identificación de la calidad o estado del canal
Representación Señal Selección Característica Selección Característica Selección Característica Potencia T. Interferencia PSD Cicloestacionariedad Dist. Tiempo-Frecuencia Dist. Valores Propios
Covarianza Sensado Local Sensado Cooperativo Sensado Colaborativo Fin Decisión MAP Fusión Lógica Fusión Bayesiana
3.3. Marco de Referencia Metodol ´ogico Propuesto Para Sensado de Espectro 37
en la resoluci ´on de la conversi ´on; adem ´as, es relevante considerar en este esce- nario la cantidad de medidas generadas en el proceso de digitalizaci ´on de la se ˜nal de RF dado que en funci ´on de ello se requerir ´an mayores o menores capacidades de procesamiento en las fases posteriores, en cuanto a las caracter´ısticas necesarias en los filtros, un aspecto importante es el relacionado con los anchos de banda y bajo rizado de la banda pasante, peque ˜nas bandas de transici ´on y niveles en la banda atenuada, lo cual implica filtros complejos y de alto orden que requieren com- ponentes con restricciones importantes en su respuesta en frecuencia, finalmente respecto a la amplificaci ´on de la se ˜nal recibida, cuando ´esta es de banda ancha, se requiere que el amplificador opere en su regi ´on lineal lo cual es un reto importante dada la respuesta en frecuencia requerida por los componentes del amplificador.
De acuerdo a lo anteriormente mencionado, es importante decidir que mues- treador utilizar de acuerdo al objetivo espec´ıfico que se busca con el sensado de espectro, en este sentido, las posibilidades a considerar son el Muestreo Nyquist o el Muestreo Sub-Nyquist; si los objetivos del sensado de espectro son el 1.) o el 3.) es conveniente realizar un muestreo sub-nyquist propendiendo por la baja comple- jidad computacional asociada a la etapa de pre-procesamiento asociada al mues- treador seleccionado, esto debido a que para alcanzar estos objetivos de sensado no se requiere una reconstrucci ´on perfecta de la se ˜nal; si el objetivo del sensado de espectro es el 2.) es aconsejable realizar un muestreo Nyquist dado que se re- quiere reconstrucci ´on perfecta de la se ˜nal. Lo anterior se muestra en el diagrama de decisi ´on del marco metodol ´ogico propuesto, el cual se ilustra en la 3.1.
3.3.2 Extracci ´on de Caracter´ısticas
Una vez se tienen las mediciones digitalizadas de la se ˜nal de RF presente en el canal se requiere procesar dichas mediciones para obtener una adecuada repre- sentaci ´on con prop ´ositos de clasificaci ´on e identificaci ´on, esta es una etapa muy delicada dado que los diferentes espacios de caracter´ısticas conducen a diferentes representaciones de la se ˜nal, por lo tanto, el espacio de caracter´ısticas utilizado debe estar estrictamente relacionado con el objetivo de sensado.
Algunas de las caracter´ısticas relacionadas con los objetivos asociados al sen- sado de espectro son: potencia de la se ˜nal, temperatura de interferencia, densidad
espectral de potencia, cicloestacionariedad, distribuci ´on tiempo – frecuencia, dis- tribuci ´on de valores propios, covarianza de la se ˜nal, etc. Cada una de ellas puede utilizarse para representar la se ˜nal de acuerdo con el objetivo asociado al sensado de espectro; por ejemplo, si el objetivo del sensado de espectro es identificaci ´on de espacios en blanco, es posible utilizar caracter´ısticas como la potencia de la se ˜nal, temperatura de interferencia, densidad espectral de potencia, cicloestacionariedad de la se ˜nal, distribuci ´on de los valores propios de la matriz de canal, distribuciones tiempo – frecuencia o matriz de correlaci ´on de la se ˜nal; pero si el objetivo del sen- sado de espectro es la identificaci ´on de la tecnolog´ıa radio del usuario primario, modulaci ´on, codificaci ´on o caracter´ısticas de la se ˜nal presente en el canal, es acon- sejable utilizar caracter´ısticas como densidad espectral de potencia, cicloestaciona- riedad de la se ˜nal o distribuciones tiempo – frecuencia; finalmente, si el objetivo del sensado de espectro es la identificaci ´on de la calidad o estado del canal, lo m ´as ade- cuado es hacer uso de caracter´ısticas como potencia de la se ˜nal, temperatura de interferencia, densidad espectral de potencia o distribuciones tiempo – frecuencia.
3.3.3 Clasificaci ´on e Identificaci ´on
Una vez se ha definido que caracter´ıstica o conjuntos de caracter´ısticas van a uti- lizarse para la representaci ´on de la se ˜nal, es necesario establecer d ´onde y c ´omo se realizar ´a el proceso de decisi ´on. Para ello es necesario considerar los aspectos m ´as relevantes de acuerdo al objetivo del sensado de espectro y el problema particular a abordar. Desde la presente propuesta metodol ´ogica y de acuerdo con las formas en las cuales puede realizarse el sensado de espectro mencionadas en la introducci ´on, se vislumbran tres alternativas para el proceso de toma de decisiones en CR:
1. Sensado de Espectro Local: En esta alternativa cada usuario secundario de forma individual toma las decisiones de acuerdo con el objetivo de sensado establecido basado en las mediciones localmente disponibles.
2. Sensado de Espectro Cooperativo (Centralizado): En esta alternativa, to- dos los usuarios secundarios que comparten un ´area geogr ´afica o entorno de radio de influencia env´ıan las decisiones tomadas localmente a una entidad central, la cual explota todo el conocimiento disponible para tomar la decisi ´on de acuerdo con el objetivo de sensado establecido.