metode şi tehnici pentru managementul şi -...

Investeşte în oameni!

FONDUL SOCIAL EUROPEAN

Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013

Axa prioritară 1 „Educaţie şi formare profesională în sprijinul creşterii economice şi dezvoltării societăţii bazate pe cunoaştere”

Domeniul major de intervenţie 1.5. „Programe doctorale şi post-doctorale în sprijinul cercetării”

Titlul proiectului: „Studii doctorale pentru dezvoltare durabilă (SD-DD)”

Numărul de identificare al contractului: POSDRU/6/1.5/S/6 Beneficiar: Universitatea Transilvania din Braşov

Universitatea Transilvania din Brasov

Scoala Doctorala Interdisciplinara

Centrul de cercetare: Sisteme electronice incorporate şi comunicaţii

avansate

Ing. Vlad-Cristian M. STOIANOVICI

Metode şi Tehnici pentru Managementul şi

Accesul Dinamic la Spectrul de Radio

Frecvenţă

Radio Frequency Spectrum Dynamic Access

and Management Methods and Techniques

Conducător ştiinţific

Prof.dr.ing. Iuliu Szekely

BRASOV, 2011

MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETARII, TINERETULUI ŞI SPORTULUI

UNIVERSITATEA “TRANSILVANIA” DIN BRAŞOV

BRAŞOV, B-DUL EROILOR NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000, FAX 0040-268-410525

RECTORAT

D-lui (D-nei)..........................................................................................................

COMPONENŢA

Comisiei de doctorat

Numită prin ordinul Rectorului Universităţii „Transilvania” din Braşov

Nr. 4688 din 27.07.2011

PREŞEDINTE:

- Prof. univ. dr. ing. Sorin Aurel MORARU

DECAN – Fac. de Inginerie Electrică şi Ştiinţa Calculatoarelor

Universitatea “Transilvania” din Braşov

CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC: - Prof. univ. dr. ing. Iuliu SZEKELY


REFERENŢI: - Prof. univ. dr. ing. Monica BORDA

Universitatea Tehnică din Cluj Napoca

- Prof. univ. dr. ing. Radu VASIU

Universitatea “Politehnica” din Timişoara

- Prof. univ. dr. ing. Mihai ROMANCA


Data, ora şi locul susţinerii publice a tezei de doctorat: 24.09.2011, ora

12:00, sala NII1, FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ŞI ŞTIINŢA

CALCULATOARELOR

Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării vă rugăm să

le transmiteţi în timp util, pe adresa: [email protected]

Totodată vă invităm să luaţi parte la şedinţa publică de susţinere a tezei de

doctorat.

Vă mulţumim

Cuvânt Înainte

Ideea de a modifica felul în care se realizează managementul general al spectrului electro-

magnetic, dar şi alocarea accesului la acesta, a luat din ce în ce mai multă amploare în ultimul

timp, odată cu dezvoltarea şi apariţia unor noi tehnologii şi protocoale radio. În comunitatea

ştiinţifică se simte nevoia unui management flexibil şi adaptiv al spectrului, opus actualei

abordări, de tip fix şi centralizat, astfel, se dă din ce în ce mai mult credit tehnicilor ce

exploatează resursele nealocate ale spectrului radio, cum ar fi procesul de Percepţie a Spectrului

Radio, care identifică aşa-zisele Goluri din Spectru şi le utilizează în transmisii adaptive,

“conştiente” de contextul radio din jurul lor, de tip Radio Cognitiv.

Pentru ca managerul spectrului radio să poată percepe şi asimila informaţia statistică

centralizată de la anumite zone de interes, al căror profile radio au sporit progresiv în

complexitate, este nevoie de noi modalităţi de reprezentare senzorială. Acest fapt se datorează

dorinţei de a implementa un alt nivel funcţional, nivelul managerului, pentru cazul în care

algoritmii de automatizare ai procesului de gestiune de spectru îşi demonstrează limitările.

Metodele folosite sunt specifice domeniului Realitate Virtuală şi Robotică, care prin colaborarea

cu Accesul Dinamic şi Percepţia Spectrului, creează o abordare hibridă ce aduce plus-valoare

domeniului de Management al Resursei Radio.

Teza de doctorat se încadrează în priorităţile cercetării de la nivel european şi naţional, şi

propune soluţii pentru implementarea unor sisteme “cognitive” de comunicaţii, de tip adaptiv,

care, suplimentar, implementează funcţionalităţi de management spectral prin utilizarea

metodelor de percepţie senzorială specifice Realităţii Virtuale.

Doresc să mulţumesc îndrumătorului meu, domnul profesor Iuliu SZEKELY, pentru

încrederea şi încurajările oferite pe tot parcursul stagiului doctoral. Sfaturile şi comentariile

generoase ale domniei sale au constituit pentru mine un reper permanent.

Deasemenea, aş dori să le mulţumesc domnului doctor inginer Vlad POPESCU pentru

nepreţuitul sprijin acordat, domnului profesor Doru TALABĂ pentru ajutorul şi colaborarea

deosebită din partea dumnealui şi a grupului de cercetare pe care îl îndrumă, domnului doctor

inginer Mihai MACHEDON-PISU dar şi colaboratorilor de peste hotare, domnului profesor

Maurizio MURRONI şi domnului inginer Mauro FADDA.

Nu în ultimul rând, doresc să mulţumesc părinţilor mei, cei care întotdeauna m-au

sprijinit şi mi-au acordat încredere, cărora le datorez formarea mea ca individ şi cercetător, dar şi

prietenilor mei, care sunt şi care au fost alături de mine, şi tuturor persoanelor dragi.

CUPRINS

Pg.

rezumat

Pg.

teza

CUVÂNT ÎNAINTE ............................................................................................................. 1

LISTA DE ABREVIERI ...................................................................................................... 3

INTRODUCERE .................................................................................................................. 9

1. STADIUL ACTUAL ÎN GESTIONAREA ADAPTIVĂ A SPECTRULUI RADIO ....... 13

1.1. Accesul dinamic la spectru ................................................................................ 13

1.1.1. Modelul dinamic de uz exclusiv ............................................................ 13

1.1.2. Modelul de partajare deschisă ............................................................... 14

1.1.3. Modelul de acces ierarhic ...................................................................... 14

1.2. Accesul de tip oportunist la spectru .................................................................. 15

1.3. Tehnici de percepţie de spectru ........................................................................... 15

1.3.2. Detector de energie .................................................................................. 15

1.3.3. Detectorul de ciclostaţionaritate .............................................................. 16

1.3.4. Scheme de sensing mixt .......................................................................... 16

1.3.5. Sensing de spectru cooperativ ................................................................. 17

1.3.6. Concluzii .......................................................................................................... 18

2. IMPLEMENTAREA UNUI SCENARIU DE MANAGEMENT DINAMIC AL

SPECTRULUI RADIO ...................................................................................................... 19

2.1. Introducere: ....................................................................................................... 19

2.2. Realizarea de hărţi radio şi baze de date de Geo-locaţie: .................................. 20

2.3. Sintetizarea conceptului propus: ....................................................................... 20

2.4. Implementarea prototipului ............................................................................... 21

2.4.1. Implementarea hardware ....................................................................... 21

2.4.2. Implementarea software şi algoritmii de reprezentare a harţilor radio . 22

2.4.3. Funcţionalitatea interfeţei grafice 3D cu utilizatorul ............................ 22

2.4.4. Rezultatele aplicaţiei: ............................................................................ 23

2.5. Percepţia de spectru cu senzori ZigBee ............................................................. 24

2.6. Concluzii ........................................................................................................... 25

3. CALCULUL PUTERII BENZII UNUI CANAL DTT CU AJUTORUL UNEI

PLATFORME SDR ........................................................................................................... 25

3.1. Introducere ........................................................................................................ 25

3.2. Radio definit de software .................................................................................. 25

3.3. Platforma USRP ................................................................................................ 26

3.4.4. Comparaţie intre USRP1 si USRP2 ........................................................ 26

3.4.5. Plăci cu front end pentru USRP/2 ........................................................... 26

3.6.4. Interfaţare directă între USRP2 şi Simulink ............................................ 26

3.6.5. Blocurile Simulink USRP2 receiver/transmitter ..................................... 26

3.7. Calculul puterii din benzile UHF DTT prin metoda FFT ................................... 27

3.7.1. Mediul SDR şi configuraţia sistemului ................................................... 27

32

32

33

34

40

40 44

46

51

52

53

75

78

88

89

91

56

56

68

72

91

II

1

1

VI

VII

1

2

2 3

17

18

23

25

26

30

3.7.3. Calculul puterii unui canal DTT în Simulink .......................................... 27

3.7.4. Algoritmul de calcul al puterii pe baza coeficienţilor FFT pătraţi .......... 28

3.8. Concluzii ............................................................................................................. 29

4. IMPLEMENTAREA UNUI PROTOTIP DE TRANSMISIE ADAPTIVĂ BAZAT PE

PROCESUL DE PERCEPŢIE IN DOUĂ ETAPE ......................................................... 29

4.1. Introducere ........................................................................................................ 29

4.2. Wavelet .............................................................................................................. 30

4.3. Arhitectura implementării funcţionale .............................................................. 30

4.4. Implementarea sistemului de percepţie spectrală în două etape ....................... 31

4.4.1. Formatarea semnalului şi acordarea fină ............................................... 32

4.4.2. Separarea benzii percepute în canale DTT ............................................ 32

4.4.3. Implementarea algoritmului de sensing ................................................ 33

4.5. Funcţionalitatea transmisiei adaptive ................................................................ 35

4.5.1. Transmisia efectivă ............................................................................... 35

4.5.2. Lansarea algoritmului ............................................................................ 35

4.6. Concluzii ........................................................................................................... 35

5. MĂSURAREA, ANALIZA ŞI CARACTERIZAREA INTERFERENŢEI

SECUNDARE ASUPRA CANALELOR DE TRANSMISIUNI DIGITAL-TERESTRE

36

5.1. Introducere ........................................................................................................ 36

5.2. Contextul în care se realizează măsurătorile ..................................................... 36

5.3. Transmisii digital -terestre ................................................................................ 37

5.4. Metodologia de măsurare .................................................................................. 38

5.4.1. Modelul general de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la

interferenţa din canalele adiacente .............................................................................. 38

5.4.2. Modelul real de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa

din canalele adiacente .................................................................................................. 38

5.5. Configuraţia experimentală ............................................................................... 40

5.6. Rezultatele obţinute ........................................................................................... 40

5.6.1. Algoritmul de decizie adiacentă ............................................................ 41

5.7. Concluzii ........................................................................................................... 43

6. CONCLUZII FINALE ŞI CONTRIBUŢII ORIGINALE ..................................... 43

6.1. Contribuţii ......................................................................................................... 49

6.1.1. Lista lucrărilor publicate: ........................................................................ 50

BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ: ....................................................................................... 51

REZUMAT: ........................................................................................................................ 53

CURRICULUM VITAE .................................................................................................... 54

RESUME ............................................................................................................................. 55

94

97

100

102

102

102

113

114

141

116

117

125

134

134

136

143

143

143

146

149

149

151

155

157

159

162

165

171

173

TABLE OF CONTENTS

Pg.

rezumat

Pg.

teza

FOREWORD ........................................................................................................................ 1

ABBREVIATION LIST ...................................................................................................... 3

INTRODUCTION ................................................................................................................ 9

1. STATE OF THE ART IN ADAPTIVE RADIO SPECTRUM MANAGEMENT ........... 13

1.1. Dynamic Spectrum Access ................................................................................ 13

1.1.1. Dynamic Exclusive Model .................................................................... 13

1.1.2. Open Sharing Model ............................................................................. 14

1.1.3. Hierarchic Access Model ...................................................................... 14

1.2. Opportunistic Spectrum Access ........................................................................ 15

1.3. Spectrum Sensing ................................................................................................ 15

1.3.2. Energy Detection ..................................................................................... 15

1.3.3. Cyclostationary Feature Detection .......................................................... 16

1.3.4. Mixt Sensing ........................................................................................... 16

1.3.5. Cooperativ Spectrum Sensing ................................................................. 17

1.3.6. Conclusions ...................................................................................................... 18

2. IMPLEMENTATION OF A DYNAMIC RADIO SPECTRUM MANAGEMENT

SCENARIO ......................................................................................................................... 19

2.1. Introduction: ...................................................................................................... 19

2.2. Radio Maps and Geo-location Databases: ........................................................ 20

2.3. The Proposed Concept: ..................................................................................... 20

2.4. Prototype Implementation ................................................................................. 21

2.4.1. Hardware Implementation ..................................................................... 21

2.4.2. Software Implementation and Radio Mapping Algorithms .................. 22

2.4.3. 3D Graphic User Interface .................................................................... 22

2.4.4. Results: .................................................................................................. 23

2.5. ZigBee Sensors Spectrum Sensing .................................................................... 24

2.6. Conclusions ....................................................................................................... 25

3. DTT CHANNEL BAND POWER MEASUREMENT BASED UPON AN SDR

PLATFORM ....................................................................................................................... 25

3.1. Introduction ....................................................................................................... 25

3.2. Software Dfined Radio ...................................................................................... 25

3.3. The USRP Platform ........................................................................................... 26

3.4.4. A Comparison Between USRP1 si USRP2 ............................................. 26

3.4.5. USRP/2 Daughterboards ......................................................................... 26

3.6.4. USRP2 and Simulink Direct Interface .................................................... 26

3.6.5. USRP2 Receiver/transmitter Simulink Blocks ....................................... 26

3.7. UHF DTT Band Power Measurements by Means of FFT Coefficients .............. 27

3.7.1. The SDR Environment and System Configuration ................................. 27

32

32

33

34

40

40 44

46

51

52

53

75

78

88

89

91

56

56

68

72

91

II

1

1

VI

VII

1

2

2 3

17

18

23

25

26

30

3.7.3. A DTT channel Power Measurement in Simulink .................................. 27

3.7.4. Squared FFT Coeficients Based Power Measurement Algorithm .......... 28

3.8. Conclusions ......................................................................................................... 29

4. TWO STAGE SENSING PROCESS BASED ADAPTIVE TRANSMISSION

PROTOTYPE IMPLEMENTAITON .............................................................................. 29

4.1. Introduction ....................................................................................................... 29

4.2. Wavelet .............................................................................................................. 30

4.3. Functional Architecture Implementation .......................................................... 30

4.4. Two-Stage Sensing System Implementation ..................................................... 31

4.4.1. Signal formatting and Fine Tunning ..................................................... 32

4.4.2. Sensed Band DTT Channel Division .................................................... 32

4.4.3. Sensing Algorithm Implementation ...................................................... 33

4.5. Adaptive Transmission Functionality ............................................................... 35

4.5.1. Transmission ......................................................................................... 35

4.5.2. Algorithm Deployment ......................................................................... 35

4.6. Conclusions ....................................................................................................... 35

5. A MEASUREMENT, ANALYSIS AND CHARACTERISATION STAGE OF THE

SECONDARY INTERFERENCE EXERTED UPON DTT CHANNELS ................... 36

5.1. Introduction ....................................................................................................... 36

5.2. Measurement Context ....................................................................................... 36

5.3. Digital-Terrestrial Transmissions ...................................................................... 37

5.4. Measurement Methodology ............................................................................... 38

5.4.1. A General Model of DTT Receiver Adjacent Channel Interference

Susceptibility ............................................................................................................... 38

5.4.2. A Real Model of DTT Receiver Adjacent Channel Interference Susceptibility

38

5.5. Experimental Set-Up ......................................................................................... 40

5.6. Results ............................................................................................................... 40

5.6.1. Adjacent Decision Algorithm ................................................................ 41

5.7. Conclusions ....................................................................................................... 43

6. CONCLUSIONS AND ORIGINAL CONTRIBUTION ........................................ 43

6.1. Contributions ..................................................................................................... 49

6.1.1. List of published papers: ......................................................................... 50

SELECTIVE REFERENCE: ............................................................................................ 51

SUMMARY:: ..................................................................................................................... 53

CURRICULUM VITAE .................................................................................................... 54

RESUME ............................................................................................................................. 55

94

97

100

102

102

102

113

114

141

116

117

125

134

134

136

149

151

155

157

159

162

165

171

173

143

143

143

146

149

Lista de Abrevieri

ACI - Adjacent Channel Interference

ADA - Algoritm de Decizie Adiacentă

API – Application Programming Interface

AWGN – Additive White Gaussian Noise

BER – Bit Error Rate

CAD - Computer Aided Design

CDMA – Code Division Multiple Access

CIC - Cascaded Integrator-Comb

CNR - Carrier to Noise Ratio

CPLD – Complex Programmable Logic Device

CR – Cognitive Radio – Radio Cognitiv

CSMA – Carrier Sense Multiple Access

CTS – Clear to Send – Pregătit de Transmisie

DSA – Dynamic Spectrum Access

DSSS – Direct Sequnece Spread Spectrum

DTT – Digital Terrestrial Televison

DUC - Digital Up-Converters

DWT – Discrete Wavelet Transform

DySPAN - Dynamic Spectrum Access Networks

ESM – Electro-magnetic Spectrum Management

FEC - Forward Error Correction

FCC – Federal Communications Commission

FPGA – Field Programable Gate Array

FFT – Fast Fourier Transform

FRES – Fine Resolution

GL-DB – Geo-loation Database

GPP – General Purpose Processors

GRC – GnuRadio Companion

GUI – Graphic User Interface

HBF – Half Band Filter

HDTV - High-Definition Television

HNI – Human-Network Interaction

HP - High Priority

IFFT – Inverse Fast Fourier Transform

ISM - Industrial Scientific and Medical

LO – Local Oscilator

LP - Low Priority

MPSK - M-arry Phase Shift Keying

MQAM – M-array Quadrature Amplitude

Modulation

MRSS – Multiple Resolution Spectrum Sensing

NC-OFDM – Non-Contiguous Orthogonal

Frequency Division Modulation

OFDM – Orthogonal Frequency Division

Modulation

OSA – Opportunistic Spectrum Access

PER – Packet Error Rate

POMDP – Partially Observable Markov Decision

Processes

PSD – Power Spectral Density

QAM – Quadrature Amplitude Modulation

QEF - Quasi Error Free

QPSK – Qzadrature Phase Shift Kezing

QoE – Qualitz of Experience

QoS – Quality of Service

RBW - Resolution Bandwidth

RF – Radio Frequecy

ROC – Receiver Operating Characteristic

RSM – Radio Spectrum Management

RSSI – Received Signal Strength Indicator

RTS – Request to Send - Cerere de Transmisie

SCF – Spectral Correlation Function

SDR – Software Defined Radio

SDTV - Standard Definition Television)

SFN - Single Frequency Network

SNR – Signal to Noise Ratio

TDCS – Transform Domain Communication System

TVWS - TV White Spaces

USRP – Universal Serial Radio Peripheral

UWB – Ultra Wide Band

VBW - Video Banwidth

VR – Virtual Reality

WPT – Wavelet Packet Transform

WSN – Wireless Sensor Network

9 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă

Introducere

Datorită dezvoltării exponenţiale a tehnologiilor din domeniul telecomunicaţiilor şi a

nevoilor tot mai stringente de resurse din acest domeniu s-a ajuns la o supra-exploatare a

spectrului radio. Este nevoie de o abordare multilaterală, care să trateze optimizarea

managementului resurselor de spectru, în scopul eficientizării şi exploatării întregului potenţial

radio de care dispunem. Acest lucru poate fi implementat atât prin revizuirea politicilor actuale

de gestionare a spectrului radio dar şi prin distribuirea inteligenţei computaţionale in reţea, prin

utilizarea unor tehnologii avansate şi a unor dispozitive cu o putere de procesare sporită, capabile

de a lua decizii pe diferite niveluri funcţionale, beneficiind, deci, de algoritmi si tehnologii

dedicate optimizării managementului de alocare a resursei electromagnetice.

Inteligenţa in acest context este sinonimă cu adaptabilitatea, sau, altfel spus, modificarea

comportării unui dispozitiv din reţea sub acţiunea unor factori externi în sensul optimizării

performanţelor acestuia. Practic un utilizator poate utiliza eficient resursa electro-magnetică doar

atunci când dobândeşte, prin mijloace specifice ce vor fi detaliate mai jos, informaţii despre

contextul radio în care se află, această ”conştiinţă de context” sau “context awareness” fiind

specifică comunicaţiilor de tip radio cognitiv.

Termenul de Radio Definit de Software (Software-Defined Radio) şi de Radio Cognitiv

(Cognitive Radio) au fost promovate de către J. Mitola în 1991 şi, respectiv, 1998. Conceptul de

Radio Definit de Spectru, câteodată prescurtat şi radio software, este în general un radio de tip

multibandă care suportă mai multe interfeţe şi protocoale şi este configurabil şi reconfigurabil

prin software rulat pe un DSP sau un microprocesor de uz general . Un Radio Cognitiv, construit

pe o platformă radio software, este un radio inteligent, conştient-de-context (context-aware), care

ar putea fi capabil de o reconfigurare autonomă prin învăţarea de la, şi adaptarea la, mediul de

comunicare [75]. În timp ce Accesul Dinamic la Spectru (Dynamic Spectrum Access) este cu

siguranţă o aplicaţie importantă a cognitive radio, acesta din urmă reprezintă un concept mult

mai larg, în care multe aspecte ale sistemelor de comunicaţie pot fi îmbunătăţite prin procesul de

cogniţie (cognition).

Scopul tezei de doctorat este de a studia, prezenta, modula şi implementa concepte

originale care să reprezinte viziunea autorului asupra optimizărilor, dezvoltărilor şi inovaţiilor ce

pot fi aduse în domeniul Accesului şi managementului dinamic şi adaptiv al spectrului electro-

magnetic. Implementarea acestora se bazează pe utilizarea paradigmelor de Radio cognitiv,

Acces dinamic la spectru, Radio definit de software, dar şi Interacţiune şi percepţie senzorială

caracteristică realităţii virtuale.


Făcând obiectul priorităţilor de cercetare de la nivel naţional şi european din domeniul

Tehnologia Informaţiei şi a Comunicaţiilor, teza se pliază pe domeniul Tehnologii Sisteme şi

Infrastructuri de Comunicaţii care tratează dispozitive şi reţele de comunicaţii fără fir.

Deasemenea lucrarea autorului corespunde şi priorităţi fundamentale numărul 2, şi anume,

Sisteme Cognitive, Interacţiune şi Robotică, domeniu care îşi propune să canalizeze eforturile

inginereşti către realizarea de sisteme care pot îndeplini activităţi utile cum ar fi manipularea,

explorarea, navigarea sau monitorizarea şi controlul sau comunicarea şi interacţiunea într-un

mod autonom sau în cooperare cu un utilizator uman, în circumstanţe care nu erau prevăzute

explicit la momentul proiectării. Mai concret, se doreşte integrarea de noi concepte şi

dispozitive, cum ar fi reţele de senzori, actuatoare sau metode de control "inteligent" în sisteme

robotice.

Referitor la structura tezei, în primul capitol, ce descrie stadiul actual, se pun în evidenţă

cercetările anterioare relevante pentru abordarea autorului, din domeniul Managementului

Spectrului Electro-magnetic, în special procesul de Acces Dinamic la Spectru şi specificul

sistemelor de tip Radio Cognitiv din punctul de vedere al fundamentelor teoretice. Tot aici este

introdusă noţiunea de Percepţie de Spectru, împreună cu diferitele metode de a realiza acest

proces, avantajele şi dezavantajele metodelor

În urma studierii bibliografiei, esenţializării şi decantării stadiului actual, autorul a

identificat o serie de optimizări şi dezvoltări ce pot fi aduse domeniului denumit Managementul

Spectrului Radio. Acest proces se realizează prin inovarea proceselor conexe Accesului Dinamic

la Spectru şi dezvoltarea arhitecturii de centralizare a informaţiei spectrale, în timp real, în Baze

de Date de Geo-locaţie (GL-DB) pentru deservirea utilizatorilor secundari care nu deţin

echipamente de percepere a contextului spectral dar care totuşi vor transmite în mod dinamic şi

adaptiv, dar şi implementând o serie de funcţionalităţi hibride pentru eficientizarea interacţiunii

unui manager de spectru radio cu infrastructura comunicaţională, utilizând metode specifice

Realităţii Virtuale.

În Capitolul 2 numit “Implementarea Unui Scenariu de Management al Spectrului Radio”

autorul adresează o primă deficienţă relevată-de către studiul stadiului actual, şi anume, lipsa

unui sistem de management dinamic de tip cognitiv. Dezvoltarea şi proiectarea profilului de

spectru radio specific unei zone geografice bine definite este menit să ofere unui manager radio,

o imagine clară asupra felului în care spectrul este partajat între utilizatori primari şi secundari,

dar şi posibilitatea de a interveni pentru a modifica sistemul în scopul optimizării acestuia.

Aplicaţia rezultantă implementează o interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea (Human

– Network Interaction) axată pe percepţia şi asimilarea informaţiei statistice provenite dintr-o


zonă de interes, de către managerul de spectru radio, într-un mod natural. Interacţiunea dintre

utilizator şi diferitele entităţi, ce alcătuiesc reţeaua de senzori de percepţie spectrală, se

implementează cu scopul realizării activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune interactivă în

timp real a profilului radio dintr-o zona de interes, prin actuatoare şi feedback. Parte din

specificul aplicaţiei este faptul că zona de interes poate fi aleasă oriunde din punct de vedere

geografic, utilizatorul având proprietatea numită prezentă “la distanţă”, sau teleprezentă, datorită

tranzlaţiei spaţiale virtuale a poziţiei acestuia la locul zonei de interes, prin replicarea locală a

acesteia, sub forma unui mediu virtual 3D.

Elementele majore componente ale arhitecturii unui astfel de sistem sunt: reţeaua de

noduri fără fir de percepţie cooperativă de spectru dispusă în zona de interes, GL-DB care

centralizează informaţia spectrală şi de management spectral obţinută de senzori, mediul de

transmisie de tip “Norul” Comunicaţional Transparent al Internetului Viitorului care face

legătura transparentă între zona de interes, GL-DB, şi echipamentele şi dispozitivele necesare

rulării şi implementării unui Mediu Virtual 3D care să reproducă fidel zona de interes, dar şi cele

folosite de utilizatorul sistemului pentru percepţie şi interacţiune.

Principalul canal de percepţie adresat în aplicaţie este vizualizarea, în special cea a

harţilor radio construite pe baza parametrilor spectrali statistici măsuraţi. Unul dintre aceşti

parametrii este indicatorul RSSI (Received Signal Strength Indicator) al semnalelor percepute de

nodurile reţelei wireless dispuse în zona de interes. Reprezentările hărţilor radio se realizează pe

baza unor algoritmi implementaţi de autor a căror precizie este evaluată şi validată în finalul

capitolului.

În afara stimulilor vizuali, se mai utilizează atenţionări sonore dar şi tactile (haptice), de

obicei în cazul înteracţionării cu releele sau comutatoarele din mediul virtual.

O altă problemă identificată şi cercetată de utilizator în acest capitol este optimizarea

abordării propuse de FCC, numită GL-DB, care în varianta prezentată în stadiul actual oferă

informaţii destul de sumare, reactualizate la fiecare 24 de ore, despre informaţia de management

spectral dintr-o zona geografică. În viziunea autorului, exprimată şi în implementarea aplicativă,

informaţiile spectrale şi de management spectral ar trebui culese în timp real de către senzorii

dispuşi în zona de interes şi transmise instantaneu către baza de date centrală, numită GL-DB, în

care se centralizează informaţia de la toate zonele de interes existente, şi care este interogată fie

de manageri de spectru, informaţia fiind mai întâi interpretată şi apoi reprezentată pentru

percepţia optimă a acestora, fie de către utilizatori secundari, care folosesc această informaţie

pentru a deveni “conştienţi” de contextul radio din zona lor de interes. Practic utilizatori

secundari folosesc informaţiile GL-DB în mod direct, ca o etapă menită să înlocuiască etapa de


sensing, iar manageri de reţea utilizează informaţia într-un mod mijlocit, aceasta fiind mai întâi

procesată de către dispozitivele speciale menite sa o interpreteze şi reprezinte pentru a fi

percepută senzorial şi asimilată.

O altă problematică identificată şi abordată de către autor este îmbunătăţirea

randamentului Accesului Dinamic la Spectru, în special ceea ce se numeşte Accesul Oportunist

la spectru numit Overlay. Acest obiectiv se îndeplineşte prin dezvoltarea, modelarea şi

implementarea unui prototip de transmisii adaptive care utilizează în funcţionarea sa, un model

de Percepţie de Spectru în două etape. Percepţia de Spectru în două etape este superioară,

seningului de spectru radio clasic, deoarece reuşeşte să facă diferenţa dintre transmisiile

utilizatorilor primari şi transmisiile utilizatorilor secundari din canalele de transmisii digital-

terestre de televiziune (Digital Terrestrial Television – DTT) pe care se realizează procesul de

analiză. Această discriminare, permite sistemului să reconsidere canalele identificate ca ocupate

de utilizatorii secundari pentru sensing, după un scurt interval de timp, existând o probabilitate

considerabilă ca acestea să fie identificate ca fiind libere în cazul celei de-a doua analize.

Implementarea unui astfel de sistem de Percepţie Spectrală în două etape este studiată şi

detaliată în capitolul 4 intitulat “Implementarea unui prototip de transmisie adaptivă bazat pe

procesul de percepţie in două etape”.

Înainte însă de a putea implementa un asemenea de prototip, este nevoie de studiul,

modelarea, dezvoltarea şi implementarea unei arhitecturi funcţionale bazate pe utilizarea o

platformă de tip Radio Definit de Software (SDR). Astfel se defineşte o altă problematică

abordată de utilizator, şi anume utilizarea unei platforme SDR pentru implementarea unui sistem

funcţional de tip Radio Cognitiv. Acest aspect este abordat în Capitolul 3, numit “Calculul

puterii benzii unui canal de transmisiune digital-terestră cu ajutorul unei platforme SDR”, al

cărui rezultat este un sistem funcţional ce este capabil de măsurarea puterii unei benzi de 8 MHz

(tipic DTT), implementând practic şi metoda de percepţie spectrală numită Măsurarea Puterii

(sau Energy Detection). Precizia indicaţiilor valorilor de putere măsurată, este validată prin

măsurări realizate în paralel cu un analizor spectral vectorial Agilent.

Revenind la Capitolul 4, şi plecând de la implementarea sistemului de măsurare al puterii

unui canal recepţionat, din Capitolul 3, se realizează modelul şi se implementează un Sistem de

percepţie spectrală în două etape. Ulterior acestei etape se proiectează un model de transmisie a

unei imagini, care să exploateze în mod optim banda de bază a unui canal DTT liber. Secvenţial

acestei implementări se realizează un nou prototip complet funcţional şi automat care este

capabil de transmisii adaptive ca urmare a procesului de percepţie de spectru în două etape în

timp real, şi de a-şi adapta transmisia şi recepţia la contextul spectral înconjurător. Sistemul este


validat în urma măsurătorilor realizate cu un analizor spectral, dar şi prin punerea în funcţiune a

unui receptor bazat pe o platformă SDR, care să recepteze şi să reprezinte imaginea transmisă de

emiţătorul adaptiv.

Pornind de la contextul suprapopulării spectrului radio în Capitolul 5 se prezintă ideea de

a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF, destinat transmisiilor DTT, utilizând

transmisii radio cognitive, într-un mod neintrusiv faţă de transmisiile licenţiate din aceste

domeniu de spectru, implementând astfel tipul de acces underlay, studiat în Stadiul Actual.

În acest scop, se vor realiza o serie de transmisii secundare pe canale DTT considerate

libere, de semnale DVB-T, pentru a realiza 3 tipuri de măsurători paralele, cu diferite tipuri de

receptoare DTT, pentru ilustrarea raportului de protecţie C/I. Pe baza caracteristicilor obţinute,

dar şi a informaţiilor de percepţie de spectru, se va implementat un algoritm numit Algoritmul de

Decizie Adiacentă, care impune restricţii suplimentare în sistemele de transmisii secundare

dinamice pentru asigurarea compatibilităţii electro-magnetice a acestora cu transmisiile primare

din canalele adiacente.

În Capitolul 6 sunt prezentate concluziile de final ale autorului precum şi cuantificarea

contribuţiilor originale şi a activităţii de diseminare.

1. Stadiul Actual în Gestionarea Adaptivă a Spectrului

Radio

În ceea ce urmează se vor prezenta mai multe abordări care au ca numitor comun

tehnicile adaptive de transmisie radio, prezentate şi în [101].

1.1. Accesul dinamic la spectru

Termenul de Acces Dinamic la Spectru (sau dynamic spectrum access) are o largă gama

de conotaţii care însumează mai multe abordări de reformare spectrală. După cum se poate vedea

in Fig.1.1, strategiile de dynamic spectrum access pot fi categorisite în 3 modele.

1.1.1. Modelul dinamic de uz exclusiv

Acest model menţine structura de bază a politicii de reglementarea actuale. Benzile de

spectru sunt licenţiate pentru uz exclusiv de servicii. Ideea de bază este aceea de a introduce

politici flexibile pentru a îmbunătăţii eficienţa spectrală. Pentru acest model s-au propus două

abordări: Proprietatea drepturilor de spectru (Spectrum property rights) şi Alocarea dinamică a

spectrului (Dynamic spectrum allocation). Prima abordare permite vânzarea licenţelor de spectru

si alegerea liberă a tehnologiilor utilizate.


A doua abordare, Alocarea dinamică a spectrului are ca scop îmbunătăţirea eficienţei

spectrale prin alocarea dinamică a spectrului, exploatând statisticile legate de traficul spaţial şi

temporal al diferitelor servicii. Alocarea, însă, variază la o scară mult mai mare decât politica

curentă de alocare. Având la bază un model de tip uz exclusiv, aceste abordări nu pot elimina

“golurile” din spectru care rezultă datorită caracteristici de tip burst pe care o are traficul

wireless.

1.1.2. Modelul de partajare deschisă

Numit şi spectrum commons, acest model utilizează partajarea deschisă între utilizatori

omologi, ca fundament pentru gestionarea unei regiuni spaţiale. S-au cercetat strategii de

partajare de spectru de tip centralizat [86] şi distribuit [22] pentru a rezolva dificultăţile

tehnologice ale acestui model de gestiune de spectru.

1.1.3. Modelul de acces ierarhic

Acest model adoptă o structură ierarhică de acces cu utilizatori primari şi secundari. Ideea

este de a deschide spectrul licenţiat către utilizatori secundari, şi în acelaşi timp de a limita

interferenţele perceptibile de către utilizatorii primari cu licenţă. Au fost considerate două

abordări: Spectrum underlay şi overlay.

Abordarea de tip underlay impune constrângeri severe asupra puterii de transmisie a

utilizatorilor secundari, astfel încât aceştia să funcţioneze sub pragul de zgomot al utilizatorilor

primari. Transmiţând semnale pe o banda largă de frecvenţe (UWB), utilizatorii secundari pot

ajunge să aibă transmisii de rază scurtă şi debit mare de date cu o putere de transmisie scăzută.

Abordare de tip overlay este cunoscută şi sub denumirea de Acces oportunist la spectru

(opportunistic spectrum access – OSA). Această abordare nu impune în restricţii severe asupra

puterii de transmisie a utilizatorilor secundari., ci mai degrabă asupra locului si timpului când

aceştia pot transmite. Vizează în mod direct “golurile” temporale şi spaţiale ale spectrului radio.

Fig.1.1 - O taxonomie a Accesului Dinamic la Spectru (Dynamic Spectrum Access)


Comparat cu modelele de uz dinamic exclusiv şi partajare deschisă, modelul ierarhic este

probabil cel mai compatibil cu politicile curente de management a spectrului dar şi cu sistemele

wireless legacy, oferind şi beneficii substanţiale. Abordările underlay şi overlay pot fi

implementate simultan pentru a îmbunătăţii suplimentar eficienţa spectrală.

1.2. Accesul de tip oportunist la spectru

Componentele de bază ale OSA includ printre altele, identificarea, exploatarea, şi

politicile de reglementare ale accesului oportunist la spectru. Modulul de identificare a

oportunităţii este responsabil pentru identificarea precisă şi reperarea inteligentă de benzi de

frecvenţă neutilizate, dinamice atât in timp cât şi spaţiu. Modulul de exploatare a oportunităţilor

are ca date de intrare ieşirea modulului de identificarea oportunităţilor, şi decide daca şi cum o

transmisie va avea loc. Politicle de reglementare definesc comportamentul utilizatorilor

secundari pentru a se păstra compatibilitatea cu sistemele de tip legacy.

Obiectivul final al OSA este de a furniza suficiente avantaje utilizatorilor de transmisii

secundare, protejând în acelaşi timp benzile licenţiate de interferenţe. Păstrarea echilibrului între

dorinţa de performanţă a utilizatorilor secundari şi necesitatea de protecţie a utilizatorilor

primari, dictează procesul de identificare a oportunităţii, exploatarea acesteia şi politicile

reglementatoare. Arhitectura optimă a OSA necesită, o abordare cross-layer care presupune

procesarea de semnale, management de reţea şi de politicii reglementatoare.

1.3. Tehnici de percepţie de spectru

1.3.2. Detector de energie

O abordare a procesului de percepţie spectrală este aceea de a realiza o detectare

necoerentă prin aşa-zisa detecţie de energie sau măsurare de putere. Un detector de energie poate

fi implementat similar unui analizor spectral prin medierea plajelor de frecvenţă ale unei

transformate Fourier rapide (FFT)[61].

Există mai multe dezavantaje ale detectoarelor de energie, care ar putea diminua

simplitatea lor de implementare. Mai întâi, pragul folosit pentru detectarea utilizatorilor licenţiaţi

este foarte susceptibil la nivele de zgomot necunoscute sau schimbătoare. Chiar dacă pragul ar fi

considerat adaptiv, prezenţa oricărei interferenţe în banda considerată ar perturba funcţionarea

liniară a detectorului. Atunci când se ia în considerare fadingul selectiv în funcţie de frecvenţă,

nu este foarte clar cum trebuie setat pragul în funcţie de delimitările canalelor. Detectorul de

energie nu face diferenţa între semnale modulate, zgomot şi interferenţe. Politica spectrală pentru


utilizarea unei benzi de frecvenţă se limitează la utilizatori primari, deci un utilizator cognitiv ar

trebui sa trateze zgomotul şi alţi utilizatori secundari, diferit.

1.3.3. Detectorul de ciclostaţionaritate

O altă metodă pentru detectarea semnalelor primare este detecţia componentei

ciclostaţionare [61] în care semnalele modulate sunt cuplate cu purtătoare sinusoidale, trenuri de

impulsuri, secvenţe de hopping (salt în frecvenţă), sau prefixuri ciclice. Acest fapt are ca rezultat

periodicitatea inerentă integrată. Aceste semnale modulate sunt caracterizate ca fiind

ciclostaţionare deoarece media şi autocorelaţia exprimă periodicitate. Această periodicitate este

introdusă în formatul semnalului la receptor pentru a-l exploata în estimarea parametrilor, cum ar

fi faza purtătoarei, sincronizarea sau direcţia de sosire. Principalul avantaj al acestei funcţii este

că diferenţiază zgomotul de semnalul modulat.

Fig.1.2 - Diagrama bloc a unui detector

de parametrii ciclostaţionari [12]

Implementarea unei funcţii de corelare de spectru pentru detectarea de parametrii

ciclostaţionari este reprezentată în Fig.1.2.

Printre avantajele metodei de detectare a parametrilor ciclostaţionari se pot enumera

robusteţea la zgomot, deoarece zgomotul staţionar nu prezintă nici un fel de corelaţii ciclice,

performanţe superioare chiar şi în regiuni cu raport SNR scăzut, abilitatea de clasificare a

semnalului şi flexibilitatea de funcţionare.

Dezavantajele sunt nevoia de procesări mai complexe decât la detecţia de energie, şi deci

viteza scăzută. Metoda, nu poate fi aplicată pentru semnale necunoscute deoarece este nevoie de

o cunoaştere de tip preliminar a caracteristicilor semnalelor considerate. La un moment dat, un

singur canal poate fi detectat.

1.3.4. Scheme de sensing mixt

Deoarece detectarea parametrilor ciclostaţionari este oarecum complementară detectării

de energie, având performanţe mai bune pe benzi înguste, în [16] se sugerează o abordare

combinată, în care detectarea de energie poate fi utilizată pentru sensing de bandă largă şi apoi,

pentru fiecare canal unic detectat, se poate aplica o detecţie a parametrilor ciclostaţionari pentru

a se lua decizia finală în ceea ce priveşte starea de disponibilitate a canalului. Mai întâi se

realizează o etapă de detectare de energie, cu o precizie scăzută pe o bandă de frecvenţe mai


largă. Următorul pas, presupusul canal liber este analizat cu detectorul de parametrii pentru

luarea deciziei.

1.3.5. Sensing de spectru cooperativ

Detectarea utilizatorilor primari de către sistem este critică într-un mediu cognitiv radio.

Acest fapt se demonstrează de multe ori dificil datorită obstacolelor care apar în calea

sensingului precis şi de încredere al mediului wireless. Se poate trage concluzia că, în cazul de

faţă componentele CR trebuie să poată detecta niveluri foarte scăzute de putere, dar în acelaşi

timp trebuie sa fie foarte robuste la neajunsurile care pot surveni pe canal.

1.3.5.1. Tehnici de cooperare

Necesităţile de sensibilitate mare ale utilizatorului cognitiv cauzate de diferitele

neajunsuri ale canalului pot fi înlăturate dacă mai mulţi utilizatori CR cooperează în ceea ce

priveşte procesul de sensing de canal. În [103] se sugerează diferite tipuri de topologii

cooperative. Dintre acestea cele relevante sunt:

Tehnici coordonate centralizate: în astfel de reţele, se presupune existenţa unei

infrastructuri de funcţionare a utilizatorilor CR. Utilizatorii secundari care detectează prezenţa

unui transmiţător sau receptor primar informează un controller CR. Acesta poate fi un dispozitiv

dedicat sau un alt utilizator CR. Controller-ul CR informează toţi utilizatorii nelicenţiaţi din raza

sa de acţiune, asupra existenţei de utilizatori primari, prin metode de broadcast printr-un mesaj

de control. Schemele centralizate pot fi clasificate mai departe, în funcţie de nivelul lor de

cooperare în:

(a) Parţial Cooperative: în aceste reţele, nodurile cooperează doar în procesul de sensing

de canal. Utilizatorii secundari detectează individual canalul, apoi informează controlerul CR la

rândul său informează toţi utilizatorii CR [68].

(b) Scheme Total Cooperative: în astfel de reţele nodurile cooperează pentru a-şi furniza

unul altuia informaţie de sensing cooperativ.

Pe lângă tehnicile mai sus amintite, autorul a utilizat anumite aspecte ale Tehnicilor

coordonate descentralizate pentru o gestionare mai eficientă a infrastructurii de sensing dispusă

în zona geografică de interes, şi anume împărţirea acesteia în clustere de sensing delimitate de

acoperirea unui controler CR.

1.3.5.2. Avantajele cooperării

Dezavantajele de canal impun necesităţi de sensibilitatea foarte severe asupra

dispozitivelor CR. Cu toate acestea, sensibilitatea lor este limitată de costuri si necesităţile de

putere. Datorită incertitudinilor statistice legate de zgomotul şi caracteristicile semnalului, pragul


de putere considerat minim, pentru ca un utilizator CR să mai poată detecta conform

standardului, numit şi peretele SNR, este ridicat şi mai mult. S-a demonstrat că nevoile de

sensibilitate pot fi reduse drastic prin utilizarea cooperării între noduri. Toate topologiile

cooperative considerate asigură avantaje din punct de vedere al sensibilităţii. De exemplu, în [73]

avantajele în ceea ce priveşte sensibilitatea, obţinute dintr-o schemă parţial coordonată

cooperativă centralizată relevă o scădere cu -25 dBm a pragului minim de sensibilitate prin

utilizarea acestei scheme.

Unul dintre cele mai mari obstacole din cognitive radio este reducerea timpului total de

detecţie. Toate topologiile cooperative de reţea reduc în general timpul de detecţie în comparaţie

cu reţelele necoordonate. Totuşi, s-a demonstrat că schemele total cooperative centralizate sunt

foarte precise în comparaţie cu restul schemelor cooperative, şi anume, cu mai mult de 35 % mai

precise.

1.3.5.3. Dezavantajele cooperării

Procesul de sensing cooperativ are şi anumite dezavantaje. Utilizatorii CR sunt

dispozitive de putere scăzută şi cost redus care s-ar putea să nu aibă hardware dedicat pentru

cooperare. Deci, informaţia utilă şi cea de cooperare trebuie multiplexate, proces ce cauzează

deteriorarea ratei de transfer a utilizatorului cognitiv.

Utilizatorii CR trebuie sa îndeplinească procesul de sensing la intervale periodice de

timp. Acest lucru măreşte considerabil datele de overhead ce trebuie procesate.

Totodată, deoarece dispozitivele CR pot utiliza, orice gol din spectru, va fi necesară o

scanare pe un domeniu foarte amplu al spectrului, rezultând cantităţi mari de informaţie, fapt

ineficient din punct de vedere energetic, al ratei de transfer, sau al sensibilităţii.

Cooperarea între prea mulţi utilizatori poate avea efectul contrar. În [73] s-a arătat că

schemele parţial cooperative coordonate centralizate urmăresc regula diminuării răspunsurilor pe

măsură ce numărul utilizatorilor creşte

1.3.6. Concluzii

În stadiul actual s-a încercat punerea în evidenţă a cercetărilor anterioare, relevante pentru

abordarea autorului, din domeniul Accesului şi Managementului Dinamic al Spectrului Electro-

magnetic, ca în [101], în special în cadrul sistemelor de tip Radio Cognitiv bazat pe platforme de

radio definit de software. Tot în primul capitol a fost introdusă noţiunea de Percepţie de Spectru,

împreună cu diferitele metode de a realiza acest proces şi avantajele şi dezavantajele metodelor.

În urma studierii bibliografiei, autorul a identificat o serie de optimizări şi dezvoltări ce

pot fi aduse domeniului denumit Gestionarea sau Managementul Dinamic al Spectrului Radio.


Acest proces se realizează prin inovarea proceselor conexe Accesului Dinamic la Spectru şi

dezvoltarea arhitecturii de centralizare a informaţiei spectrale, în timp real, în Baze de Date de

Geo-locaţie (GL-DB) pentru deservirea utilizatorilor secundari care nu deţin echipamente de

percepere a contextului spectral dar care totuşi vor transmite în mod adaptiv, dar şi

implementând o serie de funcţionalităţi hibride pentru eficientizarea interacţiunii unui manager

de spectru radio cu infrastructura comunicaţională, utilizând metode specifice Realităţii Virtuale.

Tipul de acces, ales de autor din varietatea de opţiuni existente în cadrul accesului

dinamic la spectru, poartă numele de Acces Ierarhic.

Se insistă apoi pe termenul de Acces Oportunist la Spectru şi se detaliază procedeul

numit Percepţia de Spectru prin care oportunităţile spectrale sunt identificate şi exploatate.

Ultima parte a capitolului a ilustrat procedeele specifice şi metodele existente de

Percepţie de Spectru împreună cu avantajele şi dezavantajele acestora. S-au prezentat

argumentele considerate în optarea pentru un sensing în două etape, ce implică utilizarea

succesivă a metodelor de măsurare a puterii şi cea a detecţiei de parametrii relevanţi ai

semnalului recepţionat, pentru identificarea modulaţia acestuia, şi deci tipul de transmisie.

Capitolul se încheie cu prezentarea percepţiei cooperative de spectru cu avantajele şi

dezavantajele sale, ce va fi ulterior utilizată în implementarea procesului de sensing din cadrul

prototipului de interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea din capitolul 2.

2. Implementarea Unui Scenariu de Management Dinamic al

Spectrului Radio

2.1. Introducere:

Datorită lipsei de eficienţă a reglementărilor curente de alocare statică a resursei radio

rezultă o nevoie de noi strategii dinamice de acces la spectrul radio. Altfel spus, este nevoie de

implementarea unui nou model de Management al Spectrului Radio (sau Radio Spectrum

Management - RSM) care ar permite partajarea spectrului neutilizat între utilizatorii consideraţi

secundari, prin exploatarea oportunităţilor spectrale relevate de procesul de percepţie de spectru

din capitolul 3. Utilizatorii secundari nu trebuie să interfereze cu utilizatorii primari, licenţiaţi.

Totodată, noul model de RSM ar putea oferi profiluri de propagare electro-magnetică ale unor

zone geografice specifice, de interes.

Din punctul de vedre al implementării, percepţia spectrului de tip Măsurare de putere se

poate realiza printr-o abordare de tip cooperativă, care implicăo reţea de senzori de sensing fără

fir (sau Wireless Sensor Network – WSN) [100]. Împreună cu informaţia de sensing, senzorii


centralizează şi valorile indicatorului numit RSSI (Received Signal Strength Indicator), care

caracterizează puterea semnalului transmis de Gateway către fiecare senzor. RSSI-ul poate fi

utilizat pentru a calcula şi reprezenta harta de propagaţie electromagnetică a unei zone de interes.

Informaţia RSSI provenită de la totalitatea Gateway-urilor, ce reprezintă toate WSN-uri, este

stocată într-o bază de date numită Geo-location Database (GL-DB) ca în [98] şi [99].

Interfaţa de tip Graphic User Interface (GUI) a aplicaţiei implementate de tip Interacţiune

Om – Reţea (Human-Network Interaction - HNI) este implementată sub forma unui Mediu 3D

de Realitate Virtuală, ce poate fi rulat inclusiv pe echipamente tradiţionale de vizualizare şi

interacţiune, de tip desktop PC ca în [97].

Aplicaţia autorului realizează în timp real o translaţie spaţială virtuală a poziţiei

geografice a utilizatorului, la locul zonei de interes al cărui scop este sporirea indicelui de

cantitate de informaţie procesată, raportat la unitatea de timp şi de a scădea solicitarea la care

este supus utilizatorul final.

2.2. Realizarea de hărţi radio şi baze de date de Geo-locaţie:

FCC a lansat ideea implementării unor baze de date de mare amploare numite Baze de

Date de Geo-locaţie (GL-DB), accesibile fără de către orice utilizator de tip Radio Cognitiv.

Aceasta se reactualizează la fiecare 24 de ore, centralizând informaţia de percepţie de spectru şi

făcând-o disponibilă către utilizatorii secundari care o folosesc. O astfel de aplicaţie, care oferă o

corelaţie între informaţia de sensing şi un profil geografic bidimensional, alcătuit pe baza

aplicaţiei Bing Maps.

2.3. Sintetizarea conceptului propus:

Abordarea autorului urmăreşte optimizarea actualului RSM şi furnizarea de plus-valoare

aplicaţiilor de tip RSM prin utilizarea unei paradigme de tip HNI bazată pe reprezentări în

Realitatea Virtuală. Fiecare Gateway al WSN va centraliza informaţia de sensing, achiziţionată

în timp real [90] şi o va transmite mai departe către GL-DB, unde, va fi disponibilă oricărui

utilizator secundar. Etapa de percepţie a utilizatorilor secundari va fi înlocuită cu o etapă de

interogare a GL-DB, pentru a obţine informaţia de sensing necesară. Împreună cu informaţia de

sensing, Gateway-ul va centraliza şi transmite, spre GL-DB, valorile RSSI percepute de nodurile

WSN. Pentru a se realiza o mai bună percepţie a informaţiei, se construieşte o replică 3D sub

forma unui mediu de Realitate Virtuală al profilului geografic perceput.

Pentru validare, autorul a implementat o aplicaţie emulează funcţionalitatea unui cluster

de percepţie şi care va furniza un GUI 3D de interacţiune care reprezintă profilul geografic

interior al unei zone de interes în care se realizează procesul de percepţie spectrală.


2.4. Implementarea prototipului

2.4.1. Implementarea hardware

Arhitectura sistemului conceptual şi subsistemele componente pentru interacţiunea

utilizatorului cu sistemul, centralizarea şi reprezentarea datelor rezultate de la WSN este

reprezentat in Fig.2.1:

Fig.2.1 - Arhitectura hardware a prototipului integrat şi blocurilor funcţionale principale

Modulul WSN din Fig.2.1 este implementat în zona geografică de interes. Modulul este

compus din reţeaua de senzori fără fir, un Gateway, o bază de date WSN, un actuator al

Gateway-ului, dar şi Wireless Sensor Network Server, ca în [98] şi [99]. Senzorii sunt dispuşi

într-o topologie de tip plasă şi sunt conectaţi direct sau indirect (multi-hop) la Gateway-ul WSN.

Gateway-ul WSN este asociat unui Server WSN, care centralizează datele de sensing şi

management ale spectrului radio şi transmisia acestora către GL-DB. Acest modul gestionează şi

comenzile de control venite dinspre “norul” Internetului Viitorului catre WSN Gateway.

“Norul” comunicaţional al Internetului Viitorului este un releu comunicaţional care

transmite informaţiile de sensing, dar şi de RSSI, provenite de la modulul WSN, către GL-DB.

De aici informaţiile sunt trimise mai departe către Serverul de Realitate Virtuală (VR Server),

furnizând suplimentar şi feedback-ul utilizatorului, înapoi către Modulul WSN.

GL-DB este un buffer informaţional transparent, în care informaţia de sensing şi de RSM,

este centralizată în timp real şi pusă la dispoziţia utilizatorilor secundari.

Server-ul de Realitate Virtuală, sau VR Server, gestionează transmisia prin “Norul”

Comunicaţional al Internetului Viitorului înspre şi de la GL-DB şi indirect către Actuatorul WSN

prin intermediul Serverului WSN sub formă de comenzi. Feedback-ul comenzilor de actuator

este perceput de către utilizator prin reprezentare în timp real a informaţiei de sensing si de RSM

modificate in urma aplicării comenzilor.


Sistemul de Percepţie şi Interacţiune furnizează către utilizator un GUI 3D, construit pe

baza informaţiei RSSI recepţionate de la modulul WSN. Mediul Virtual reprezintă o replică a

mediului din interiorul unei clădiri, considerat drept zona de interes, în care WSN este dispus.

Serverul VR transmite informaţia de interacţiune a utilizatorului sub forma unor

interogări către GL-DB şi Actuatorul WSN Gateway, ca informaţie de modificare a poziţiei.

Entitatea teoretică intitulată Modulul Mediului Virtual (Virtual Environment Module)

este alcătuit din Serverul VR şi din Sistemul de Percepţie şi Interacţiune. Acesta poate fi

implementat pe un singur computer sau poate fi distribuit pe mai multe computere, conectate

prin reţele transparente specifice Internetului Viitorului.

2.4.2. Implementarea software şi algoritmii de reprezentare a harţilor radio

Termenul general de date RSSI, defineşte matricea de mărime 16 pe 12, rezultată din

cuantificarea fiecărei valori obţinute de la cele 192 de noduri wireless. Valoarea RSSI citită de

un senzor reprezintă valoarea indicatorului de putere al unui semnal transmis de către Gateway şi

recepţionat de către un senzor.

Felul în care măsurătorile RSSI sunt convertite în informaţie şi apoi ilustrate în mediul

virtual, reprezintă un element definitoriu al acestei aplicaţii conceptuale. Acest proces se

realizează ca urmare a implementării algoritmilor autorului. Datele brute RSSI sunt interpretate,

iar într-o etapă ulterioară le sunt atribuite o serie de reprezentări, prin utilizarea codului culorilor

şi al reprezentării spaţiale 3D.

2.4.3. Funcţionalitatea interfeţei grafice 3D cu utilizatorul

După cum se poate remarca din Fig. 2.2, GUI-ul 3D al aplicaţiei autorului oferă o

interacţiune care utilizează dispozitive convenţionale de interacţiune de tip desktop.

Fig.2.3 - Reprezentarea 3D a obstacolelor detectate şi a tipului acestora, roşu pentru obstacole

severe, albastru pentru obstacole moderate;


Interacţiunea in mediul virtual este simplificată prin introducerea unui meniu de

interacţiune care presupune interacţiunea cu mouse-ul. Acest meniu se activează prin realizarea

acţiunii de “scrolling” a rotiţei mouse-ului şi este reprezentat Fig.2.2, 2.3 şi 2.4.

Fig.2.4 - Reprezentarea 3D a culoarelor de propagare ale undei electro-magnetice detectate,

reprezentate cu verde şi a obstacolelor detectate, reprezentate cu roşu;

Primul ecran al meniului reprezintă 3 opţiuni de interacţionare: “Navigation Options”,

“Visualize maps” şi “Toggle”. Navigarea permite abordarea mai multor tipuri de perspective în

cadrul mediului virtual şi al mai multor grade de libertate de deplasare în interiorul acestuie.

“Visualize Maps”, oferă posibilitatea utilizatorului de a vizualiza reprezentaţii grafice 2D

şi 3D ale datelor rezultate în urma măsurătorilor valorilor RSSI din mediul interior de interes.

Se reprezintă harta distribuţiei puterii semnalului recepţionat, care ilustrează cele mai

ridicate valori ale RSSI, în Fig.2.2, harta de obstacole care reprezintă distribuţia obstacolelor

descoperite din hala industrială., în Fig.2.3, dar şi harta ce reprezintă culoarele de propagare

electromagnetică, în Fig.2.4. Harta ce reprezintă culoarele de propagare electromagnetică este

similară cu harta obstacolelor, dar în schimbul detectării şi reprezentării obstacolelor, aceasta

scoate în evidenţă culoarele pe care semnalele pot călători în condiţii de perturbaţie minimă.

Opţiunea numită “Toggle”, permite utilizatorului să aleagă care dintre elementele

mediului virtual ar trebui să dispară sau să reapară în cadrul hărţilor radio disponibile.

În afară de meniu, utilizatorul mai poate interacţiona prin selecţie, cu relee şi comutatoare

din interiorul ariei industriale considerate, aplicaţia desfăşurându-se în timp real.

2.4.4. Rezultatele aplicaţiei:

Principalul rezultat al studiului este reprezentat de valoarea adăugată adusă domeniilor

numite Managementul Spectrului Radio şi Percepţia Spectrului Radio de către implementarea


unui sistem conceptual bazat pe interfaţă de tipul HNI, care combină paradigmele Percepţiei de

Spectru bazată pe o reţea de senzori, Bazelor de Date de Geo-locaţie precum şi a interacţiunii cu

Realităţi Virtuale. Utilizarea metodelor specifice Realităţii Virtuale are ca scop medierea

interacţiunii utilizator – reţea, în scopul flexibilizării şi eficientizării acesteia. Aplicaţia

construieşte un Mediu Virtual 3D în care, utilizatorul, prin interacţiunea cu meniul, poate

vizualiza o serie de 6 hărţi radio bidimensionale şi 3 hărţi tridimensionale pentru a putea asimila

informaţia care ii este fumizată şi în care acesta poate modifica parametrii cum ar fi relee şi

comutatoare care la rândul lor acţionează actuatoare, în scopul de a primi feedback informaţional

instantaneu referitor la starea sistemului,.

Aplicaţia a fost testată într-o încăpere pe un singur nivel de 432 m2. Această suprafaţă a

fost împărţită în 192 de pătrate egale, numerotate de la 0 la 191. Transmiţătorul a fost plasat în

colţul corespunzător coloanei 0 şi liniei 0 in interiorul halei industriale. Fiecare nod al grilei a

fost echipat cu câte un senzor wireless, fiecare având capacitatea de a realiza sensing radio.

Eroarea medie de localizare a algoritmului bazat pe măsurătorile RSSI a fost determinată

ca fiind de 2.7 metrii.

Din cele 80 de pătrate ale zonei de interes care conţineau obstacole, 36 au fost corect

identificate. O mai bună detaliere a rezultatelor obţinute se prezintă în Tabelul 2.1:

Tabelul 2.1. Procentajele identificării obstacolelor şi a tipului lor

Maşini unelte identificate

(dintr-un total de 28)

Grupuri de obstacole identificate


Obstacole Mici identificate


Număr Procent Număr Procent Număr Procent

23 82,1% 7 100% 13 25,5%

2.5. Percepţia de spectru cu senzori ZigBee

Comunicaţiile ZigBee au loc in banda de 2.4GHz, bandă care este divizată în 16 canale a

câte 5MHz [55]. Deoarece fiecare nod al reţelei de Mote-uri are un câmp special RSSI

recepţionat (de la Gateway) se poate realiza o etapă de percepţie spectru cu ajutorul senzorilor

Mote, dacă termenul general de spectru radio este redus la domeniul (2405MHz – 2485MHz)

Harta radio din Fig. 2.2 reprezintă harta de sensing a zonei de interes. Se poate alege o

valoare - prag care reprezintă punctul sub care orice valoare RSSI reprezintă zgomot, şi deasupra

căreia orice valoare RSSI reprezintă o transmisie a unui utilizator primar. Astfel se poate

implementa metoda de percepţie de spectru cu măsurarea puterii pe cele 16 canale ale Zigbee.


2.6. Concluzii

Prototipul conceptual implementat oferă funcţionalităţi ca: reprezentarea hărţilor radio ale

distribuţiei puterii semnalului transmis de Gateway (utilizator primar), detecţiei obstacolelor sau

culoarelor de propagare electromagnetică; dar înglobează şi paradigme cum ar fi Internetul

Viitorului, Mediile Virtuale 3D, Reţelele de Senzori Wireless, Televirtualitatea, sau dispozitivele

de vizualizare de înaltă rezoluţie, sisteme audio surround şi dispozitive haptice pentru a aduce

valoare dăugată domeniului RSM. Această aplicaţie este legată de utilizarea GL-DB prin

implementarea unui GUI 3D de interacţiunii şi percepţiei a datelor de sensing şi de RSM.

Eroarea medie de localizare a algoritmului bazat pe valorile RSSI, relevă o precizie

moderată a sistemului, o concluzie ce nu contrazice premisele iniţiale ale implementării

aplicaţiei, care prevedeau o aproximare generoasă a detecţiei poziţiei.

Ca o dezvoltare ulterioară plasarea şi alinierea obiectelor 3D utilizate pentru realizarea

replicii zonei de interes, din mediul virtual 3D, se vor realiza automat. Datele RSSI vor fi

interpretate prin utilizarea unor algoritmi de detecţie a obstacolelor şi a poziţiei acestora.

Iimplementarea autorului aduce funcţionalităţi suplimentare conceptului de GL-DB, ca

funcţionarea în timp real şi reprezentarea informaţiei statistice de sensing, pentru utilizatorii

numiţi manageri de spectru, sub formă de informaţie perceptibilă şi asimilabilă în mod natural.

3. Calculul Puterii Benzii Unui Canal DTT cu Ajutorul Unei

Platforme SDR

3.1. Introducere

În acest capitol se prezintă implementarea calculului puterii unui canal de Televiziune

Digital-Terestră (Digital Terrestrial Television) printr-o metodă bazată pe utilizarea

coeficienţilor Transformatei Fourier Rapide (FFT) pătraţi, precum şi funcţionalitatea

implementării necesare pentru realizarea acestei măsurători. Metoda FFT de calcul al puterii este

validată iniţial prin măsurarea paralelă cu ajutorul unui analizor spectral [96].

3.2. Radio definit de software

Termenul de Radio Definit de Software (Software Defined Radio - SDR) a fost definit de

[77] ca fiind un echipament hardware, reconfigurabil, cu utilizare universală ce foloseşte drept

interfaţa dintre banda de bază şi resursa radio. Forma de undă a unui semnal transmis este

generată în totalitate în software, la fel cum şi un semnal recepţionat este procesat în totalitate şi

demodulat cu ajutorul algoritmilor software. În SDR, puterea de procesare necesară pentru

procesarea de semnale este preluată de la o gazdă universală.


3.3. Platforma USRP

3.4.4. Comparaţie intre USRP1 si USRP2

USRP-ul foloseşte ca interfaţă între partea digitală (computerul gazdă) şi partea analogică

(partea de Frecvenţe Radio). În Mai 2009, bine-cunoscutul produs numit USRP a fost actualizat

şi îmbunătăţit fiind prezentat sub forma unui nou produs, numit USRP2. Acesta din urmă

utilizează un FPGA mai performant, convertoare ADC şi DAC mai rapide şi mai precise, cu o

gamă dinamică mai mare şi nu în ultimul rând o interfaţă pentru conexiunea Gigabit-Ethernet (în

loc de USB2.0). Toate plăcile secundare sunt compatibile atât cu USRP dar şi cu USRP2.

Tabel 3.1. Comparaţie USRP1 versus USRP2

USRP1 USRP2

Producător Ettus Research

ADCs 64 MS/s 12-bit 100 MS/s 14-bit

DACs 128 MS/s 14-bit 400 MS/s 16-bit

Mixer Factori de interpolare şi decimare programabili

Max. BW 16 MHz 50 MHz

Conexiune PC USB 2.0 (32 MB/s half duplex) Gigabit Ethernet (1000 MBit/s)

Domeniu de RF DC – 5.9 GHz, definit prin plăci secundare RF

Detaliile legate de parametrii USRP şi USRP sunt prezentate în tabelul 3.1.

3.4.5. Plăci cu front end pentru USRP/2

Plăcile secundare sunt Front End-uri Radio care se ataşează într-unul din cele patru

socluri disponibile pe placa de bază, şi sunt proiectate să suporte o gamă largă de benzi de

frecvenţe radio. Placa WBX înglobează atât capacitatea de a transmite cât şi de a recepţiona.

Autorul a folosit modulul USRP2 împreună cu placa secundară WBX, deoarece banda de

frecvenţă specifică canalelor DTT este inclusă domeniul de frecvenţe de la 50 Hz la 2,2 GHz.

3.6.4. Interfaţare directă între USRP2 şi Simulink

Începând cu versiunea Matlab 2010b, din Septembrie 2010, Simulink are blocuri speciale

de recepţie/transmisie pentru modulul USRP2. Acesta poate comunica direct cu Simulink dacă:

modulul are imagini software speciale pentru FPGA şi firmware (indicate de către Mathworks şi

furnizate de Ettus Research LLC la [27]); placa de reţea a calculatorului gazdă (host) are atribuit

IP-ul static 192.168.10.1; blocul simulink numit USRP2 are atribuit IP-ul 192.168.10.255;

conexiunea calculator gazdă - modul se realizează printr-o placă de reţea Gigabit Ethernet.

3.6.5. Blocurile Simulink USRP2 receiver/transmitter

Blocul Simulink numit USRP2 Receiver suportă realizarea comunicării dintre Simulink şi

modulul USRP2, permiţând rularea, simularea şi dezvoltarea mai multor aplicaţii SDR. Această


comunicaţie are loc prin intermediul interfeţei GigabitEthernet. Blocul USRP2 Receiver primeşte

date de control şi un semnal de la modulul USRP2 prin intermediul unor datagrame de tip User

Datagram Protocol (UDP). Deşi blocul recepţionează date de la un USRP2, el funcţionează ca o

sursă Simulink, care are drept ieşire un semnal vectorial pe o singura coloană de lungime fixă.

3.7. Calculul puterii din benzile UHF DTT prin metoda FFT

3.7.1. Mediul SDR şi configuraţia sistemului

Se va utiliza modulul USRP2, ca pe un modul de etaj final digital, toate operaţiunile de

procesare de date fiind preluate de Simulink. Imaginile software furnizate de Ettus LLC au rolul

să furnizeze o funcţionalitate minim necesară pentru a ne atinge scopurile propuse. În activitatea

experimentală s-a utilizat configuraţia funcţională din Tabelul 3.2:

Tabel 3.2 Configuraţia Sistemului

Caracteristicile Host-ului

Procesor 2.6 GHz (Intel Dual Core), 2 Gb RAM

OS Ubuntu 10.04 Lucid

GNU Radio 3.3.0 + UHD

Matlab/Simulink 2010b

SDR

Hardware SDR USRP2

Daughterboard USRP WBX

FPGA Image u2_rev3-udp-ise12-20100615

Firmware Image txrx_wbx_udp_20100507

Echipament de măsurat

Analizor Spectral Agilent

Generator Semnal Agilent

3.7.3. Calculul puterii unui canal DTT în Simulink

O aplicaţie importantă de analiză şi test realizată cu sistemul conceptual din Tabelul 3.2,

este măsurarea puterii unei benzi de semnale provenite de la modul, pe baza coeficienţilor FFT.

În Fig.3.1 se observă schema generală a măsurării de putere în Simulink. Blocul

“Rational Resampler” realizează, o decimare raţională cu factor de 24/25 pentru transformarea

benzii de 8.33MHz intr-una de 8MHz, astfel obţinându-se canalul DTT dorit.

Deoarece vectorul ce caracterizează semnalul este de forma 358x1 este necesară o

operaţiune de unbuffer-buffer pentru ca vectorul sa aibă o dimensiune, care sa fie o putere a lui 2

(datorită blocului ce realizează FFT). Astfel, se introduce un block Unbuffer urmat de un block

Buffer cu dimensiunea de 2048. Rezultă un vector de tip 2048x1.

Blocul ”Magnitude FFT” realizează coeficienţii de magnitudine ai semnalului de la

intrare cu ajutorul FFT. Aceştia sunt utilizaţi pentru calculul puterii blocul numit “Power”.


Fig.3.1 - Schema generală de măsurare a putrerii unui canal DTT

pe baza coeficienţiilor FFT

În paralel cu măsurarea puterii pe baza algoritmului autorului, se realizează măsurarea

paralelă a puterii cu un analizor spectral vectorial Agilent [2] concluzia fiind că cele 2 măsurători

nu diferă niciodată cu mai mult de 0.22%.

3.7.4. Algoritmul de calcul al puterii pe baza coeficienţilor FFT pătraţi

Conform [69] puterea unui semnal este direct proporţională cu amplitudinea sau cu

magnitudinea sa. Blocul “Magnitude FFT” din Fig.3.2 calculează 2048 de coeficienţi FFT iar

apoi îi ridică la pătrat, astfel obţinându-se 2048 de coeficienţi de magnitudine ai unei benzi de

frecvenţe de 8MHz. Fig.3.2 ilustrează funcţionarea blocului “Power.

În [7] se definesc metode şi formule de măsurarea puterii care, alături de consideraţiile

specifice mediului implementat de autor, au ca rezultat un algoritm original pentru măsurarea

puterii semnalelor vectoriale implementată în schema din Fig.3.2.

Fig.3.2 - Schema funcţională a blocului “Power”


Primul bloc este un filtru FIR, utilizat pentru “rotunjirea” coeficienţilor FFT pătraţi, şi

deci pentru atenuarea variaţiilor bruşte ale valorilor coeficienţilor de putere. Următorul este un

bloc sumator, al Coeficienţilor FFT pătraţi. Suma obţinută se împarte apoi la numărul de

coeficienţi FFT pătraţi dar şi la 2 deoarece, aceştia din urmă, sunt valori de vârf însă se doreşte

obţinerea de valori RMS. Se împarte apoi, la valoarea mărimii buffer-ului, pentru menţinerea

coerenţei timpului de eşantionare. La nivelul acestui bloc se realizează împărţirea la valoarea

unei impedanţe caracteristice de radio-frecvenţă (50 Ohm). Rezultatul reprezintă valoarea puterii

unui canal DTT exprimată in vaţi.

3.8. Concluzii

În acest capitol s-a prezentat, conceptul de Radio Definit de Software, accentul căzând pe

plus-valoarea pe care astfel de platforme o aduc în arhitectura sistemelor comunicaţionale, cum

ar fi flexibilitatea, fiabilitatea, reconfigurabilitatea, eficienţa dar şi costul redus. Se detaliază apoi

motivele pentru care s-a ales ca soluţie platforma numită Universal Serial Radio Peripheral 2

(USRP2), şi anume echilibrul optimal dintre pretarea la scopul urmărit de autor, şi costul redus

faţă de alte variante de Etaj-final modular mult mai costisitoare, dar cu parametrii de performanţă

asemănători. Scopul urmărit constă în implementarea unui prototip de sensing spectral bazat pe

măsurarea de putere a semnalului considerat pe baza coefocienţiilor FFT.

Ulterior s-a trecut la studiul, modelarea, dezvoltarea şi implementarea unei arhitecturi

funcţionale bazate pe utilizarea unei platforme SDR. Sistemul, implementat pentru demonstrarea

conceptului de arhitectură CR funcţională, este bazat pe platforma USRP2. Aplicaţia Simulink,

din cadrul Matlab2010b a fost aleasă ca soluţie software funcţională.

Rezultatul activităţii autorului prezentate în acest capitol este un sistem funcţional ce este

capabil de măsurarea puterii unei benzi de 8 MHz lăţime de bandă (tipic DTT).

Această aplicaţie, odată integrată în funcţionalitatea prototipului de transmisie adaptivă,

va folosi la validarea valorilor de putere măsurate în prima din cele două etape de sensing,

numită Măsurarea Puterii unui Canal DTT. La rândul său această aplicaţie este validată cu

ajutorul unui analizor spectral Agilent din seria 89600.

4. Implementarea Unui Prototip de Transmisie Adaptivă

Bazat pe Procesul de Percepţie in Două Etape

4.1. Introducere

În acest capitol se descriu etapele implementării unui prototip de transmisii adaptive care

se bazează pe un proces de percepţie al spectrului electromagnetic în două etape pentru a


identifica si utiliza oportunităţile spectrale rămase neutilizate din resursa radio, precum si

conceptele şi funcţionalităţile ce stau la baza acestuia ca în [70].

Prima parte a implementării presupune implementarea percepţiei spectrului, în două

etape, mai precis, măsurarea puterii, şi etapa de identificare a caracteristicilor de semnal pentru

determinarea tipului de modulaţie, urmate de transmisia adaptivă.

În cadrul funcţionării percepţiei spectrului se prezintă implementarea separării unei benzi

în canalele constituente, precum şi cum se elaborează calculul puterii unui canal DTT, pe baza

utilizării coeficienţilor wavelet. Tot aici se elaborează şi utilizează algoritmul de detectare a

caracteristicilor semnalului, necesar pentru clasificarea tipului de canal DTT detectat şi luarea

unei decizii referitoare la existenţa / absenţa unei oportunităţi spectrale.

În partea de implementare a transmisiei prototipului se descrie funcţionarea secvenţială a

întregului sistem şi dependenţele dintre diferitele procese ce se realizează in modelele Simulink.

4.2. Wavelet

Un wavelet este o formă de undă de durată limitată în timp care are o valoare medie de

zero. Spre deosebire de sinusoide care pot fi teoretic de la minus până la plus infinit, wavelet-

urile au un început şi un sfârşit.

Transformata wavelet înlesneşte analiza datelor pe mai multe niveluri de rezoluţie. În

plus, evenimentele de tranziţie prezente în datele obţinute sunt păstrate de această analiză. În

cazul algoritmului FWT (Fast Wavelet Transform), datele eşantionate sunt trecute prin filtrele de

scalare şi wavelet (convoluţie). Acestea sunt, respectiv, filtre trece-jos şi trece-sus cu lăţimi de

bandă complementare, cunoscute şi ca pereche quadriture mirror filter (QMF). Ieşirile ambelor

filtre sunt decimate cu un factor de 2. Setul de date filtrate trece-sus reprezintă coeficienţii

transformatei wavelet la acel nivel de scală a transformatei. Setul de date filtrate trece-jos

reprezintă coeficientul de aproximare la acel nivel al scalei. Datorită decimării, ambele seturi de

coeficienţi au în plus cu jumătate numărul de elemente faţă de seturile de date originale.

4.3. Arhitectura implementării funcţionale

Autorul urmăreşte implementarea unui prototip experimental bazat pe o platformă SDR,

ce realizează funcţia de sensing în două etape şi determină canalele disponibile pentru transmisii

de tip radio cognitiv, al cărui funcţionalitate sa fie conformă cu cea reprezentată in Fig.4.1.

În Partea de SDR din Fig.4.1, există gruparea funcţională cu numele Platforma Hardware

Tip SDR care, împreună cu suita sa specifică de software-uri şi firmware-uri, precum şi o antenă

adecvată, oferă funcţionalitatea unei platforme SDR. Acest modul a fost ales, în defavoarea altor


soluţii analogice de radio deoarece aduce un plus in ceea ce priveşte flexibilitatea, fiabilitatea şi

reconfigurabilitatea unui sistem de comunicaţii.

Fig.4.1 - Arhitectura Functională a Sistemului Radio Cognitiv

de Percepţia Spectrului Bazat pe o Platformă SDR

Blocul numit Placa de Bază SDR, realizează conversiile analogic-digital şi digital-

analogic ale semnalului care se îndreaptă sau provine de la etajul final analogic. Tot aici se

realizează procesări specifice asupra semnalului digital astfel încât acesta sa fie livrat către

Partea de Host în banda de bază. Soluţia aleasă pentru acest bloc funcţional se numeşte USRP2.

Computerul Host este un PC capabil să ruleze software-ul specific DSP, dar şi să gestioneze

debite de date de până la 1 Gbit. Software-ul sistemului, trebuie să asigure funcţionalitate de

DSP pentru semnalul provenit de la platforma USRP2. Soluţia aleasă este componenta Simulink

a platformei software Matlab 2010b. Tot in acest bloc funcţional putem include Sistemul de

Operare şi alte aplicaţii necesare rulării platformei DSP.

4.4. Implementarea sistemului de percepţie spectrală în două

etape

Nucleul funcţional al sistemului SDR de percepţie de spectru în două etape pentru

determinarea canalelor DTT disponibile pentru transmisii de tip radio cognitiv a fost

implementat în Simulink, schema sa fiind împărţită în 3 părţi ce se succed serial, numite: Etaj

Iniţial, Etaj Median şi Etaj Final şi ilustrate în Fig.4.2.

Fig.4.2 - Compartimentarea funcţionării percepţiei spectrului

Semnal de la

platforma SDR Informaţii de

Sensing Etaj

Iniţial Etaj

Median

Etaj

Final

Partea de

SDR

SDR RF

Front - End

Placa de bază

SDR

Computerul

Host

Software-ul

Sistemului

Platforma Hardware Tip SDR

Partea de

Host


Prototipul propus a avut mai multe stagii de implementare din punctul de vedere al

descompunerii spectrului de bandă considerat în canale DTT individualizate.

În primul dintre acestea s-a considerat cazul în care numărul de canale DTT, de 8 MHz,

ce trebuie separate, este de doar două, în al doilea stagiu numărul de canale este de patru, în timp

ce în al treilea se lucrează cu benzi ce conţin 8 sau mai multe semnale. Cel din urmă caz e

considerat şi de experimentele realizate pe o bandă cu 8 canale de 3.125 MHz (25 MHz/8), dar

care emulează parametric (putere, modulaţie) canalele standard DTT. Forma generalizată a

algoritmului reuşeşte să separe cele 8 canale, după unele modificări software minore.

Canalele separate sunt supuse apoi unor etape de percepţie de spectru pentru analiza,

identificarea şi exploatarea golurilor ce apar în spectru. Unul dintre principalele avantaje ale

sistemului de sensing propus in acest studiu, este modularitatea celor trei etaje, Etajul Iniţial,

Etajul Median şi Etajul final. Acestea sunt seriale însă nu de depind unul de altul, din punctul de

vedere ar parametrilor sau al arhitecturii lor, ci doar de tipul de semnal ce se aplică la intrarea

sistemului. Acest avantaj împreună cu preţul redus al platformei USRP2 se materializează printr-

o fiabilitate şi flexibilitate mult superioară sistemelor similare existente şi astfel relevă plus –

valoarea pe care sistemul autorului o aduce în contextul sistemelor de percepţie a spectrului.

4.4.1. Formatarea semnalului şi acordarea fină

Fig.4.3 - Schema Etajului Iniţial în cazul primului stagiu de implementare

Etajul iniţial din Fig.4.2 este explicitat în Fig.4.3. Acesta preia semnalul în banda de bază

de la platforma USRP2, ca apoi să îl formateze şi să îl modifice pentru a Etajul Median.

4.4.2. Separarea benzii percepute în canale DTT

Etajul Median are rolul de a prelua semnalul provenit de la Etajul Iniţial şi de a

descompune banda sa de bază în canale de 8MHz de tip DTT. În funcţie de numărul de canale pe

care banda de bază le conţine, există trei stagii de implementare ale procesului.

Primul şi al doilea stagiu de implementare sunt cazuri particulare ale celui de-al treilea.

Întrucât s-a constat ca fenomenul de trunchiere al canalelor dintr-o bandă de frecvenţe se


manifestă doar în cazul în care descompunerea se face asupra unei benzi care conţine două

canale, stagiul al treilea de implementare, porneşte de la premisa că schema de descompunere a

unei benzi de bază ce conţine un număr de canale, , este cea din Fig.4.4.

Schema şi parametrii blocurilor funcţionale din Etajul Iniţial al stagiului trei de

implementare coincide în mare măsură cu cel din Fig.4.2. În cazul de faţă, nu mai este necesar

blocul Rational Resampler.

Fig.4.4 - Schema Etajului Median de descompunere a unei benzi în 8 canale DTT

4.4.3. Implementarea algoritmului de sensing

Etajul Final preia canalele DTT individualizate şi le supune unui proces de percepţie de

spectru în două etape pentru a analiza şi interpreta datele spectrale captate, a identifica

oportunităţile spectrale relevate, şi a le exploata în transmisii cognitive. Procesul de sensing are

două etape seriale, măsurarea puterii unui canal, urmată de o etapă de rafinare, a rezultatelor,

numită detecţie a caracteristicilor semnalului. În funcţie de clasificarea din prima etapă, un canal

poate reprezenta o oportunitate, şi este trecut într-o listă albă, sau lipsa unei oportunităţi, şi este

trecut într-o listă neagră. Etapa a doua se ocupă cu identificarea posibilelor oportunităţilor

spectrale din lista neagră care pot reprezenta o oportunitate spectrală la un moment dat în timp.

4.4.3.1. Prima etapă: Măsurarea puterii

Etapa de Măsurarea Puterii este o metodă de sensing simplă dar nu foarte precisă.

Schema funcţională din Fig.4.5 se aplică la ieşirea canalelor individualizate dintr-un bloc WPD.

Blocul Con_Med_Fin1 reprezintă sursa semnalului şi este perechea blocului omonim din schema

ce reprezintă Etajul Median în oricare dintre cele trei stagii de implementare, de la care preia

canalul DTT individualizat respectiv.


Fig.4.5 - Schema Etapei de sensing denumite Măsurarea puterii

Conform [40], se poate calcula valoarea puterii unui canal individualizat pe baza

coeficienţilor wavelet rezultaţi în urma descompunerii benzii de bază în canalele ce o alcătuiesc

ca în [97]. În paralel se realizează măsurarea puterii cu un analizor spectral vectorial Agilent [3].

4.4.3.2. A doua etapă: Clasificarea canalelor DTT

A doua etapă de sensing numită detecţia caracteristicilor de semnal sau (Feature

Detector) este necesară deoarece precizia măsurării de putere a canalelor DTT nu oferă garanţii.

Drept urmare toate canalele, care în etapa anterioară de sensing au fost clasificate ca fiind

“negre”, vor fi analizate, pentru determinrea statutului de utilizator primar sau secundar.

Implementarea propusă poate clasifica modulaţii ale utilizatorilor primari [83] cum ar fi

QPSK, 16QAM şi 64QAM, specifice standardului DTT. Se respectă funcţionalitatea din Fig. 4.6.

Fig.4.6 - Funcţionalitatea algoritmului

de detecţie a caracteristicilor unui semnal [121]

Canalele clasificate de tip “negru” nu sunt utilizabile pentru transmisie, deci vor fi

eliminate din mulţimea de canale candidate pentru următoarea etapă de percepţie în timp ce cele

caracterizate ca fiind “gri” vor fi reanalizate ulterior [121].


4.5. Funcţionalitatea transmisiei adaptive

Pentru implementarea unui sistem funcţional de transmisie adaptivă, capabil de o

percepţie de spectru în două etape, şi care să poată transmite adaptiv fără a interfera cu

utilizatorii primari, exploatând golurile din spectru, este nevoie de un algoritm funcţional ale

cărui etape de implementare se vor prezenta în cele ce urmează. Codul algoritmului menţionat

anterior, care poartă numele de P_transmitting_sensing.m, este disponibil în Anexa 4. În Anexa 5

şi Anexa 6 sunt reproduse şi funcţiile pe care modelul P_transmitting_sensing.m le utilizează.

4.5.1. Transmisia efectivă

Partea prototipului de transmisie adaptivă care se ocupa efectiv de transmisia de date, este

reprezentată in fig.4.7. Tipul de transmisie implementată este una de o complexitate redusă.

Acest proces constă în transmisia unei imagini în tonalitate alb-negru, în banda DTT.

Fig.4.7 - Modelul de Transmisie numit P_transmitting.mdl

Schema preia un fişier imagine din workspace-ul Matlab, care e convertit apoi automat

într-o imagine binară de tip alb-negru, vectorizat, modulat QPSK, filtrat şi transmis în eter.

Pentru validarea modelului de transmisie numit P_transmitting.mdl s-a realizat un model

numit P_receiving.mdl, care imită în “oglindă” funcţionalitatea transmisiei semnalului modulat.

4.5.2. Lansarea algoritmului

Procesele de percepţie spectrală în două etape şi, deci, de transmisie adaptivă şi de

recepţie adaptivă, sunt puse intr-un context funcţional de către algoritmii funcţionali din Anexele

4, 5 şi 6.

4.6. Concluzii

În acest capitol s-a dezvoltat funcţionalitatea sistemului implementat în capitolul anterior

pentru realizarea unei aplicaţii ce va fi capabilă de transmisii adaptive, fructificând oportunităţile

spectrale relevate de un proces de percepţie de spectru radio în două etape.

Pentru început s-a prezentat metoda de Măsurare a Puterii unui Canal DTT pe baza

coeficienţilor wavelet, ca o primă etapă în procesul de percepţie de spectru, urmată de o a doua

etapă, care pe baza identificării parametrilor de semnal numiţi medie si varianţă ai semnalului

poate indica tipul de modulaţie prezent în canalul ocupat


În ultima parte a capitolului s-a prezentat funcţionalitatea schemei de procesarea de

semnale implementate în Matlab, ce transpune procesul de sensing în două etape. Transmisia

adaptivă a fost explicitată în cazul procesării unei imagini, în aşa fel încât, canalul DTT

identificat liber anterior să se folosească, într-un mod optim din punct de vedere spectral.

Un punct de inovaţie al abordării autorului este utilizarea Transformatei Wavelet Packet

pentru analiza unor secţiuni de spectru de mai multe canale (tipic un multiplu de 4).

Evaluarea implementării relevă că sistemul este limitat de funcţionalitatea Simulink, nu

numai prin lăţimea de bandă ce poate fi analizată (25 MHz) ci şi prin lăţimea de bandă ce poate

fi transmisă, dar şi prin lipsa suportului pentru funcţionalitate de tip full-duplex. Dacă nu se

consideră limitările cauzate de platforma USRP2, utilizată doar pentru validarea conceptuală,

funcţionalitatea algoritmului software poate fi implementată pentru orice număr par de canale

incluse într-un segment de spectru pentru procesul de percepţie spectrală, în timp ce transmisia

poate beneficia de orice lăţime de bandă permisă de dispozitivele hardware utilizate.

5. Măsurarea, analiza şi caracterizarea interferenţei

secundare asupra canalelor de transmisiuni digital-

terestre

5.1. Introducere

În acest capitol pornind de la tendinţa globală a suprapopulării spectrului radio, autorul

introduce ideea de a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF destinat transmisiilor

DTT utilizând transmisii radio cognitive, în contextul utilizării complementare a accesului

ierarhic de tip Underlay, ce impune restricţii severe asupra puterii de transmisie a utilizatorilor

secundari, cu abordarea de tip Overlay, din capitolul 4.

5.2. Contextul în care se realizează măsurătorile

Partajarea de spectru, dintre diversele tehnologii din banda ISM, ridică probleme de co-

existenţa care pot avea ca urmări scăderea performanţelor sau anomalii de funcţionare ale reţelei.

O soluţie viabilă pentru limitarea acestei congestii a fost considerată utilizarea unor

frecvenţe mai joase. Măsurătorile FCC au relevat că o mare parte din spectrul electromagnetic

este neutilizat, purtând denumirea de goluri în spectru [43 - 45]. Canalele neutilizate din banda

DTT, numite şi goluri în spectrul TV (TVWS), reprezintă o soluţie de exploatare ideală a unor

resurse spectrale ramase neutilizate, reducând din efectul de congestie din banda ISM şi aducând

beneficii substanţiale performanţelor aplicaţiilor indoor [79]. Transmisia digitala este mai


eficientă de aproximativ 6 ori decât cea analogică, şi exploatează proprietăţile benzii UHF ce

oferă un compromis foarte bun dintre lăţime de bandă şi de rază de acoperire. Ofcom

aproximează că se vor elibera aproximativ 112 MHz de bandă UHF, echivalentul a 14 canale ca

urmare a switchover-ului după cum se poate observa şi în fig.5.1 [15].

Scopul capitolului este acela de a realiza o transmisie secundară DVB-T intr-un domeniu

de canale adiacente unui canal ocupat de un transmisie primară DVB-T şi de a identifica valorile

de putere pentru care transmisiile secundare nu influenţează transmisia primară.

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56

57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68

69

Spectru disponibil in urma switchover-ului

Spectru alocat celor 6 multiplexări DTT

Spectru momentan indisponibil, canalul 36 este pentru radar,

canalul 38 este pentru radio astronomie

Spectru utilizat de evenimente speciale

Fig.5.1 – Dispoziţia şi tipurile de canale ale benzii UHF între 470 – 862 MHz [15]

Pentru determinarea distribuţiei valorilor de putere necesare transmisiilor neintrusive

asupra canalului N, din canalele N+/-10, autorul a realizat o serie de măsurători pe un banc de

teste bazat pe o platformă SDR, pe televizoare cu selectoare DTT integrate şi antene comerciale.

5.3. Transmisii digital -terestre

Avantajul transmisiilor digitale, fie ele terestre, prin satelit, sau cablu este caracterizat de

o utilizare mai eficientă a spectrului, o capacitate mai mare de transport de informaţie, o mai

bună calitate a imaginii şi preţuri mai reduse în ceea ce priveşte operarea efectivă, odată

amortizate investiţiile iniţiale. Caracterul “terestru” al transmisiunilor digitale de televiziune este

dat de faptul ca transmisia are loc prin antene convenţionale şi nu antene parabolice pentru

sateliţi sau transmisii prin cablu [32].

Tehnologiile digital terestre variază în funcţie de zona geografică considerată. DVB-T

(Digital Video Broadcasting - Terrestrial) este standardul utilizat în Europa. Acest standard,

utilizează modulaţia OFDM, care oferă un semnal robust, în condiţii severe de canal.

470 MHz

862 MHz


5.4. Metodologia de măsurare

O aplicaţie reală, ce presupune identificarea şi exploatarea golurilor în spectru relevate şi

apoi transmisia adaptivă secundară, trebuie să ţină cont de interferenţa din canalul (canalele)

adiacent(e) (Adjacent Channel Interference - ACI) pe care aceasta le-ar putea produce.

5.4.1. Modelul general de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa

din canalele adiacente

Toleranţa receptoarelor DVB-T la ACI a fost evaluată în diverse studii, de exemplu în

[15] sau în [31], demonstrându-se că transmisiile secundare pe canalele adiacente unui canal

ocupat de o transmisie DVB-T, considerată primară, pot într-adevăr să producă efecte nedorite

de interferenţă. În [15] şi [31] s-au realizat măsurători detaliate pe o gama largă de receptoare

DTT. Rapoartele de protecţie C/I obţinute în [31] sunt ilustrare în figura 5.2.

Fig.5.2 - Raportul de protecţie C/I al receptoarelor DTT (8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm [13]

Puterea interferenţei create de un canal DVB-T secundar nu descreşte monoton în ambele

părţi ale domeniului de canale adiacente. În funcţie de receptorul DVB-T utilizat, pentru

semnalul util, se observă susceptibilităţi la interferenţe, mai pronunţate, în canalele N+5 şi N+9.

Mediul utilizat pentru realizarea măsurătorilor şi rapoartelor C/I este unul de transmisii ideale

(cuplor direcţional) ce nu ţine cont de parametrii transmisiilor reale.

5.4.2. Modelul real de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa din

canalele adiacente

Autorul a hotărât realizarea unui set de măsurători într-un mediu real ideal (complet izolat

de mediul exterior din punct de vedere ar radiaţiei electro-magnetice), utilizând transmisia

semnalului TV util (de tip DVB-T) şi a celui interferator (de asemenea DVB-T) prin intermediul

antenelor, pentru a avea o imagine cât mai fidelă celei reale referitor la parametrii urmăriţi.


Măsurătorile experimentale s-au desfăşurat în interiorul unei camere anecoide, din cadrul

Facultăţii de Inginerie Electronică a Universita degli Studi di Cagliari, Italia.

Pentru măsurarea raportului de protecţie C/I s-au utilizat următorii paşi procedurali:

1. Pentru fiecare receptor DTT testat, puterea semnalului util recepţionat (N), notat cu “C”, a

fost setat la o valoare de -73 dBm.

2. Valoarea puterii semnalului util a fost măsurată utilizând un analizor spectral vectorial

Agilent într-o bandă de măsurare de 7.6 MHz. Analizorul a fost setat pentru măsurare RMS

cu o rezoluţie de bandă (RBW) de 100 KHz şi bandă video (VBW) de 1 MHz.

3. Valoarea puterii, cu care generatorul de semnal transmite semnalul DVB-T interferator, a

fost setată iniţial la o putere de -20 dBm sub nivelul pragului de zgomot al analizorului

vectorial.

4. Puterea semnalului DVB-T interferator din canalul adiacent N-10, a fost, apoi, setată la o

valoarea care să aibă ca efect degradarea calităţii semnalului MPEG decodat, necesară, din

canalul N (canalul TV util).

5. Valoarea puterii interferenţei recepţionate de către receptor în canalul N, determinată de

transmisia din canalul N-1, şi notată cu “I”, a fost măsurată, utilizând metoda RMS, cu o

RBW de 100 KHz şi o VBW de 1 MHz.

6. S-a calculat valoarea raportul de protecţie C/I, rezultat din determinarea parametrilor “C” şi

“I”, din paşii 2 - 5.

7. Paşii 2 - 6 au fost repetaţi pentru transmiterea semnalului de interferenţă în fiecare dintre

canalele de la N-9 la N+10.

Fig. 5.3, 5.4 au rezultat în urma a 21 de incremente ale măsurării raportului de protecţie

C/I ca în [15].

Legenda figurilor Fig.5.3 şi 5.4 indică realizarea, a trei măsurători în paralel, în condiţii

identice, cu diferite dispozitive cum ar fi cele două receptoare anterior amintite.

Fig.5.3 – Distribuţia raportului de protecţie C/I subiectiv

(8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm

Primul dintre acestea este un receptor DTT dotat cu selector de tip CAN de dimensiuni

considerabile, caracteristici termice modeste şi standarde de control al calităţii permisive [117].


Al doilea tip de receptor utilizat a fost unul ce are în componenţa sa un selector de siliciu, care

reprezintă un progres tehnologic clar, fiind realizate cu scopul de a substitui selectoarele CAN.

Grupul de lucru ITU-R/WP-6A a elaborat o serie de recomandări, menite să protejeze

reţelele de telecomunicaţii radio de mai multe tipuri de interferenţe, inclusiv dispozitivele DVB-

T/H [116]. Autorul a comparat propriile rezultate experimentale cu cele ale unui receptor ce

respectă recomandările ITU-R/WP-6A, obţinute din [31].

Fig.5.4 – Distribuţia raportului de protecţie C/I obiectiv

(8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm

Ultimul fel de măsurători reprezentate în Fig.5.3 şi Fig.5.4 sunt realizate cu un analizor

spectral vectorial Agilent din seria N5183A.

5.5. Configuraţia experimentală

Deoarece, în referinţele considerate, cele două tipuri de receptoare au fost testate şi

studiate considerând canalul N ca fiind canalul 61 (frecvenţa centrală de 790 MHz), autorul a

ales acelaşi canal N pentru realizarea experimentelor descrise în această etapă.

5.6. Rezultatele obţinute

Din figurile menţionate anterior se poate observa că în cazul receptoarelor DTT cu

selectoare de siliciu, precum şi a măsurătorilor cu analizorul spectral, raporturile de protecţie C/I,

au relevat o distribuţie tipică, fără prea mari neliniarităţi. În cazul selectorului de tip CAN, deşi

pe anumite domenii performanţele sunt ameliorate, acestea, se alternează cu neliniarităţi

puternice ce au ca rezultat interferarea severă din partea unor canale adiacente (în special

canalele N+5 şi N+9, unde N este canalul central). Reprezentarea grafică a propunerii de

specificaţii de receptor DTT WP-6A este considerată drept etalon şi foloseşte la evaluarea

rezultatelor obţinute din măsurătorile experimentale.


Se remarcă că selectoarele cu siliciu nu sunt afectate de canalul N+9, spre deosebire de

receptoarele bazate pe selectoare CAN sau pe receptoare DTT de tip WP-6A. Interferenţele din

canalele adiacente N+5 şi, în special, din N+9 impun restricţii severe asupra transmisiilor

secundare din banda DTT, deoarece receptoarele specifice acestei benzi (în special cele cu

selectoare CAN) sunt puternic susceptibile la perturbaţiile provenite din acestea, spre deosebire

de receptoarele cu selectoare de siliciu.

5.6.1. Algoritmul de decizie adiacentă

În urma obţinerii modelelor din Fig.5.3 şi Fig.5.4 pentru determinarea în mod dinamic a

canalului liber şi disponibil pentru utilizarea optimă în transmisie, şi pentru a evita producerea de

interferenţe asupra canalelor adiacente active, autorul a modelat un algoritm specific, numit

Algoritm de Decizie Adiacentă (ADA). Acesta utilizează informaţii rezultate în urma procesului

de sensing prezentat în capitolul 4, măsurătorilor realizate anterior pentru determinarea unui

model de distribuţie al raportului de protecţie C/I (Fig. 5.3 şi Fig. 5.4) sau în urma eventualelor

interogări ale bazelor de date GL-DB explicitate în capitolul 2, pentru a centraliza şi cuantifica o

listă de frecvenţe şi puteri de transmisie specifice fiecărui canal liber identificat.

Caracteristica de protecţie de canal, reprezentată în fig. 5.5 (în partea de jos), a fost

obţinută prin deplasarea (sau shiftarea) cu 9 canale a celei mai defavorabile valori a raportului de

protecţie C/I (practic canalul N+9 devine canalul central de referinţă, în urma unei shiftări spre

stânga) obţinut din cele trei măsurători efectuate în camera anecoidă, folosind receptoare DTT ce

preiau semnalul din eter în condiţii ideale de propagare electro-magnetică.

Fig.5.5 - Valorile de putere a 18 canale adiacente canalului central N, şi valorile lor

corespunzătoare de raport de protecţie, considerând N un canal liber


Cunoscând atât puterea la recepţie a tuturor celor 18 canale adiacente (Fig.5.5 în partea

de sus) cât şi caracteristica de protecţie de canal (Fig.5.5 jos), algoritmul ADA estimează 18

puteri de transmisie potenţiale pentru canalul N. Dintre acestea, doar puterea minimă asigură o

transmisie activă care nu dă naştere efectelor de interferenţă pe celelalte 18 canale adiacente.

Valoarea minimă dintre cele 18 înregistrate ale lui I implică în mod direct valoarea puterii cu

care se va transmite pe canalul N astfel încât acesta să nu interfereze cu nici unul dintre cele 18

canale adiacente ale sale.

În Fig.5.5 sunt reprezentate 18 canale adiacente din domeniul de frecvenţe DTT,

reprezentându-se corelaţia dintre raportul de protecţie C/I al acestora, şi informaţia spectrală

obţinută în urma procesului de sensing spectral caracteristică domeniului.

Fig.5.6 - Diagrama Bloc a Algoritmului de Decizie Adiacentă

Algoritmul de Decizie Adiacentă, reprezentat sub formă de graf funcţional în Fig.5.6 are

ca date de intrare informaţia rezultată în urma procesului de percepţie de spectru sau preluată de

la o bază de date de tip GL-DB. Pe baza acestor informaţii se realizează o listă de canale libere,

ce conţine frecvenţa centrală a fiecărui astfel de canal.

Funcţionarea algoritmului ADA şi paşii săi constituenţi, sunt reprezentaţi în figura 5.6.

Rezultatul algoritmului ADA este o transmisie secundară adaptivă funcţională, ce nu

interferează în nici un fel cu transmisiile primare licenţiate, şi oferă o nouă metodă de exploatare

a resurselor radio ramase neutilizate ca urmare a politicii de management static actuale a

spectrului electromagnetic.


5.7. Concluzii

În acest capitol s-a studiat pornind de la contextul suprapopulării spectrului radio ideea de

a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF destinat transmisiilor DTT utilizând

transmisii radio cognitive, fără însă a perturba sau interfera în vreun fel cu transmisiile licenţiate

din aceste domeniu de spectru.

Scopul acestui capitol a fost de a realiza o serie de transmisii secundare pe canale DTT

considerate libere, de semnale DVB-T, care exploatează optim banda de frecvenţă disponibilă (8

MHz) pentru a realiza în paralel 3 tipuri de măsurători cu diferite tipuri de receptoare DTT

(asemănător cu bibliografia citată în [15] şi [31]) pentru relevarea unor caracteristici ce

reprezintă raportul de protecţie C/I, specific pentru a caracteriza susceptibilitatea la interferenţă a

diferitelor tipuri de dispozitive. Pe baza acestor caracteristici, dar şi a informaţiilor de percepţie

de spectru care prezintă felul în care spectrul este ocupat, dar şi canalele identificate libere, s-a

implementat un algoritm numit Algoritmul de Decizie Adiacentă, care impune restricţii

suplimentare în sistemele de transmisii secundare dinamice pentru a asigura compatibilitatea

electro-magnetică a acestora cu transmisiile primare din canalele adiacente. Astfel, se identifică

puterile maxime de transmisie potenţială, pentru care nu se interferează cu un domeniu de 18

canale adiacente. Domeniul de adiacenţă conţine 18 canale, deoarece caracteristica raportului de

protecţie C/I nu mai prezintă neliniarităţi severe după canalul N+9.

În cadrul accesului dinamic de tip ierarhic la spectrul radio, accesul overlay este

reprezentat şi implementat în capitolul 4 sub forma percepţiei spectrale în două etape, în timp ce

accesul underlay este implementat prin determinarea unui model de raport de protecţie C/I al

receptoarelor DTT, şi ulterior prin algoritmul ADA. Un prototip iterativ, ce ar îngloba procesul

de percepţie spectrală în două etape urmat de algoritmul ADA, deţine caracteristica

fundamentală necesară pentru implementarea de transmisii secundare adaptive.

6. Concluzii finale şi contribuţii originale

Activităţile de cercetare realizate în cadrul programului de doctorat s-au dezvoltat în

cadrul Programului Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane şi au fost finanţate de

către Fondul Social European şi de către Guvernul Romaniei prin contractul POSDRU/6/1.5/S/6.

Tot în cadrul programului doctoral autorul a realizat o perioadă de mobilitate educaţională la

Universita degli Studi di Cagliari, Italia, universitate parteneră, dar şi o colaborare de 1 an cu

Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italia. Afinităţile cu universităţile italiene s-au materializat şi

în: implementarea unui sistem de transmisie adaptiv de tip radio cognitiv care să releve şi să

exploateze golurile din spectrul radio ţinând cont de restricţiile de putere necesare pentru


înlăturarea ACI, cu universitatea din Cagliari; implementarea unui prototip de interacţiune de tip

Interacţiune Om – Reţea (Human – Network Interaction) care permite unui manager de spectru

radio să interacţioneze într-un mod cât mai natural cu diferitele entităţi ce alcătuiesc reţeaua de

senzori de percepţie spectrală pentru realizarea activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune

interactivă în timp real a spectrului radio dintr-o zona de interes, cu universitatea din Pisa.

Teza autorului răspunde necesităţii apărute la nivel european de a reforma felul în care

este alocat spectrul radio către diverşii săi utilizatori, într-un mod cât mai eficient şi în acelaşi

timp compatibil cu actualele politici de reglementare din domeniu. Cercetarea autorului tratează

în special exploatarea resurselor ramase neutilizate, în actuala politică de distribuţie a accesului

la spectrul electro-magnetic, denumite şi goluri în spectru, sau oportunităţi spectrale, şi are ca

scop realizarea de transmisii radio adaptive care să descongestioneze suprapopularea spectrală

înregistrată odată cu dezvoltarea tot mai multor tehnologii şi dispozitive radio.

În Capitolul 1 intitulat “Stadiul Actual în Gestionarea Adaptivă a Spectrului Radio” se

descrie mai întâi conceptul de Acces Dinamic la Spectru, beneficiile aduse de această abordare

precum şi deferitele metodele (uneori complementare) prin care se implementează. Se

argumentează optarea pentru o abordare hibridă complementară de tipul Acces Ierarhic de tip

Underlay + Overlay prin exemplificarea avantajelor funcţionale pe care acestea le aduc.

Se defineşte apoi termenul de Acces Oportunist la Spectru şi se detaliază procedeul numit

Percepţia de Spectru prin care oportunităţile spectrale sunt detectate şi exploatate.

În ultima parte a capitolului se analizează avantajele/dezavantajele utilizării diferitelor

metode de Percepţie de spectru şi se optează pentru un sensing în două etape care implică

utilizarea succesivă a metodelor de măsurare a puterii şi cea a detecţiei de parametrii relevanţi ai

semnalului recepţionat, pentru a-i putea identifica modulaţia, şi deci tipul de transmisie.

În Capitolul 2 numit “Implementarea unui scenariu de management al spectrului radio”

autorul propune o aplicaţie care implementează o interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea

(Human – Network Interaction) ce permite unui manager de spectru radio să perceapă şi să

asimileze informaţia statistică provenită dintr-o zonă de interes. Utilizatorul are posibilitatea să

intre în contact într-un mod foarte natural cu diferitele entităţi ce alcătuiesc reţeaua de senzori de

percepţie spectrală, în scopul realizării activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune

interactivă în timp real a profilului radio dintr-o zona de interes, care poate fi plasată oriunde din

punct de vedere geografic. Totodată, se oferă şi proprietatea de prezentă “la distanţă” a

utilizatorului, sau teleprezentă, realizată în aplicaţie prin tranzlaţia spaţială virtuală a poziţiei

acestuia la locul zonei de interes, prin replicarea locală a zonei respective într-un mediu virtual

3D. Replica 3D permite şi o serie de interacţiuni prin actuatoare şi feedback .


În primă fază, se pun fundamentele unor concepte şi paradigme ce vor fi utilizate cum ar

fi Internetul Viitorului (Internet of the Future), Internetul 3D (3D Internet),

Televirtualitate/Teleprezenţă sau Medii Virtuale 3D. Tot aici se prezintă arhitectura şi avantajele

reţelelor de senzori de tip Wireless Sensor Network (WSN) dar şi parametrul RSSI, nativ

disponibil în reţeaua WSN, pe care autorul îl exploatează ca pe o resursă gratuită în scopul

reprezentării de hărţi radio.

Următorul subcapitol prezintă implementarea arhitecturală a prototipului propus din

punct de vedere al blocurilor funcţionale principale şi a funcţiilor acestora dar şi pe cea software,

constituită din algoritmii de localizare, detecţie şi reprezentare care reprezintă nucleul funcţional

al aplicaţiei şi totodată contribuţia exclusivă a autorului. Odată cu algoritmii sunt prezentate si

diferitele tipuri de hărţi radio disponibile, cu accentul pe cele 3D, care reprezintă distribuţia

puterii semnalului recepţionat de la un utilizator primar (în acest caz particular Gateway-ul), care

poate fi considerată şi o hartă de percepţie de spectru, respectiv, a obstacolele electro-magnetice

detectate, severe şi moderate, dar şi a culoarelor de propagare a undelor electro-magnetice şi

implicit a poziţiilor optime de plasare a emiţătoarelor şi receptoarelor.

Aplicaţia propusă de autor aduce îmbunătăţiri substanţiale în domeniul Managementului

Spectrului Radio (Radio Spectrum Management - RSM), alăturând într-o aplicaţie hibridă,

conceptele de Percepţie de Spectru Cooperativă cu o Reţea de Noduri Fără Fir sau de Transmisii

Adaptive ca Urmare a Unui Proces de Sensing în Două Etape, cu noţiuni specifice domeniului

numit Realitate Virtuală şi Robotică, cum ar fi Medii Virtuale 3D, Interacţiune Imersivă cu un

grad înalt de prezenţă sau dispozitive haptice. Proiectanţii şi dezvoltatorii de reţele de

comunicaţii radio pot folosi această aplicaţie pentru a percepe informaţia statistică considerată

relevantă dintr-o zonă geografică de interes, şi pot avea feedback-ul intervenţiei lor asupra

configurării reţelei în timp real. Această intervenţie se poate face prin comutatoare sau relee din

mediul virtual care au legătură directă cu actuatoare din zona de interes. Astfel se poate spune ca

managerul spectrului radio este prezent “la distanţă” în zona geografică considerată, fără a fi

fizic prezent, acest scenariu incluzând zone de interes periculoase, sau inaccesibile din cauza

distanţei mari dintre poziţia lor şi cea a utilizatorului. Practic utilizatorul va avea acces din

confortul propriului birou la zone de interes care pot fi la mii de kilometrii distanţă faţă de acesta

dar şi între ele.

Deasemenea, infrastructura de percepţie de spectru şi centralizarea informaţiei rezultante

din acest proces poate fi utilizată şi de dispozitivele considerate utilizatori secundari ai spectrului

radio, în mod direct, în forma statistică, prin interogări către o Bază de Date de Geo-locaţie (GL-


DB) generală, aceştia beneficiind de procesul de sensing, şi implicit de canalele libere de

transmisie rezultate, fără a mai fi necesară dotarea cu echipament de sensing

În Capitolul 3, intitulat “Calculul puterii benzii unui canal de transmisiune digital-terestră

cu ajutorul unei platforme SDR” se prezintă în primă fază, conceptul de Radio Definit de

Software (SDR - Software Defined Radio), accentuându-se principalele avantaje pe care astfel de

platforme le aduc în arhitectura sistemelor comunicaţionale cum ar fi flexibilitatea, fiabilitatea,

reconfigurabilitatea, eficienţa dar şi costul redus. Se detaliază apoi motivele pentru care s-a ales

ca soluţie platforma SDR numită Universal Serial Radio Peripheral 2 (USRP2), şi anume un

echilibru optimal dintre pretarea la scopul urmărit de autor, implementarea unui prototip de

transmisii adaptive bazat pe un proces de sensing în două etape, materializat prin ampla puterea

de procesare şi comunicare, specifică domeniului procesării digitale de semnale, şi costul redus

faţă de alte variante de Etaj-final modular mult mai costisitoare, dar cu parametrii de performanţă

asemănători cu cei ai soluţiei alese.

Urmează apoi o etapă de implementare a unui sistem funcţional bazat pe platforma

USRP2, capabil să îndeplinească funcţii specifice transmisiilor bazate pe procesarea de semnale.

Se testează mai multe soluţii software care să pună în valoare capabilităţile de funcţionarea ale

platformei SDR, printre care utilizarea hibridă a platformei gratuite GnuRadio împreună cu

platforma de procesare de semnale Matlab, acestea fiind pe rând unite prin fişiere de tip Pipe sau

prin funcţii specifice Matlab de tip Mex, fără, însă, a furniza o soluţie satisfăcătoare din punctul

de vedere al debitului de informaţie procesat. Datorită dezvoltărilor ulterioare s-a considerat

utilizarea platformei GnuRadio 3.3.1 împreună cu driver-ul funcţional dedicat Universal

Hardware Driver, care însă nu oferă suficient suport în ceea ce priveşte manipularea şi

procesarea fluxurilor vectoriale de date (de ex. nu deţine blocuri funcţionale pentru

implementarea Transformatei Wavelt Packet). Ca soluţie software funcţională a fost aleasă

aplicaţia Simulink, din cadrul platformei de procesare de semnale numită Matlab2010b.

Odată stabilit sistemul funcţional, se trece la implementarea unei prime aplicaţii, şi

anume măsurarea de înaltă precizie a puterii unui canal de tip Digital Terrestrial Television

(DTT) de lăţime de bandă 8MHz, aplicaţie ce, odată integrată în funcţionalitatea prototipului de

transmisie adaptivă, va folosi la validarea valorilor de putere măsurate în prima din cele două

etape de sensing, numită Măsurarea Puterii unui Canal DTT. La rândul său această aplicaţie este

validată cu ajutorul unui analizor spectral Agilent din seria 89600 care se dispune în paralel.

Utilizarea unei platforme de tip SDR pentru implementarea unui prototip de comunicaţii

adaptive este un concept relativ nou şi contribuie la caracterul original al abordării tezei

autorului.


Capitolul 4 intitulat “Implementarea unui prototip de transmisie adaptivă bazat pe

procesul de percepţie in două etape” dezvoltă funcţionalitatea sistemului funcţional implementat

în Capitolul 3 pentru implementarea unei aplicaţii ce va fi capabilă de transmisii adaptive

fructificând oportunităţile spectrale relevate de un proces de percepţie de spectru radio în două

etape. În partea de început se studiază transformata Wavelet Packet utilizată pentru împărţirea

unei benzi în canalele sale componente, utilizând apoi coeficienţii wavelet pentru calculul puterii

unei canal. Practic, sistemul implementat, în loc să perceapă individual fiecare canal DTT

considerat ca fiind un candidat pentru o oportunitate spectrală, va analiza spectrul pe segmente

formate din grupuri de canale (de obicei în număr par şi multiplu de 4), pentru o eficienţă

ridicată, urmând ca într-o etapă consecutivă să considere fiecare canal individual, după etapa de

împărţire în canale, pentru cele două etape de sensing ce au ca rezultat identificarea

oportunităţilor spectrale.

Capitolul se continuă cu prezentarea metodei de Măsurare a Puterii unui Canal DTT, ca o

primă etapă de sensing, pe baza coeficienţilor wavelet urmată de o a doua etapă de percepţie de

spectru radio, care pe baza identificării parametrilor de semnal numiţi medie si varianţă poate

indica tipul de modulaţie al canalului ocupat analizat, şi implicit, dacă acesta este o posibilă

viitoare oportunitate spectrală (dacă detectăm transmisia unui utilizator secundar) sau dacă avem

de a face cu transmisia unui utilizator primar, caz în care canalul respectiv nu va mai fi

considerat un candidat pentru sensing.

Funcţionarea prezentată anterior are ca rezultat un vector ce conţine frecvenţele canalelor

considerate libere şi utilizabile pentru transmisii. În ultima parte a capitolului se prezintă

funcţionalitatea algoritmului funcţional, implementat în Matlab, care automatizează funcţionarea

prototipului de sensing în două etape urmată de transmisie adaptivă. Tot aici se explicitează

funcţionarea transmisiei unei imagini în aşa fel încât să se folosească canalul DTT identificat ca

fiind liber anterior, într-un mod optim, ţinând cont de limitările funcţionale pricinuite de

Simulink.

Practic, prototipul propus inovează domeniul Percepţiei de Spectru prin introducerea unei

metode de percepţie de spectru în două etape, care exploatează, pe lângă canalele descoperite ca

fiind libere prin metoda tradiţională a Măsurării de Putere, şi distribuţia în timp a altor transmisii

adaptive, în sensul că atunci când se identifică un canal ocupat de o transmisie adaptivă, acesta

va fi considerat din nou pentru procesul de sensing, nefiind eliminat din mulţimea de candidaţi la

oportunitate spectrală, existând o posibilitate destul de ridicată ca acel canal sa se elibereze într-

un interval de timp relativ scurt.


Un alt punct de inovaţie este analiza unei secţiuni de spectru de minim 4 canale care,

apoi, este împărţită în canalele componente cu ajutorul Transformatei Wavelet Packet. Se

utilizează secţiuni de numai 4 canale datorită limitărilor funcţionale ale platformei USRP2, însă

funcţionalitatea algoritmului software poate fi implementată pentru orice număr par (şi în general

multiplu de 4) de canale incluse într-un segment de spectru.

Evaluarea implementării relevă că sistemul este limitat de funcţionalitatea Simulink, nu

numai prin lăţimea de bandă ce poate fi analizată ci şi prin lăţimea de bandă ce poate fi

transmisă, aceasta neatingând nici jumătatea lăţimii de bandă a unui canal DTT, dar şi prin lipsa

suportului pentru funcţionalitate de tip full-duplex (emisie-recepţie).

În Capitolul 5 s-a studiat, ideea de a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF

destinat transmisiilor DTT utilizând transmisii radio cognitive, neintrusive asupra transmisiilor

licenţiate din aceste domeniu de spectru folosind abordarea de tip acces ierarhic la spectru prin

metoda underlay.

În cadrul conceptului de acces dinamic de tip ierarhic la spectrul radio, există două tipuri

de abordări, complementare între ele, ce poartă numele de Acces de tip overlay şi Acces de tip

Underlay, ambele fiind utilizate de autor cu scopul obţinerii de valoarea adăugată în domeniul

Accesului şi Managementului Dinamic al Spectrului Electro-magnetic. Se poate spune că

aplicarea algoritmului ADA, care reprezintă implementarea accesului de tip underlay, constituie

o etapă suplimentară în cadrul unui sistem de comunicare cu acces dinamic la spectru după

stagiul de percepţie spectrală în două etape.

Un parametru foarte important considerat în măsurătorile experimentale din Capitolul 5, a

fost caracteristica fiecărei antene şi a fiecărui cablu utilizat, care au fost compensate pentru

obţinerea unor reprezentări cât mai fidele modelelor reale. Astfel algoritmul ADA propus de

autor, implementează funcţionalitatea propusă şi detaliată anterior, ce se pretează mediului real

de transmisii şi de exploatare a resursei de spectru electro-magnetic.

Rezumând, în cele 5 capitole ale tezei, autorul detaliază scopul şi funcţionalitatea unei

aplicaţii conceptuale capabilă să reprezinte şi să redea informaţia de management spectral şi

acces la spectru, cu un accentuat caracter dinamic, într-un mod cât mai natural perceptibil şi

inteligibil, de către un utilizator uman. Autorul obţine informaţia de management şi acces la

spectru reprezentată anterior, şi implementează exploatarea acesteia cu ajutorul unui model de

percepţie spectrală în două etape şi transmisie adaptivă, ce ţine cont de constrângerile de

transmisie impuse de un model de interferenţă adiacentă obţinut, tot de către autor, în urma unor

măsurători laborioase ce au constat în evaluarea unor receptoare DTT variate, în condiţii foarte

atent controlate şi supravegheate.


6.1. Contribuţii

Contribuţii la cercetarea fundamentală:

Propunerea unui model complet de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe

coeficienţii Transformatei Fourier Rapide (FFT) într-un sistem bazat pe o platformă de tipul

Radio Definit de Software

- Propunerea unui model de Management al Spectrului Radio care implică metode de percepţie

naturală a informaţiei

- Propunerea unor algoritmi de reprezentare a distribuţiei puterii unui semnal, de localizare a

obstacolelor electro-magnetice, şi a culoarelor de propagare a undelor electromagnetice pe

baza indicaţiilor RSSI dintr-o zonă de interes considerată

- Evaluarea algoritmilor anteriori şi evidenţierea avantajelor şi dezavantajelor lor

- Propunerea unui metode de îmbunătăţire a abordării bazată pe utilizarea de Baze de Date de

Geo-locaţie prin schimbarea regimului de funcţionarea la cel “în timp real”

- Propunerea unui model complet de separare a unei benzi de frecvenţe în subbenzile ei

constituente, bazat pe Transformata Wavelet Packet

- Propunerea unui model complet de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe

coeficienţii Transformatei Wavelet Packet

- Propunerea unui model complet de Percepţie de Spectru bazat pe identificarea modulaţiei

transmisiei utilizatorului secundar şi crearea unei liste de posibile oportunităţi spectrale

- Propunerea unui model complet de transmisie în canalele Digital Terrestrial Television

- Propunerea unui model de transmisie adaptivă caracterizat de un proces de sensing în două

etape care presupune ca primă etapă metoda Măsurării Puterii unei Benzi, a doua etapă fiind

metoda Identificării Modulaţiei Transmisiei Secundare pentru identificarea posibilelor

oportunităţi spectrale, urmate de transmisie.

- Propunerea unei proceduri care să simuleze cât mai bine rularea în timp real a modelului de

transmisie adaptivă

- Evaluarea performanţelor soluţiei de transmisie adaptivă bazată pe un proces de sensing în

două etape şi evidenţierea eventualelor îmbunătăţiri funcţionale

- Determinarea unui model de protecţie a unui canal DTT cu o transmisie primară împotriva

interferenţei provenite de la transmisiile secundare din canalele adiacente, caracterizat de

raportul C/I, pentru receptoare DTT specifice.

- Propunerea unui algoritm preliminar de protecţie împotriva interferenţelor din canalele

adiacente N+5 şi N+9

- Propunerea unui algoritm de protecţie împotriva interferenţelor, bazat pe cel preliminar, pe

informaţia spectrală relevată de procesul de percepţie de spectru, dar şi pe modelul de

protecţie împotriva interferenţei adiacente, ce va permite realizarea de transmisii adaptive

neintrusive asupra transmisiilor licenţiate

Contribuţii la cercetarea aplicativă:

- Implementarea unor algoritmi de reprezentare a distribuţiei puterii unui semnal, de localizare

a obstacolelor electro-magnetice, şi a culoarelor de propagare a undelor electromagnetice pe

baza indicaţiilor RSSI dintr-o zonă de interes considerată

- Implementarea unui model de Management al Spectrului Radio care implică metode de

percepţie naturală a informaţiei

- Implementarea modelului de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe coeficienţii

Transformatei Fourier Rapide (FFT) într-un sistem bazat pe o platformă de tipul Radio

Definit de Software

- Implementarea unui model de transmisie adaptivă cu sensing în două etape, care presupune

ca primă etapă metoda Măsurării Puterii unei Benzi, a doua etapă fiind metoda Identificării


Modulaţiei Transmisiei Secundare pentru identificarea posibilelor oportunităţi spectrale,

urmate de transmisie

- Transpunerea modelului de protecţie a unui canal DTT cu o transmisie primară împotriva

interferenţei provenite de la transmisiile secundare din canalele adiacente, caracterizat de

raportul C/I, pentru receptoare DTT specifice într-un algoritm implementabil şi funcţional

menit să îmbunătăţească compatibilitatea electro-magnetică a sistemelor transmisie adaptivă

cu sensing în două etape cu transmisiile primare

6.1.1. Lista lucrărilor publicate:

[1] Stoianovici, V. C., Popescu V., Murroni M., “A Survey On Spectrum Sensing

Techniques For Cognitive Radio”, Bulletin Of The Transilvania University Of Braşov, Vol. 1

(50) – 2008, ISSN 2065-2119

[2] Stoianovici V. C., “The Acquisition and Transmission of the Neural Signal by Means

of Wireless Communication”, Conferinţa de Creativitate şi Inventică din cadrul Universităţii

Transilvania, Braşov, 2009, Prezentare în Cadrul Conferinţei, Menţiune Specilă a Juriului;

[3] Szekely I., Stoianovici V.C., Machedon M., Nedelcu A., “Wireless Neural Signal

Transmission in Biomedical Prosthetic Systems”, Conferinţa Internaţională SIITME, Gyula

Ungaria, 2009, indexat IEEEXplore;

[4] Machedon-Pisu M., Szekely I., Stoianovici V.C., “Evaluating The Industrial Areas

With High Particulate Concentration Using A Wireless Approach ” 7th International Conference

On Electromechanical And Power Systems, October 8-9, 2009 - Iaşi, Romania

[5] Stoianovici V.C., Nedelcu A. V., et. al „ A Virtual Reality Based Human-Network

Interaction System for 3d Internet Applications”, Proceedings of OPTIM 2010, Braşov, Mai

2010, indexat IEEEXplore

[6] Nedelcu A.V., Talabă D., Stoianovici V.C., Machedon-Pisu M., Szekely I.

„Conceptual Integration of Wireless Sensor Networks with Virtual Environments”, Proceedings

of IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Information

Security, WCNIS2010, Beijing, Iunie 2010, indexat IEEEXplore

[7] Barbuceanu F., Antonia, C., Duguleana M., Nedelcu A. V., Stoianovici V. C.,

“Evaluation of the average selection speed factor between a head tracking versus an eye

tracking interaction interface” Technological Innovation for Sustainability, L. Camarinha-

Matos, ed., Springer Boston, 2011, pp 181-186, indexat SpringerLink

[8] Stoianovici V.C., Nedelcu A., Székely I., Fadda M, “A Software-Defined Radio

Approach to Spectrum Sensing Systems’ Architecture” Bulletin of the Transilvania University of

Braşov • Series I • Vol. 4 (53) No. 1 – 2011

[9] Nedelcu A.V., Stoianovici V.C., Székely I.: “Energy-Efficient Integration of WSNs

with Active RFID Systems” Bulletin of the Transilvania University of Braşov • Series I • Vol. 4

(53) No. 1 – 2011

[10] Stoianovici V. C., Talaba D., Nedelcu A., Machedon – Pisu M. “Virtual Reality 3D

Radio Mapping for an Optimized Radio Spectrum Management” depus spre evaluare în cadrul

Jurnalului Elsevier “Computer Networks”

[11] Stoianovici V.C., Fadda M., Murroni M., Popescu V., “Cooperative Spectrum

Sensing for Geo-LocationDatabases” – acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari,

Italy, 2011.


[12] Fadda M., Murroni M., Popescu V., Stoianovici V.C. “TV White Spaces

Exploitation for Signal Distribution” acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy,

2011.

Bibliografie selectivă: [1] S.Y. Chang, “Analysis of Proposed Sensing Schemes: IEEE 802.22-06/0032r0”, February 2006

[3] Agilent Technologies - How does the analyzer compute the band power - retrieved from

http://www.home.agilent.com/agilent/editorial.jspx?cc=IT&lc=ita&ckey=626701&nid=-

536902437.536881997&id=626701 , 2010

[7] Anritsu Technologies –Technical Note – Custom Measurements and Analysis Using Matlab,

released September 2005

[13] D. Cabric, S.M. Mishra, and R.W. Brodersen, “Implementation issues in spectrum sensing for

cognitive radios,” in Proc. 38th. Asilomar Conf. Signals Systems, Computers, 2004, pp. 772 776.

[15] CEPT ECC Reprot 159 /ERA report 2007-0631 “Conducted Measurements to Quantify DVB-T

Interference intoDTT Receivers”, publicat la http://www.ofcom.org.uk/research/technology/ctc/era05-07/

[27] Communications Blockset – retrieved from

http://www.mathworks.com/support/solutions/en/data/1-CUN7JZ/index.html?product=CB&solution=1-

CUN7JZ, 2010

[31] Digital Terrestrial Television Action Group -“UHF Interference Issues for DVB-T/T2 reception

resulting from the Digital Dividend”, http://www.digitag.org/DTTResources/Interference_issues.pdf -

accesat 12.02.2011

[32] DVB – Digital Video Broadcasting – Standards / Technology,

http://www.dvb.org/technology/DVB. Accesat 22.08.2010

[40] Fadda M., Murroni M., Popescu V., Stoianovici V.C. “TV White Spaces Exploitation for Signal

Distribution” acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy, 2011.

[43] Federal Communications Commission - “FCC Second Memorandum Opinion and Order”, FCC

10-174, September 2010, www.fcc.gov.

[44] FCC Spectrum Policy Task Force, “Report of the spectrum efficiency working group,” Nov. 2002.

Available: http://www.fcc.gov/sptf/reports.html

[45] FCC, Unlicensed Operation in the TV Broadcast Bands Notice of Proposed Rulemaking

(NPRM), ET Docket No. 04-186, May, 2004.

[61] A. Kataria, “Cognitive Radios – Spectrum Sensing Issues”. A Thesis presented to the Faculty of

the Graduate School at the University of Missouri-Columbia, December 2007

[68] X. Liu and S. Shankar, “Sensing-based opportunistic channel access,” ACM Journal on Mobile

Networks and Applications (MONET), Vol. 11, No. 1, Feb. 2006, p. 577-591.

[69] R. G. Lyons “Understanding Digital Signal Processing, Second Edition”, Prentice Hall PTR,

March 15, 2004, ISBN 0-13-108989-7, section 1.2.:Signal Amplitude, Magnitude, Power

[70] S. Maleki, A. Pandharipande and G. Leus, “Two-Stage Spectrum Sensing for Cognitive Radios”

In Proceedings of the ICASSP 2010 Conference, March 2010, Dallas, USA.

[73] S. Mishra, A. Sahai, and R. Brodersen, “Cooperative sensing among cognitive radios,” in Proc.

ICC, 2006, pp. 1658-1663.

[75] J. Mitola, “Cognitive Radio.” Licentiate proposal, KTH, Stockholm, Sweden.

[76] J. Mitola, “Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications,” in Proc. IEEE Int.

Workshop Mobile Multimedia Communications, 1999, pp. 3–10.


[77] J. Mitola, ”Software Radios: Wireless Architecture for the 21st Century.” New York: Wiley,

2000.

[79] M. Nekovee “Cognitive Radio Access to TV White Spaces: Spectrum Opportunities, Commercial

Applications and Remaining Technology Challenges” Proc. IEEE DySPAN, Singapore, Apr. 2010.

[83] P. Prakasam, M.Madheswaran – “Digital Modulation Identification Model Using Wavelet

Transform and Statistical Parameters”, Journal of Computer Systems, Networks, and Communications

Volume 2008, Article ID 175236, doi:10.1155/2008/175236

[86] C. Raman, R. Yates, and N. Mandayam, “Scheduling variable rate links via a spectrum server,”

in Proc. 1st IEEE Symp. New Frontiers Dynamic Spectrum Access Networks, 2005, pp. 110–118.

[90] Shankar, N.S. Cordeiro, C. Challapali, K. “Spectrum agile radios: utilization and

sensing architectures “, DySPAN 2005 Philips Res. USA, Briarcliff Manor, CA

[96] Stoianovici V.C. et al. “A Software-Defined Radio Approach To Spectrum Sensing Systems’

Architecture” –Bulletin of the Transilvania University of Braşov Series I: Engineering Sciences • Vol. 4

(53) No. 1 – 2011

[97] Stoianovici V.C. et al. “A Virtual Reality Based Human-Network Interaction System for 3d

Internet Applications”, 12th International Conference on Optimization of Electrical and Electronic

Equipment, OPTIM 2010, Brasov, Romania

[98] Stoianovici V.C, Fadda M. Murroni M., Popescu V., “Cooperative Spectrum Sensing for Geo-

LocationDatabases” – acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy, 2011.

[99] Stoianovici, V. C., Talaba, D., Nedelcu, A., Machedon – Pisu, M. “Virtual Reality 3D Radio

Mapping for an Optimized Radio Spectrum Management” depus spre evaluare în cadrul Jurnalului

Elsevier “Computer Networks”

[100] A.V Nedelcu,., D. Talabă, V. Stoianovici, M. Machedon-Pisu, I. Szekely „Conceptual Integration

of Wireless Sensor Networks with Virtual Environments”, Proceedings of IEEE International Conference

on Wireless Communications, Networking and Information Security, WCNIS2010, Beijing, Iunie 2010,

indexat IEEEXplore

[101] V. Stoianovici, V. Popescu, M. Murroni “A Survey On Spectrum Sensing Techniques For

Cognitive Radio”, Bulletin Of The Transilvania University Of Braşov, Vol. 1 (50) – 2008, ISSN 2065-

2119

[102] H. Tang, “Some physical layer issues of wide-band cognitive radio systems,” in Proc. 1st IEEE

Symposium New Frontiers Dynamic Spectrum Access Networks, Nov. 2005, pp. 151-159.

[116] WP-6A/196-E Planning criteria for digital terrestrial television services in the VHF/UHFbands,

Annex 10 to Working Party 6A Chairman’s Report, 1st June 2009.

[117] A. Wong - “Silicone TV Tuners Will Replace Can Tuners as Transistors Replaced the Vacuum

Tube”, ADEAC White Paper - http://www.xceive.com/docs/ADEAC%20White-Paper.pdf accesat

24.03.2011

[121] Q. Zhao, L. Tong, A. Swami, and Y. Chen, “Decentralized cognitive MAC for opportunistic

spectrum access in ad hoc networks: A POMDP framework,” IEEE J. Selected Areas in Commun.:

Special Issue on Adaptive, Spectrum Agile and Cognitive Wireless Networks, vol. 25, no. 3, Apr. 2007.

.

53

Rezumat:

Metode şi tehnici pentru managementul şi accesul dinamic la spectrul de radio frecvenţă:

Cercetarea autorului tratează exploatarea resurselor spectrului radio ramase neutilizate, în actuala

politică de distribuţie a accesului la acesta, şi are ca scop reprezentarea şi utilizarea optimă a

acestora pentru realizarea de transmisii radio adaptive care să descongestioneze suprapopularea

spectrală înregistrată odată cu dezvoltarea tot mai multor tehnologii şi dispozitive radio.

În cele 5 capitole ale tezei, autorul detaliază scopul şi funcţionalitatea unei aplicaţii

conceptuale capabilă să reprezinte informaţia de management spectral şi acces la spectru, într-un

mod natural perceptibil şi inteligibil, de către mintea umană prin utilzarea reprezentărilor 3D.

Efortul de cercetare se concentrează asupra rafinării preciziei informaţiei reprezentate, prin

implementarea identificării şi exploatării oportunităţilor spectrale cu ajutorul unui model de

transmisie adaptivă ca urmare a unui proces de percepţie spectrală în două etape. Acest model ia

în considerare constrângerile de transmisie impuse de un modelul de interferenţă adiacentă

obţinut, de către autor, în urma unor măsurători laborioase ce au constat în evaluarea unor

receptoare DTT variate, în condiţii foarte atent controlate şi supravegheate.

Radio Frequency Spectrum Dynamic Access and Management Methods and Techniques:

The author’s research entails the employment of the unused allocated radio spectrum resources

resulted from the current radio spectrum allocation policies. Its purpose is the optimal

representation and exploitation of the Radio Spectrum Management (RSM) information in order

to achieve efficient RSM and, hence, adaptive radio transmissions that would relieve and

alleviate the radio congestion caused by the recent development of various wireless technologies

and devices.

During the 5 chapters of this paper, the author depicts the purpose and the functionality of

a conceptual application, capable of representing RSM and spectrum access information in a

naturally and easily perceivable way by the human mind, in order to better use the available

spectral resources. This is done through the use of 3D virtual representations. The research effort

was then focused upon refining the representable information, by means of implementing the

identification and exploitation of spectrum opportunities. This was achieved by using the

Overlay access paradigm, more precisely, a two-stage sensing process that provides relevant

information for an adaptive transmission model. Along with the Overlay approach of the

Hierarchic Spectrum Access paradigm, the author employed also of the complementary

Underlay access. This type of access is characterized by the transmission constraints imposed by

an adjacent channel interference model, developed after a laborious experimental stage that

involved the evaluation of several DTT receptors, under strict and thoroughly controlled

conditions.


Curriculum Vitae

Date Personale

Nume Stoianovici Vlad - Cristian

Adresa Str. Cal. Bucuresti nr.13, bl.34, sc. A, Ap.1, 500396 Brasov, Romania

Telefon +40 368 427224; +40 726 272600

E-mail [email protected], [email protected]

Nationalitate Română

Data Naşterii 17.12.1984

Educaţie şi alte

activităţi conexe

Data 2008 - Prezent

Statut Doctorand la Universitatea Transilvania Braşov

Activităţi Deprinderea de metodologii riguroase de cercetare academică.

Proiectarea, dezvolatarea, implementarea, testarea şi validarea unor sisteme

bazate pe platforme de tip Cognitive Radio capabile de transmisii adaptive

precedate de etape de percepţie de spectru

Conceperea şi scrierea unei teze de doctorat care să înglobeze toate toate

aspectele studiate de autor şi să sublinieze contribuţiile personale ale

acestuia.

Data Aprilie 2011 – Iunie 2011; August 2010 – Decembrie 2010

Statut Doctorand aflat în mobilitate la Universita degli Studi, Cagliari, Italia

Activităţi Proiectarea, dezvolatarea, implementarea, testarea şi validarea unor sisteme

bazate pe platforme de tip Cognitive Radio capabile de transmisii adaptive

precedate de etape de percepţie de spectru

Data Iulie 2009 – Septembrie 2010

Statut Masterand al Universităţii Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italia

Activităţi Dezvoltarea de metode de reprezentare în sisteme tri-dimensionale virtuale,

ce utilizează dispozitive avansate specifice realităţii virtuale.

Data 2003 - 2008

Statut Student al Universităţii Transilvania Braşov, Facultatea de Inginerie

Electrică şi Ştiinţa Calculatoarelor

Activităţi Obţinerea licenţei şi a titlului de inginer diplomat în domeniul

Telecomuncaţii

Competenţe şi

abilităţi

Limbi Străine Engleză – nivel avansat

Italiana – nivel avansat

Franceză - nivel intermediar

Alte abilităţi Diplomă de absolvire a cursului CISCO, primul modul

Experienţă cu C++, Java, Python, Assembler, JavaScript, Flash, Html, Ms-

Office , Unix, MacOS

Informaţii

Suplimentare

Persoană determinată, ambiţioasă, de încredere, perspicace, creativă,

încrezătoare în propriile capacităţi şi dinamică


Resume Personal

Information

Name Stoianovici Vlad - Cristian

Address Str. Cal. Bucuresti nr.13, bl.34, sc. A, Ap.1, 500396 Brasov, Romania

Phone +40 368 427224; +40 726 272600

E-mail [email protected], [email protected]

Nationality Romanian

Date of Birth 17.12.1984

Education and

related activities

Dates 2008 - Present

Status PhD Student at Universitatea Transilvania Braşov

Activities Conceiving, drafting and writing research projects for European Union Grant

Calls.

Designing, developing, manufacturing, implementing, testing and validating a

fully functional Adaptive Cognitive Radio Platform, able to exploit the

electromagnetic resource in a novel way in order to transmit and receive, based

upon its inherent sensing algorithms’ intelligence Conceiving and Writing a PhD Thesis that would explain all research-related

activities and underline the author’s original contributions.

Dates April2011 – June 2011; August 2010 – December 2010

Status Foreign Exchange PhD Student at Universita degli Studi, Cagliari, Italy

Activities Conceiving Designing, developing, manufacturing, implementing, testing and

validating a fully functional Adaptive Cognitive Radio Platform, able to exploit the

electromagnetic resource in a novel way in order to transmit and receive, based

upon its inherent sensing algorithms’ intelligence

Dates July 2009 – September 2010

Status Master’s Student at Scuola Superiore Sant’Anna University, Pisa, Italy

Activities Design and Development of representation methods and techniques for 3D

virtual systems that employs specific virtual reality devices.

Dates 2003 - 2008

Status Bachelor’s Student at Universitatea Transilvania Braşov, Faculty of Electric

Engineering and Computer Science

Activities Bachelor’s Degree in the field of Telecommunications

Skills and abilities

Foreign Languages English – advanced level

Italian – advanced level

French – intermediate level

Other Skills CISCO graduation diploma, first module

Experience with C++, Java, Python, Assembler, JavaScript, Flash, Html,

Ms-Office , Unix, MacOS

Additional

Information

[1] A determinate, ambitious, reliable, quick learner, creative, very adaptive,

confident, dynamic, action oriented person

metode şi tehnici pentru managementul şi -...

Documents