Algorithm for wideband spectrum sensing based on sparse Fourier transform

• Alexander López-Parrado ^[1] ; Jaime Velasco-Medina ^[2]
  1. [1] Universidad del Quindío

     Universidad del Quindío

     Colombia

     
  2. [2] Universidad del Valle (Colombia)

     Universidad del Valle (Colombia)

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 83, Nº. 198, 2016, págs. 79-86
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Algoritmo para sensado de espectro de banda ancha basado en transformada dispersa de Fourier
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo sub-Nyquist para realizar Sensado de Espectro de Banda Ancha (WSS) para Radios Cognitivos (CR) mediante el uso de los algoritmos de Transformada Dispersa de Fourier(sFFT) recientemente desarrollados. En este caso, hemos desarrollado un algoritmo sub-Nyquist robusto ante el ruido para WSS con reducción en el costo de muestreo, mediante la modificación del algoritmo sFFT casi óptimo; esto se logró mediante el uso de ventanas Gaussianas con soporte pequeño. Los resultados de simulación muestran que el algoritmo propuesto es adecuado para la implementación hardware de sistemas WSS sobre espectrosdispersos compuestos por señales multibanda altamente ruidosas.

  • English

    In this paper we present a novel sub-Nyquist algorithm to perform Wideband Spectrum Sensing (WSS) for Cognitive Radios (CRs) by using the recently developed Sparse Fast Fourier Transform (sFFT) algorithms. In this case, we developed a noise-robust sub-Nyquist WSS algorithm with reduced sampling cost, by modifying the Nearly Optimal sFFT algorithm; this was accomplished by using Gaussianwindows with small support. Simulation results show that the proposed algorithm is suitable forhardware implementation of WSS systems for sparse spectrums composed of highly-noisy multiband-signals.