Projeto_final - Estudo Da Eficácia de Sensoriamento Espectral Para Rádio Cognitivo

Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Centro de Tecnologia e Ciências

Faculdade de Engenharia

Alberto Nogueira Merlo

Adilson Vieira Fernandes

ESTUDO DA EFICÁCIA DE SENSORIAMENTO ESPECTRAL PARA

RÁDIO COGNITIVO

Rio de Janeiro

2014



Estudo da eficácia de sensoriamento espectral para rádio cognitivo

Projeto de graduação apresentado,

como requisito parcial para obtenção

do grau de Engenheiro Eletricista,

habilitação em Telecomunicações, à

Faculdade de Engenharia, da

Universidade do Estado do Rio de

Janeiro.

Orientador: Prof. Dr. Michel Pompeu Tcheou

Coorientador: Prof. Dr. Flávio Rainho Ávila

Rio de Janeiro

2014

CATALOGAÇÃO NA FONTE

UERJ / REDE SIRIUS / BIBLIOTECA CTC/B



Estudo da eficácia de sensoriamento espectral para rádio cognitivo

Projeto de graduação apresentado,

como requisito parcial para obtenção

do grau de Engenheiro Eletricista,

habilitação em Telecomunicações, à

Faculdade de Engenharia, da

Universidade do Estado do Rio de

Janeiro.

Aprovado em 07 de Outubro de 2014.

Banca Examinadora:

__________________________________________________

Prof. Dr. Michel Pompeu Tcheou

Faculdade de Engenharia - UERJ

__________________________________________________

Prof. Dr. Flávio Rainho Ávila


__________________________________________________

Prof. Dr. Lisandro Lovisolo


__________________________________________________

Prof. Dr. Felipe Henriques

Faculdade de Engenharia – CEFET/RJ

Rio de Janeiro

2014

AGRADECIMENTOS

Quero agradecer a minha Mãe, Domingas Vieira, que é literalmente tudo na minha vida.

Me perdoe pela loucura de seguir os meus sonhos e distanciar-me de ti. Amo-te! Agradeço

também os meus familiares e amigos, especialmente os meus irmãos Walter L. Vieira Camilo

e Amélia J. Vieira Pascoal, pela força e apoio que deram-me nestes anos fora de Angola.

Agradeço a todos professores que conheci durante a minha formação, e aos colegas pelo

apoio e estudos em grupo. Agradecimento especial para os orientadores, Prof. Dr. Michel

Tcheou e o Prof. Dr. Flávio Rainho, que se dedicaram para que este projeto fosse realizado.

Obrigado pelo apoio, compreensão e pelo tempo dispensado.

Finalmente, mas não menos importante, quero agradecer as novas Mulheres da minha

vida, a minha namorada Ionara Gomes Taucá, pelo apoio, compreensão e a ajuda quando

perdi a bolsa. E a minha filha Teodora VI Elavoko Taucá Fernandes, minha “deusa”.


Quero agradecer primeiramente a minha mãe, Cárita Nogueira Merlo, que foi a base da

minha vida, pois se não fosse ela não seria o homem que sou hoje. Obrigado pela educação,

amor, carinho e dedicação dado a mim durante toda minha vida.

Agradeço a toda a minha família, pelo carinho, pelos conselhos e pelo apoio que me

foi dado. Um agradecimento especial a minha vó Dilta, que se dedicou junto com a minha

mãe para que conseguisse chegar onde estou hoje.

Agradeço a todos os professores e amigos que passaram pela minha vida acadêmica.

Devo a todos pela ajuda, ensinamentos e paciência para poder concluir mais esta fase em

minha vida. Um agradecimento especial para os meus orientadores, Prof. Dr. Michel Tcheou e

o Prof. Dr. Flávio Rainho, que se dedicaram para que este projeto fosse realizado. Obrigado

pela paciência e compreensão, e claro a amizade que tivemos todo esse tempo.

Quero agora agradecer especialmente a Priscila das Neves Pereira, hoje minha

namorada, amanhã minha esposa, por toda a paciência comigo, principalmente nos finais de

semana que ficamos longe para que eu estudasse. Sei que se eu seguisse os seus conselhos

tudo seria mais fácil. Saiba que você me ensinou muita coisa, e que tenho muito orgulho de

você.


“A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltará ao seu tamanho original”

Albert Einstein

RESUMO

MERLO, Alberto Nogueira, FERNANDES Adilson Vieira. Sensoriamento Espectral para

Rádio Cognitivo. Rio de Janeiro 2014. Projeto Final (graduação em Engenharia Elétrica com

Ênfase em Telecomunicações) – Departamento de Engenharia Eletrônica e

Telecomunicações, Faculdade de Engenharia, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio

de Janeiro 2014.

O presente projeto destina-se ao estudo, elaboração, análise e comparação de dois critérios de

sensoriamento do espectro aplicados na técnica de detecção de energia com o objetivo de

implementá-lo na tecnologia do rádio cognitivo, capaz de analisar e identificar intervalos

ociosos, ou seja, que não estão sendo utilizados por outros sistemas de comunicação. A

tecnologia do rádio cognitivo é recente, sendo uma área de pesquisa ainda em

desenvolvimento, e é a tendência mundial para os serviços de rádio difusão, TV, telefonia,

redes de banda larga e qualquer futura aplicação que utilize como meio de transmissão o ar,

com o objetivo de melhorar a eficiência do uso deste meio. Após uma análise inicial,

escolhemos a técnica do detector de energia, considerado mais simples dentre os encontrados

em literaturas, comparando os critérios de Neyman-Pearson e o Critério M dB. Com o auxílio

do medidor seletivo de radiação, modelo SRM-3006, fabricado pela NARDA, foram

selecionadas para estudo a faixa de frequência destinada à TV aberta analógica, considerando

canais licenciados (ocupados por emissoras) e os canais livres (canais sem usuários

licenciados, sendo considerados sem sinal de informação, apenas ruído). Após calcular-se o

limiar que classifica o estado do canal para cada critério e compararmos os resultados obtidos,

testamos na faixa de frequência da telefonia fixa sem fio (conjunto base e telefone), ao canal

destinado às redes sem fio (Wi-Fi) e ao canal destinado a transmissão em WCDMA. Como

resultado, foi observado que a detecção de energia é capaz de atender os requisitos do

protocolo IEEE 802.22, porém a determinação do limiar de decisão deve ser calculada para

cada tipo de serviço, de forma dinâmica. Não é possível a determinação de um único valor de

limiar, pois este depende de outras variáveis, como a localização geográfica, atenuação do

sinal devido a obstáculos, reflexão e desvanecimento do sinal, que são dinâmicas.

Palavras-chave: Rádio Cognitivo, Sensoriamento do Espectro, NARDA.

ABSTRACT

Merlo, Alberto Nogueira, Adilson Fernandes Vieira. Spectrum Sensing for Cognitive Radio.

Rio de Janeiro 2014 Final Project (Degree in Electrical Engineering with emphasis on

Telecommunications ) - Department of Electronics and Telecommunication Engineering,

Faculty of Engineering, State University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro 2014 onwards.

This project aims to the study, design, analysis and comparison of two criteria applied in the

spectrum sensing technique to detect energy with the aim of implementing it in the cognitive

radio technology. This technology is capable of analyzing and identifying idle intervals, ie,

that developing are not being used by other communication systems. The cognitive radio

technology is recent, being a research area and is the world tendency for services a radio

broadcasting, TV, telephone, broadband networks and any future application to use as a

transmission medium air, with the aim of improving its usage efficiency. After an initial

analysis, we chose the technique of energy detector, considered among the simplest found in

literature, comparing the Neyman-Pearson criteria and Criterion M dB. With the aid of

selective radiation meter, model SRM-3006, manufactured by NARDA, were selected to

study the frequency band allocated to analog broadcast TV, considering licensed channels

(occupied by broadcasters) and free channels (channels without licensed users, being

considered without information signal, only noise). After calculating the threshold that

classifies the channel status for each option and compare the results, tested in the frequency

range of fixed wireless (base set and telephone), the channel for the wireless networks (Wi-Fi)

and the channel for the WCDMA transmission. As a result, it was observed that the detection

power is able to meet the requirements of IEEE 802.22 protocol, but the determination of the

decision threshold should be calculated for each type of service dynamically. It is not possible

to determine a single threshold value, since this depends on other variables such as geographic

location, signal attenuation due to obstacles, reflection and signal fading, which are dynamic.

Keywords: Cognitive Radio, Spectrum Sensing, NARDA.

LISTA DE FIGURAS E QUADROS

Figura 1 - Ciclo Cognitivo .........................................................................................................6

Figura 2 – Padrão IEEE 802.22 para rádio cognitivo................................................................8

Figura 3 - Padrão IEEE 802.22 para rádio cognitivo.................................................................9

Tabela 1 - Parâmetros do Sistema ............................................................................................10

Figura 4 – Arquitetura do Detector de Energia ........................................................................14

Figura 5 - Distância da UERJ ao Sumaré ................................................................................17

Figura 6 – Corte da antena de três eixos de dipolo ..................................................................18

Figura 7 – Comportamento do Ruído ......................................................................................19

Figura 8 – Histograma do Canal 3 ...........................................................................................20

Figura 9 – Comportamento de uma transmissão de TV ...........................................................21

Figura 10 – Histograma do Canal 4 .........................................................................................21

Figura 11 – Espectro para a hipótese H0 (simulação) ..............................................................23

Figura 12 – Espectro do Canal 3 ..............................................................................................24

Figura 13 – Histograma para a hipótese H0 (simulação) ..........................................................24


Figura 15 – Energia para a hipótese H0 ...….............................................................................25

Figura 16 – Energia do canal 3 ................................................................................................26

Figura 17 – Energia no tempo (H0 simulação) ........................................................................27

Figura 18 – Energia no Canal 3 no tempo ...............................................................................27

Figura 19 – Histograma da simulação para a hipótese H0 .......................................................28


Tabela 2 – Resultados para a hipótese H0 ................................................................................28

Figura 21 – Espectro de frequência do canal 4 ........................................................................29

Figura 22 – Simulação do Espectro de frequência (H1) ...........................................................30

Figura 23 – Simulação para a hipótese H1 ...............................................................................30


Figura 25 – Variação da Energia no Canal ..............................................................................31

Figura 26 – Energia no tempo (simulação para a hipótese H1) ................................................32

Figura 27 – Energia do Canal 4 ...............................................................................................32

Figura 28 – Histograma do canal 4 ..........................................................................................33

Tabela 3 – Resultados práticos e simulados ............................................................................33

Figura 29 – Curva ROC Simulado ...........................................................................................35

Figura 30 – Curva ROC com os valores práticos .....................................................................35

Tabela 4 – Resultados da curva ROC ......................................................................................35

Figura 31 – Histograma do Canal 3 (H0) e do Canal 4 (H1) .....................................................36

Figura 32 – Chão de ruído do Canal 3 .....................................................................................37

Figura 33 – Potência média do Canal 3 ...................................................................................38

Figura 34 – Potência média do Canal 4 ...................................................................................38

Figura 35 – Histograma para as hipóteses H0 e H1 ...................................................................39

Figura 36 – Comparação ideal H0 e H1 ....................................................................................40

Tabela 5 – Comparação dos resultados obtidos .......................................................................40

Figura 37 – Espectro para o telefone sem fio ...........................................................................42

Figura 38 – Variação da energia no tempo – Telefone sem fio ...............................................43

Figura 39 – Variação da Energia no tempo (WCDMA) ..........................................................44

Figura 40 – Espectro para o WCDMA .....................................................................................44

Figura 41 – Histograma do WCDMA ......................................................................................45

Figura 42 – Espectro de frequência do WI-FI ..........................................................................46

Figura 43 – WI-FI livre ............................................................................................................46

Figura 44 – WI-FI ocupado ......................................................................................................47

Figura 45 – Variação da Energia (WI-FI) ................................................................................47

Tabela 6 – Taxa de Ocupação – Wi-Fi .....................................................................................48

LISTA DE SIGLAS

FCC Federal Communications Comission

FSA Fixed Spectrum Acess

ANATEL Agência Nacional de Telecomunicações

DSA Dynamic Spectrum Acess

SRM Seletive Radiation Meter

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers

WI-FI Wireless fidelity

SDR Software Defined Radio

WCDMA Wideband Code Division Multiple Acess

MAC Medium Access Control

PHY Physical Layer

OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple Acess

TDMA Time Division Multiple Access

EIRP Equivalente Isotropically Radiated Power

BS Base Station

DFH Dynamic Frequency Hopping

CPE Costumer Premises Equipment

PD Probability of Detection

PFA False Alarm Probability

SUMÁRIO

CAPÍTULO 1 : Introdução ...................................................................................................01

1.1 Histórico do Projeto-Base ..................................................................................................02

1.2 Planejamento de Cobertura ................................................................................................02

1.3 Motivação ...........................................................................................................................03

1.4 Objetivos ............................................................................................................................03

1.5 Estrutura do Projeto ...........................................................................................................03

CAPÍTULO 2: Rádio Cognitivo ...........................................................................................05

2.1 Introdução ..........................................................................................................................05

2.2 Protocolo IEEE 802.22 ......................................................................................................07

2.3 Técnicas de Sensoriamento ................................................................................................11

2.3.1 Introdução .......................................................................................................................11

2.3.2 Detecção de Energia ........................................................................................................13

CAPÍTULO 3: Resultados práticos das técnicas de Sensoriamento .................................16

3.1 Introdução ..........................................................................................................................16

3.2 Metodologia .......................................................................................................................16

3.3 Detecção de Energia ..........................................................................................................19

3.4 Comparação de Resultados ................................................................................................40

CAPÍTULO 4: Ocupação espectral de diferentes serviços de telecomunicações .............41

4.1 Introdução ..........................................................................................................................41

4.2 Telefone sem fio .................................................................................................................42

4.3 WCDMA ............................................................................................................................43

4.4 WI-FI ..................................................................................................................................45

CAPÍTULO 5: Conclusão e trabalhos futuros ....................................................................48

Bibliografia .............................................................................................................................50

1

Capítulo 1 - Introdução

O conceito de rádio cognitivo foi proposto pela primeira vez por Joseph Mitola III, em

um seminário no KTH (Royal Institute of Technology, em Estocolmo, Suécia) em 1998 e

publicado em um artigo de Mitola e Gerald P. Maguire Jr, em 1999 [1]. Trata-se de uma

abordagem inovadora em comunicações sem fio. Consiste em um rádio capaz de se adaptar

conforme o ambiente ao seu redor. Esta tecnologia é capaz de observar o comportamento da

utilização do meio de transmissão, analisar as informações disponíveis, tirar conclusões sobre

o estado atual dos serviços em estudo. Neste caso nos debruçaremos nos canais de TV em

VHF, como um dos serviços acima citado. O rádio também pode alterar os seus parâmetros

definidos a priori, caso necessário, com o objetivo de aperfeiçoar a sua comunicação sem

causar interferência para outros usuários do meio.

Órgãos reguladores em todo mundo, incluindo o Federal Communications

Commission (FCC-Comissão Federal de Comunicações) nos Estados Unidos e Ofcom (Office

of Communications - gabinete de comunicações) no Reino Unido, descobriram que a maioria

das frequências de rádio do espectro é utilizado de forma ineficiente, seja no domínio da

frequência ou no tempo [1]. As bandas de rede celular estão sobrecarregadas na maior parte

do mundo, mas as outras faixas de frequência (militar, rádio amador) não são eficientemente

utilizadas. Estudos independentes realizados em alguns países confirmaram essa observação,

e concluiu-se que a utilização do espectro depende da demanda de serviço e da região

analisada. A política de concessão de frequências vigente, para o controle e organização da

utilização do espectro de frequência, é definida através da Fixed Spectrum Access (FSA) [1].

O espectro é subdividido em intervalos fixos, e as empresas que adquirirem o direito de

utilização serão os usuários exclusivos durante o período de vigência do contrato firmado

junto ao órgão regulador de cada região. A ANATEL (Agência Nacional de

Telecomunicações) é a agência reguladora dos serviços de telecomunicações no Brasil.

Inicialmente quando foi desenvolvido este protocolo (FSA), tinha como objetivo tornar

simples e viável a organização e a utilização das comunicações por rádio frequência. Porém,

com o passar dos anos e o aumento na demanda de serviços de telecomunicações, tornou-se

um limitador para a expansão e melhora na qualidade dos serviços prestados. O acesso ao

espectro pelos usuários licenciados, que doravante denominaremos usuário primário, não leva

2

em consideração quantas vezes ao dia este usuário realiza uma transmissão. Caso algum

usuário diferente do portador da licença, denominado usuário secundário, realize uma

transmissão neste intervalo de frequência causando interferência no serviço prestado ao

usuário primário, deverá responder judicialmente e terá seus equipamentos recolhidos.

Com a evolução da tecnologia do rádio cognitivo e os devidos protocolos para

padronização do seu uso, deixaremos de utilizar a política do FSA para utilizarmos a política

de Dynamic Spectrum Access - Acesso Dinâmico ao Espectro (DSA), que irá permitir o uso

eficiente do espectro de frequência. Neste caso, tem-se mais que um usuário por faixa de

frequência, desde que não haja interferência entre os usuários.

1.1 Histórico do Projeto.

A pesquisa sobre sensoriamento espectral para rádio cognitivo iniciou-se na última

década, quando se começou a conhecer melhor as vantagens do rádio cognitivo, e passando a

perceber-se que o espectro de frequências poderia ser utilizado de forma eficiente. Com o

conhecimento do conceito de rádio cognitivo, percebeu-se que o uso do mesmo (espectro de

frequência) poderia realizar-se simultaneamente para diversos serviços dentro de uma faixa de

frequência específica. Neste caso, com o advento do sensoriamento espectral para rádio

cognitivo percebeu-se que as faixas de frequências propostas pelo IEEE 802.22 (entre 54

MHz e 862 MHz), que são as faixas de frequências propostas para o rádio cognitivo,

poderiam abranger diversos serviços de forma mais eficiente sem interferir nos serviços já

existentes no referido intervalo de frequências, que para o sistema Brasileiro corresponde os

canais de TV aberta e digital e os canais de Rádio FM [2].

1.2 Planejamento de Cobertura.

Inicialmente considerou-se o sensoriamento de algumas faixas de frequências dentro e

fora do proposto pelo IEEE 802.22. Após algumas análises e medições com o medidor

seletivo de campo NARDA SRM 3006, verificamos que seguindo o protocolo IEEE 802.22

no que concerne a faixa de operação (entre 54 MHz e 862 MHz), estaríamos na faixa de

frequência dos canais de TV aberta do sistema brasileiro [2].

3

1.3 Motivação

Os trabalhos e pesquisas sobre o sensoriamento espectral para o rádio cognitivo

existentes na literatura, apenas abordam aspectos ligados aos métodos ou técnicas de

sensoriamento, e faz-se alguma aproximação do mundo real através de simulações

computacionais por programas especializados e pelo MATLAB [3]. Estas aproximações

sempre visam propor algoritmos capazes de mostrar a eficiência do rádio cognitivo e poder

ser útil num futuro muito próximo, pois conforme a técnica de sensoriamento utilizada

apresenta uma probabilidade de erro muito baixa. Por exemplo, a técnica mais utilizada nos

trabalhos é a detecção de energia, onde conforme a aplicação poderemos ter probabilidade de

falso alarme (PFA) abaixo de 10% e a Probabilidade de decisão (PD) perto de 90%. Onde a PFA

é a probabilidade de um canal livre ser interpretado como canal ocupado, e a PD é a

probabilidade de um canal ocupado ser interpretado como ocupado [3].

Este projeto, diferente do que existe na literatura, teve o auxílio do medidor seletivo de

campo SRM 3006, responsável pela aquisição de dados de potência no intervalo de frequência

configurado, vital para todo estudo e análise dos canais de VHF. Neste projeto, estudos e

análises procuram aproximar-se da realidade que é o sensoriamento propriamente dito.

1.4 Objetivos

O objetivo deste projeto é a realização de um estudo sobre o sensoriamento espectral

para rádio cognitivo a partir da técnica de detecção de energia, comparando os critérios de

Neyman - Pearson com o critério M dB, aplicando em canais de TV Aberta Analógica, na

faixa de 54 MHz a 216 MHz (canais 2, 4, 6, 7, 9,11 e 13 do sistema Brasileiro) definidos pela

ANATEL. O estudo pretende ainda realizar uma aplicação prática dos limiares de decisão

obtidos em serviços de Wi-fi, WCDMA (aplicado a redes celulares) e o telefone sem fio.

1.5 Estrutura do Projeto

O Capítulo 2 trata sobre a definição de rádio cognitivo, quais os seus parâmetros

importantes, seus conceitos e o seu protocolo. Introduz as técnicas de sensoriamento espectral

e a detecção de energia. Veremos as suas vantagens e desvantagens.

4

O Capítulo 3 apresenta as medições em campo, o que foi coletado, as dificuldades

encontradas, as especificações do equipamento de medição (medidor seletivo de campo SRM-

3006). Apresenta também o resultado prático que se obteve para cada técnica, usando a

metodologia proposta no Capítulo 3, conversões necessárias, parâmetros analisados, tabelas e

gráficos gerados.

O Capítulo 4 apresenta o resultado das técnicas apresentadas nos canais referentes aos

serviços de WI-FI, o WCDMA aplicado a rede celular e o canal destinado ao telefone sem fio.

Estes resultados serão comparados entre si pela sua probabilidade de detecção e a

probabilidade de falso alarme.

O Capítulo 5 traz as conclusões, observações sobre esse projeto e também as

comparações com outros trabalhos na literatura. Além disso, serão apresentadas indicações de

melhorias e objetos de estudo para trabalhos futuros.

5

Capítulo 2 – Rádio Cognitivo

Neste capítulo iremos definir o que é a tecnologia de rádio cognitivo (RC).

Apresentaremos seus conceitos, elementos e parâmetros importantes que definem a sua

operação.

2.1 Introdução

O rádio cognitivo é uma tecnologia com potencial para ampla aplicação no futuro.

Com a quantidade de serviços prestados em telecomunicação por sistemas que operam em

meio não confinado, o ar, além de aplicações que estão ainda por surgir. O espectro de

frequência tornou-se escasso, que brevemente não será capaz de atender a toda a demanda do

tráfego de dados que necessitamos, a não ser que seja modificada a sua estrutura ou que sejam

desenvolvidas novas tecnologias que permitam o uso eficiente do espectro de frequência.

Alterar todo um modelo de acesso fixo ao espectro (FSA), além de extremamente

oneroso, levaria anos para a total adaptação. O modelo DSA apesar de ser a solução, só

poderia ser aplicado gradativamente, de modo a não afetar toda a estrutura do mundo

moderno. Como uma possível solução alternativa, o rádio cognitivo aparece para resolver esta

questão.

Desde o momento em que surgiu a ideia de um rádio capaz de automaticamente se

adaptar ao meio e alterar os seus parâmetros de transmissão, e consequentemente o seu canal

de comunicação, foram realizados estudos para definir como deveria ser elaborado o seu

funcionamento de maneira que não interferisse em sistemas licenciados. Desta forma, surgiu

em 2011 o protocolo IEEE 802.22, como a primeira aplicação da tecnologia de RC [4].

O rádio cognitivo deve ser capaz de realizar o ciclo cognitivo, ilustrado na Figura 1

descrito através das seguintes etapas:

1. Sensoriamento do Espectro: etapa responsável pelo monitoramento do meio de

propagação, o ar. O RC deve ser capaz de medir o campo elétrico no canal de

interesse;

6

2. Análise: etapa responsável pela tomada de decisão do estado do canal. Esta etapa é

feita por software, conforme a técnica de avaliação do sensoriamento do espectro que

for aplicada;

3. Gerenciamento: etapa responsável pela adaptação dos parâmetros de transmissão,

caso o estado do canal seja livre, para atender a demanda dos clientes. Esta etapa é

realizada através do Software Defined Radio - Rádio Definido por Software (SDR). O

RC define como devem ser programados os seus parâmetros, como a taxa de

transmissão e a modulação, de forma que otimize a transmissão dos dados;

4. Adaptação: etapa responsável pela adaptação dos parâmetros de transmissão do rádio

cognitivo para o caso do estado do canal estar ocupado. Esta etapa também é

realizada através do SDR. O RC reconfigura seus parâmetros para realizar um

handoff, ou alterar o canal de comunicação, caso o canal utilizado tenha o início de

transmissão do usuário primário.

Figura 1 - ciclo cognitivo [4].

Neste projeto, será abordado mais profundamente o processo cognitivo desta

tecnologia, mais especificamente as técnicas de análise do sensoriamento, as responsáveis

pela tomada de decisão sobre o estado do canal. Esta etapa é de extrema importância para o

7

funcionamento do RC, pois uma avaliação errada do estado do canal que se deseja transmitir

acarretará em interferência para a transmissão do usuário primário, o que é a preocupação

fundamental desta tecnologia.

2.2 Protocolo IEEE 802.22

Devido a sua inovação e ampla aplicação em futuras tecnologias, a implantação do

rádio cognitivo foi discutida em diversos congressos, de tal forma que não fosse necessário

mudar o cenário atual de acesso ao espectro de frequência, o FSA [3],[10], [11]. Neste

pensamento foi elaborado o primeiro protocolo com aplicação do Rádio Cognitivo, o IEEE

802.22, um padrão para redes WRAN (Wireless Regional Area Network). O protocolo tem

como objetivo desenvolver uma técnica que permita o compartilhamento do espectro

destinado ao serviço de rádio difusão da TV Analógica e TV Digital, utilizando os intervalos

na faixa de frequência que não estão sendo utilizados em regiões rurais (o estudo deu maior

ênfase para estas regiões), possibilitando a prestação do serviço de banda larga.

Os componentes do sistema são as estações-base (Base Station - BS) e os usuários

(Customer-premise Equipment – CPE), que são equipamentos de clientes fixos ou móveis. De

forma similar ao sistema de comunicação celular, a BS possui maior capacidade

computacional para realizar a tomada de decisão sobre o estado do canal e assim realizar a

função cognitiva. Os CPE’s são mais simples, porém têm a capacidade de realizar o

sensoriamento do espectro e reenviar para as BS´s os dados obtidos.

Existem três propostas de implantação. A primeira proposta consiste em uma tomada

de decisão da BS isoladas para a sua área de cobertura. Uma BS realizaria a interpretação dos

dados sobre o sensoriamento do espectro local realizado pelos usuários, determinando que

canal possui disponibilidade de transmissão, e então retransmitiria para os usuários o

resultado da avaliação.

A segunda proposta consiste em uma abordagem centralizada, onde as estações bases

(BS´s) forneceriam os seus dados de localização a um servidor, e este informaria a

disponibilidade dos canais de TV. Todas as estações bases possuem receptores GPS

permitindo determinar a sua localização para servir como referência para a área de cobertura a

ser atendida. Ao receber a informação do servidor, a BS retransmitiria estes dados para os

8

CPE’s em sua área de cobertura. Como terceira proposta, seria realizada a combinação dos

modelos apresentados, o isolado e o centralizado.

Como é possível observar, o rádio cognitivo seria até o momento utilizado de forma

que o sensoriamento é realizado nos CPE’s e a decisão quanto à ocupação seria avaliada pela

BS. A estrutura para o sistema proposto pelo protocolo IEEE 802.22 pode ser observada na

Figura 2:

Figura 2 - Padrão IEEE 802.22 para radio cognitivo [5].

Pode-se observar, a semelhança do sistema com outros serviços, como o celular e o

IEEE 802.16 (WiMAX), porém a sua área de cobertura será maior, variando do valor típico

de 30 km podendo chegar até 100 km com instalação de repetidoras e sua taxa de transmissão

de downstream (enlace da BS para CPE) possui o valor típico de 1.5 Mbit/s, podendo chegar a

19 Mbit/s, com um valor típico de 384 kbit/s para upstream (enlace do CPE para a BS). A

Figura 3 apresenta uma comparação entre as redes sem fio quanto ao seu alcance e a taxa de

transmissão.

http://www.tu-ilmenau.de/fileadmin/public/iks/files/lehre/socs/SO-P2-L4-ieee802-Final.pdf

9

Figura 3 - Padrão IEEE 802.22 para radio cognitivo [5].

A arquitetura do padrão está dividida entre a camada física (PHY) e a camada de

enlace (MAC), de forma similar aos demais padrões de redes sem fio. A camada física é a

responsável pela padronização dos parâmetros físicos necessários para realizar a

comunicação, como potência de transmissão, modulação, tamanho da banda do canal

utilizado. A camada de enlace é a responsável por realizar as funções do rádio cognitivo, ou

seja, ela interpreta os dados obtidos com o sensoriamento, se o canal estiver livre, ela poderá

alterar os parâmetros físicos para a transmissão. Esta camada toma decisões (acima descritas,

como verificar se o canal está livre ou ocupado) do sistema, e além disso, realizar o enlace,

definindo como os quadros deverão ser montados para transmissão.

A camada física deve ter a capacidade de adaptação, conforme a informação que será

fornecida pela camada de enlace. Ele deverá ser capaz de alterar rapidamente a potência, a

portadora de transmissão, a largura de banda e os parâmetros de modulação. É importante

observar que o OFDMA [6] é a modulação que permitirá a rápida adaptação dos parâmetros

de transmissão. A Tabela 1 contém os parâmetros do sistema que podem ser alterados

conforme a necessidade.

10

Tabela 1 - Parâmetros do sistema [6].

A camada de enlace realizará o sensoriamento de duas maneiras: dentro da banda (in-

band) e fora da banda (out-of-band) de interesse. Também tem como função manter o

controle do canal ocupado pelo rádio cognitivo. Caso o usuário primário inicie uma nova

transmissão, deve interromper o enlace estabelecido anteriormente. Comparando com o

sistema celular, seria similar a realizar um hand-off.

A detecção do canal durante o sensoriamento, in-band ou out-of-band, terá a opção de

ser realizada rapidamente, conhecida como fast sensing, ou de forma detalhada, denominada

fine sensing. O fast sensing é realizado no tempo de 1 ms para cada canal analisado, com o

objetivo de fazer uma breve avaliação do estado do canal (do usuário primário neste caso). A

carga computacional é menor, com o objetivo de simplesmente ter uma avaliação inicial do

estado do canal. Caso ao realizar o fast sensing se observe alguma alteração, é então realizada

http://www.teleco.com.br/

11

a fine sensing, sendo esta mais robusta e com maior quantidade de dados. O tempo de

sensoriamento no caso do fine sensing é de aproximadamente de 25 ms, possibilitando assim

uma avaliação melhor do estado do canal.

Ao realizar-se o sensoriamento do espectro é utilizado um momento de espera. Desta

forma, durante a comunicação entre BS e CPE a transmissão é interrompida para se “escutar”

o canal, ou seja, observar o seu comportamento para verificar se um usuário primário iniciou

sua transmissão e assim evitar confundir os tipos de usuários (primário e secundário). Porém,

o protocolo IEEE 802.22 propõe um modo alternativo, denominado Dynamic Frequency

Hopping (DFH), que possibilita a transmissão e o sensoriamento simultaneamente.

Quanto ao sensoriamento do canal, o protocolo não indica uma técnica

especificamente para ser executada, apenas exige que não ocorra a interferência na

transmissão do usuário primário, tendo como parâmetros de funcionamento uma PD ≥ 90% e a

PFA≤10%. Portanto, ele deixa a critério do projetista a escolha sobre a técnica que será

aplicada, possibilitando diferentes custos nos produtos finais, uma vez que cada técnica

apresenta diferente complexidade. No caso deste projeto, foi escolhida a técnica de detecção

de energia, que é a mais simples, e consequentemente de menor custo de implantação, porém

é necessário que o sistema atinja os requisitos mínimos estabelecidos (sem interferência no

canal primário e PD ≥ 90% e a PFA≤10% entre outros).

2.3 Técnicas de Sensoriamento de Espectro

2.3.1 Introdução

Existem diferentes técnicas de sensoriamento de espectro em que se destacam o

detector de filtro casado, o detector ciclo estacionário e o detector de energia. As técnicas são

classificadas conforme a quantidade de faixas de frequência em que são realizados o

sensoriamento e o conhecimento prévio necessário do sinal transmitido pelo usuário primário.

A primeira classificação, por quantidade de faixa de operação, é definida em banda

estreita e banda larga. Na técnica por banda estreita o sensoriamento é realizado de forma

12

individual, um canal por vez utilizando-se um filtro passa- banda sintonizável. Na técnica por

banda larga, através de banco de filtros paralelos ou por uma arquitetura computacional de

alto desempenho, o sensoriamento é realizado em uma faixa de frequência ampla, podendo

atender a vários canais simultaneamente. Como vantagem, a banda larga realiza mais

rapidamente o sensoriamento de um intervalo maior de frequência, porém o custo operacional

é muito alto, o que torna este tipo de operação muito mais onerosa e complicada para ser

implementada.

A classificação pelo conhecimento do sinal do usuário primário do canal de interesse é

classificada como coerente ou não coerente. O primeiro possui uma espécie de “gabarito” do

sinal de interesse para realizar a correlação com o sinal medido durante o sensoriamento. Já o

segundo independe do sinal aplicado ao canal. O coerente apresenta maior probabilidade de

acerto sobre o estado do canal. O não coerente é mais versátil, pois basta realizar a

comparação com um determinado parâmetro e/ou o limiar de decisão.

Neste projeto, foi selecionada a técnica Detecção de Energia, classificada em banda

estreita e não coerente, e aplicada duas metodologias para a determinação do limiar crítico, o

critério de Neyman-Pearson e o critério M dB. Como fator principal para ser escolhida é a

facilidade de implementação para ambos os critérios.

O critério de Neyman-Pearson estabelece que o limiar de decisão é aquele que

maximiza a probabilidade de detecção, mantendo a probabilidade menor ou igual a um limite

fixo tolerável [12].

O critério M dB se baseia no comportamento médio do Noise Floor, ou chão de ruído.

A principal preocupação deste método é que tanto a variância quanto o valor máximo do ruído

variam entre os canais, ou seja, para cada canal que se deseja avaliar, será necessário

determinar novamente o limiar de decisão. Este fato torna esta técnica não confiável, pois

para determinadas faixas de frequência o valor médio do ruído é elevado, o que consequente,

caso a SNR do sinal não seja muito elevada, faz com que a PD deste sistema venha a ser

inferior ao exigido pelo protocolo, de 90%.

13

Para determinarmos o limiar de decisão pelo Critério M dB devemos determinar o

valor médio da potência em watt no canal e então converter este valor para dBm. A este valor

acrescentamos 3 dB, 6 dB ou 10 dB, dependendo do valor de PD e PFA obtido para cada um

dos casos. Esse valor varia conforme a região de aplicação, além do intervalo de frequência.

Para aumentar o desempenho de um sistema de rádio cognitivo, basta realizarmos a

tomada de decisão de forma cooperativa. Neste tipo de arquitetura cada equipamento que

compõe a rede estabelecida, realiza o sensoriamento do ambiente ao seu redor. Os dados

obtidos são então compartilhados, de forma centralizada ou distribuída. Na cooperação

centralizada, cada usuário envia o resultado do sensoriamento para um servidor, a estação

base, que possui maior capacidade computacional. Este servidor realiza a tomada de decisão

sobre o estado do canal e redistribui o resultado para os clientes. Na cooperação distribuída,

os usuários compartilham entre si o resultado do sensoriamento, e cada um define o estado

para o canal a partir destes dados. O resultado final então é definido pela combinação das

interpretações obtidas por cada usuário, se tornando comum a todos eles. O protocolo IEEE

802.22 propõe a cooperação centralizada, onde as CPE’s informam para a BS o resultado de

seu sensoriamento para que ela determine o estado do canal e informe para as CPE’s.

Para as técnicas de decisão binária, ou seja, técnicas em que a interpretação do estado

do canal é definida pela comparação com limiares, são utilizados para avaliar o seu

desempenho a Probabilidade de Detecção (PD) e a Probabilidade de Falso Alarme (PFA), que

serão apresentadas posteriormente.

A partir de agora serão detalhadas as técnicas de sensoriamento objeto de estudo deste

projeto.

2.3.2 Detecção de Energia

A técnica de detecção de energia é a mais fácil e de menor complexidade dentre as

técnicas mais difundidas [7]. A sua desvantagem é o seu baixo rendimento em casos que a

razão sinal ruído é baixa, em casos de interferências no canal e em canais com

desvanecimento de frequência seletiva.

14

O sinal detectado por rádio frequência pode ser classificado em duas categorias. A

primeira é que no sinal captado na antena tenhamos apenas ruído, definida como hipótese H0.

O outro caso é de que o sinal de entrada seja a combinação do sinal transmitido por um

usuário e o ruído ambiente, definida como hipótese H1. Assim, podemos definir as duas

hipóteses como:

(Eq. 1)

Onde:

xi(t) é o sinal de entrada do rádio cognitivo;

s(t) é o sinal do usuário primário;

w(t) é o ruído ambiente, Gaussiano de variância ;

A figura 4 mostra de forma simples a arquitetura do detector de energia:

Figura 4 – detector de energia [8]

O sinal de entrada xi(t) é sintonizado pelo primeiro bloco, um filtro passa-banda. Sua

função além de sintonizar o canal de interesse é limitar a banda do ruído e normalizar a sua

variância. Em seguida é calculada a média quadrática do sinal xi(t) para cada uma das N

amostras de sinal no instante de tempo verificado através de um dispositivo de elevação

quadrática e um integrador. Como resultado, na saída é obtido a estimativa de energia para o

canal, yi. Segue a equação correspondente a arquitetura:

(Eq. 2)

Finalmente, para determinarmos o estado do canal observado, deve-se comparar a

energia do canal com o valor do limiar de decisão:

15

(Eq. 3)

Ao realizarmos o sensoriamento, podemos ter as seguintes possibilidades para a

interpretação do estado do canal:

P(yi ≥ λDE | H1): Probabilidade de um canal no estado H1 ser interpretado pelo

sensoriamento como canal ocupado (H1). Esta probabilidade é denominada

Probabilidade de Detecção (PD);

P(yi ≤ λDE | H1): Probabilidade de um canal no estado H1 ser interpretado pelo

sensoriamento como canal livre (H0). Esta probabilidade é denominada Probabilidade

de Perda de Detecção (PPD);

P(yi ≥ λDE | H0): Probabilidade de um canal no estado H0 ser interpretado pelo

sensoriamento como canal ocupado (H1). Esta probabilidade é denominada

Probabilidade de Falso Alarme (PFA);

P(yi ≤ λDE | H0): Probabilidade de um canal no estado H0 ser interpretado pelo

sensoriamento como canal livre (H0). Esta probabilidade é denominada Probabilidade

de Detecção de Buraco Espectral (PDBE);

Se a energia do canal for maior ou igual ao limiar de decisão (λDE), o canal é definido

como ocupado, hipótese H1. Se a energia do canal for menor que o limiar de decisão, é

interpretado que o canal está livre para acesso, hipótese H0.

16

Capítulo 3 – Resultados Práticos da Técnica de Sensoriamento

3.1 Introdução

Neste capítulo demonstraremos todo o procedimento para obter o limiar de decisão

para a técnicas de sensoriamento de detecção de energia, segundo os critérios de Neyman-

Pearson e o critério M dB. Para esta realização foi utilizado o medidor seletivo de radiação

SRM-3600, fabricado pela NARDA, para obter os dados de medição do campo elétrico, em

V/m, para os intervalos de frequência selecionados e o software MATLAB, utilizado para a

interpretação dos dados e a determinação dos limiares de decisão.

3.2 Metodologia

A faixa de frequência de interesse, definida pelo IEEE 802.22, corresponde a faixa

destinada para difusão da TV Analógica e Digital, compreendida no intervalo de 54 MHz a

862 MHz. Foram definidos como canal livre (hipótese H0) e canal ocupado (hipótese H1) o

canal 3 (60 – 66 MHz) e o canal 4 (66 – 72 MHz – TV GLOBO/RJ), respectivamente.

O local de medição foi o Laboratório de Processamento de Sinais, Aplicações

Inteligentes e Comunicações (PROSAICO), localizado no 5º andar do Campus Negrão de

Lima, na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Elas foram realizadas no período

da manhã, utilizando a antena composta por três eixos de dipolos, onde a faixa de operação é

de 27 MHz até 3 GHz [13]. O período de cada medição utilizado foi de 2 minutos para todas

as medições, devido ao espaço de memória interna do equipamento ser limitada a 128 MB.

Foram realizadas 20 medições de cada durante dois dias. Estas medições foram utilizadas

como dados para ambos os critérios abordados.

17

Figura 5 – Distância da UERJ ao Sumaré.

A Figura 5, referente à apresentação da distância entre a UERJ e a antena transmissora

instalada no Sumaré, foi obtida a partir do Google Earth. A medição consiste em realizarmos

a seleção do canal desejado a partir de um filtro seletivo, embutido no medidor de campo. No

canal selecionado são medidos os valores de intensidade de campo elétrico, em V/m, para

cada amostra de frequência. O medidor fornece o valor da intensidade média, o valor máximo,

o valor atual, entre outras opções [14]. Para o projeto, o interesse é no valor atual da medida,

que é o valor instantâneo de intensidade do campo elétrico para o instante de tempo em

avaliação. O medidor gera um arquivo no formato “.csv” para cada instante de tempo, que

varia conforme a configuração do RBW (Resolution Bandwidth). O RBW diz respeito a sua

capacidade de distinguir entre sinais de mesma amplitude [15], porém em frequências

diferentes, ou simplesmente o espaçamento entre frequências adjacentes para a medição.

Quanto menor esse espaçamento, mais detalhado torna-se a medida, porém maior será o

intervalo de tempo entre medições e maior será o arquivo gerado. Como padrão para as nossas

medições, o analisador foi programado para realizar medidas do campo elétrico (V/m) do

canal selecionado com o tempo de duração de 2 minutos e com o RBW de 2 kHz. O valor do

RBW foi escolhido experimentalmente, com o objetivo utilizar uma configuração em que a

medida se torne o mais detalhada possível, porém o intervalo de tempo sendo inferior a 1

segundo.

18

Devido ao fato da antena receptora ser composta por três eixos de dipolos de

aproximadamente 12 cm com disposição cruzada (Figura 6), considera-se que eles

influenciam no somatório e captação do campo elétrico medido, sendo assim necessário

converter o valor medido:

Figura 6 – Corte da antena de três eixos de dipolo [16].

onde Vincidente é a tensão medida em dBmV em função do campo elétrico incidente (Eincidente)

corrigido pela quantidade e comprimento dos dipolos. Para determinarmos a potência

recebida pela relação entre dBmV e dBm, considerando casamento de impedância da antena

com o analisador [9], temos:

19

3.3 Detecção de Energia

A técnica de detecção de energia é a mais abordada em literaturas que descrevem o

rádio cognitivo. É a técnica mais simples para aplicar e, caso a SNR não seja muito baixa,

apresenta um resultado satisfatório. Vamos demonstrar teoricamente, a partir de simulações

realizadas no MATLAB, quais os resultados esperados juntamente com o resultado obtido na

prática.

Um importante aspecto para o sensoriamento é interpretar o momento em que é

observado ruído no canal. Por definição, o ruído ambiente possui um comportamento

Gaussiano e variância . Ao realizar a medição do canal 3, compreendido no intervalo de 60

MHz a 66 MHz, espera-se observar apenas ruído ambiente. Na Figura 7 observa-se o espectro

de frequência em um determinado instante de tempo:

Figura 7 – Comportamento do Ruído.

Pode-se observar que não há um sinal de transmissão de TV analógica neste intervalo,

pois não são observadas as portadoras de luminância, crominância e de áudio. O seu

comportamento estatístico está ilustrado na Figura 8:

20

Figura 8 – Histograma do Canal 3.

O seu comportamento pode ser aproximado por uma normal, onde o valor médio do

campo elétrico nesta medição é 0,23 mV/m e a sua variância 7,25 x 10-9

(mV/m)². Desta

forma, observa-se o comportamento esperado para um canal composto apenas por ruído

ambiente. Por este motivo toda medição realizada no canal 3 será considerada como resultado

para um canal livre, hipótese H0. De forma semelhante, demonstra-se o canal 4, considerado

sempre como ocupado. A Figura 9 apresenta o espectro de frequência medido para um

determinado instante de tempo:

21

Figura 9 – Comportamento de uma transmissão de TV.


Na figura 9, podemos observar a presença das portadoras de luminância, crominância

e de áudio para a transmissão da TV analógica. O valor médio do campo elétrico neste

instante foi de 0,35 mV/m e a variância 1.6 x 10-6

(mV/m)². Observa-se na figura 10 que o

comportamento estatístico do sinal aproxima-se de uma distribuição Chi Quadrada [8]. Para a

técnica de detecção de energia, caso a SNR no instante de tempo realizado a medição for

baixa, ou seja, a densidade de potência do sinal recebido for baixa, a energia do canal estará

se aproximando do comportamento que seria esperado para um canal livre. Esta é a

22

justificativa para os erros na interpretação do estado de canais ocupados de serem confundidos

com canais livres.

Faremos inicialmente a simulação no MATLAB para obter um resultado teórico para

confrontarmos com o resultado obtido na prática. Por questão de aproximação,

consideraremos o canal livre com uma distribuição Gaussiana e o canal ocupado será

considerado uma distribuição Chi-quadrada [8].

É considerada como uma medição o período em que é iniciado o sensoriamento do

canal a ser avaliado até seu término. Com o objetivo de comparar o resultado prático e o

simulado, o número de medições geradas no MATLAB serão 20.

Cada arquivo gerado trata-se de um instante de tempo medido. A quantidade de

arquivos é em função do tempo de duração para cada medição, o quanto de detalhamento

desejamos que o analisador de espectro registre e do valor de resolução para o intervalo de

frequência, definido através do RBW. No padrão seguido para a execução prática, cada

medição teve uma duração de 2 minutos para que os arquivos gerados não fossem grandes,

acabando com o espaço de gravação com uma única medição. Foram registrados os valores

atuais, médios e máximos e o valor de RBW foi 2 kHz. Este valor de RBW foi escolhido por

atender melhor o nível de detalhamento que era desejado. Com estas configurações, em média

cada medição ficou com 200 instantes de tempo, ou 200 arquivos.

A quantidade de pontos por medição e o tempo de varredura são em função do RBW

[17]. Este é o espaçamento entre frequências adjacentes. Quanto menor o valor de RBW,

melhor será a resolução da medição e consequentemente maior será o número de amostras.

Para o valor utilizado nas medições de 2 kHz para o RBW, a quantidade de amostras por

instante foi de 6145 pontos. Este será o valor utilizado para a simulação.

O valor médio para as hipóteses influenciarão no comportamento da energia esperada

para o canal. O objetivo é verificar o quão aderente é a simulação com relação a resultado

obtido na prática. Para simulação, será considerado o valor informado nas medições

apresentadas anteriormente. Para a hipótese H0, o valor médio utilizado é 0,23 mV/m e para a

23

hipótese H1 o valor médio utilizado é 0,35 mV/m. Em posse destes valores, serão

apresentados e comparados simultaneamente os resultados simulados e os práticos.

O canal livre apresenta um comportamento estatístico para a intensidade de campo elétrico

aproximado a distribuição Gaussiana. Para demonstração, foi simulado o equivalente a um

instante de medição, onde os valores de intensidade de campo elétrico foram gerados

aleatoriamente seguindo uma distribuição Gaussiana. A Figura 11 apresenta o espectro de

frequência da simulação e a Figura 12 apresenta o de uma medição referente ao canal 3.

Comparando-se as figuras verifica-se um comportamento aproximado ao do ruído branco. Na

Figura 13 e Figura 14 é apresentada a distribuição estatística dos sinais simulados e práticos,

respectivamente. Ao calcular-se a curtose destas distribuições, utilizando o MATLAB, foi

obtido 3,07 para o simulado. Para determinar a curtose da medição prática, foi necessário

excluir os pontos mais elevados da medição. Este intervalo trata-se de uma portadora que é

transmitida nesta faixa de frequência, que é irrelevante para o problema avaliado. Ao calcular

a curtose da medição após este tratamento o valor obtido foi 3,52.

Figura 11 – Espectro para a hipótese H0 (simulação).

24

Figura 12 – Espectro do Canal 3.

Figura 13 – Histograma para a hipótese H0 (simulação).

25


A partir da definição e observação do comportamento da medição, podemos então

determinar a energia no canal para cada instante através da equação 3, e assim observar a

variação da energia no canal com o tempo. Para a simulação, o valor médio para a intensidade

do campo elétrico para cada instante também foi aleatório, com distribuição Gaussiana. Segue

a Figura 15 e figura 16, com a variação da energia do canal com o tempo de duração de 2

minutos para a medição prática.

Figura 15 – Energia para a hipótese H0.

26

Figura 16 – Energia do Canal 3.

O objetivo agora é verificar qual é o comportamento do canal livre. Realizamos este

procedimento para as 19 medições restantes, e os concatenamos pelo MATLAB. Desta forma

teremos os dados para verificar como é a variação da energia. Na simulação, são gerados os

20 vetores de medição, e posteriormente todos os vetores são concatenados. Apresenta-se nas

Figuras 17, 18, 19 e 20 o comportamento da energia nestas medições. Nas Figuras 17 e 18 são

apresentadas a variação da energia nos canais com o passar do tempo para a simulação e no

canal 3, respectivamente. Observa-se que na simulação a média da energia se mantém

estabilizada. No canal 3 ocorrem saltos nestes valores médios, correspondentes a momentos

diferentes nas medições, causadas porque as medições foram realizadas de forma intercaladas,

em posições diferentes no laboratório e em dois dias.

27

Figura 17 – Energia no tempo (H0 simulação).

Figura 18 – Energia do canal 3 no tempo.

Nas Figuras 19 e 20 são apresentadas as distribuições estatísticas da energia no canal

da simulação e do canal 3. Com esta apresentação, é possível visualizar de maneira mais

rápida o comportamento do canal e comparar com outros canais.

28

Figura 19 – Histograma da simulação para a hipótese H0.


Na Tabela 2 são apresentados o valor médio e a variância da energia obtida para a

hipótese H0. Os valores obtidos por simulação e pela prática são próximos, indicando que a

teoria se aproxima da realidade.

Resultado Valor Médio Variância Qtd de Pontos

Simulado 5.31x10-8

2.11x10-17

4000

Prático 6.86x10-8

1,55x10-17

4418

Tabela 2 – Resultados para a hipótese H0.

29

Será apresentado o processo para verificar o comportamento da energia no canal

ocupado. Na prática será o canal 4 (66 MHz a 72 MHz), que é destinado a difusão da

emissora Globo / RJ. O comportamento da intensidade do campo elétrico no canal ocupado é

uma distribuição chi-quadrada, dependente da taxa de ocupação emissora. Em dado momento,

a densidade de potência pode ser de tal forma que, ao verificarmos a energia no canal, notar-

se-á um valor menor que o limiar de decisão definido para o sensoriamento por detecção de

energia, e assim sendo interpretado como um canal livre.

Podemos comparar o espectro de frequência prático (Figura 21) e o obtido por

simulação (Figura 22). É possível verificar que ambos apresentam distribuição estatística da

intensidade do campo elétrico semelhantes, porém na simulação não há valores com alta

densidade de potência, como obtidos na prática. Isto acarretará uma diferença no final da

comparação. As Figuras 23 e 24 apresentam a distribuição estatística dos sinais apresentados.

É observado que há uma concentração nos valores de baixa intensidade. Este comportamento

ocorre devido ao elevado valor das portadoras de sinal da luminância, crominância e a

portadora de áudio para o canal 4 e as portadoras simuladas aleatoriamente no Matlab.

Figura 21 – Espectro de frequência do canal 4.

30

Figura 22 – Simulação do Espectro de frequência (Hipótese H1).

Figura 23 – Simulação para a hipótese H1.

31


Na figura 25 é apresentada a variação de energia no canal 4 com o tempo para uma

medição de 2 minutos. Observa-se que a energia no canal varia muito rapidamente durante

uma medição, ocasionado pela alteração da densidade espectral de potência no instante de

tempo avaliado.

Figura 25 – Variação da Energia no Canal 4.

O procedimento é então realizado para todas as medições, e assim como para o canal

livre, os vetores na simulação são concatenados, assim como os arquivos da medição. O

resultado da concatenação da simulação e o prático podem ser observados nas Figuras 26 e

32

27, respectivamente. Assim como para o canal 3, o salto observado na intensidade de energia

do canal 4 é devido a medição ser intercalada e dias diferentes.

Figura 26 – Energia no tempo (Simulação hipótese H1).

Figura 27 – Energia do Canal 4.

Na Figura 28 apresenta-se a distribuição da energia do canal 4 apresentada na Figura 27.

33


Com os resultados obtidos, chegamos a uma importante conclusão. Como era de se

esperar, o ruído manteve-se, com a média e a variância praticamente inalterada. Entretanto,

para os canais ocupados, observamos uma diferença maior comparando-se o resultado

simulado e o prático. Esta diferença no resultado era esperado, pois na simulação a densidade

nos sinais de portadora simulados é baixa. Por este motivo, é importante para o protocolo o

fato de cada usuário realizar o seu sensoriamento. Desta forma, a estação base poderá

melhorar o mapeamento da sua área de cobertura, a partir de dados fornecidos por usuários

que estão no limite da cobertura.

Na Tabela 3 estão o resultado médio e a variância para a simulação e a prática:

Resultado Valor Médio Variância Qtd de Pontos

Simulado 7.05x10-4

3.39x10-6

4000

Prático 10-6

3.76x10-13

4383

Tabela 3 – Resultados práticos e simulados.

Para a determinação do limiar de decisão, serão utilizados como base a PD e PFA

mínimas sugeridas pelo protocolo IEEE 802.22, e a elaboração da Curva ROC (Receiver

Operating Characteristics). Pelo critério da Neyman-Pearson, deve-se fixar um valor de PFA

34

desejado, e então verificar qual a PD resultante. A curva ROC é uma ferramenta que permite

avaliar o desempenho do sistema. Consiste em um gráfico com espaço de coordenada PD e

PFA, onde cada ponto corresponde ao par (PFA, PD) gerado em função de cada limiar de

decisão testado. A PD consiste em verificar qual o percentual de amostras do canal 4, hipótese

H1, que são maior ou igual ao limiar em teste. A PFA é determinada verificando o canal 3,

hipótese H0, qual o percentual de amostras são maior ou igual que o limiar testado. Eles são

definidos como:

(Eq. 6)

onde λDE é o limiar de decisão.

Para realizar a curva ROC, foi elaborado um script em que as variáveis de entrada são

os vetores que contem a energia de cada canal, além do vetor que contém os limiares que

deverão ser testados. Como resultados são obtidos a PD e a PFA para cada valor de limiar em

teste e o gráfico com a curva ROC. Os vetores dos canais foram obtidos na etapa anterior.

Seguem as curvas ROC da simulação no MATLAB (Figura 29) e a referente ao resultado

prático (Figura 30), além da Tabela 4 que apresenta os resultados obtidos pelo critério de

Neyman-Pearson para uma PFA de 10% no máximo:

35

Figura 29 – Curva ROC Simulado.

Figura 30 – Curva ROC com os valores práticos.

Tipo de Resultado Limiar de Decisão (λDE) PD PFA

Simulado 5.9 x 10-8

98,9% 9,5%

Prático 7.15 x 10-8

100% 9,79%

Tabela 4 – Resultados da curva ROC.

36

Podemos tirar as seguintes conclusões dos resultados obtidos. O valor mínimo para a

PD definida no protocolo IEEE 802.22 é de 90% e o valor obtido nesta realização foi de

100%. A explicação para este fato foi que não houve sobreposição entre os valores de

intensidade de energia para os canais 3 e 4, conforme Figura 31. Para que este fato ocorresse,

seria necessário aumentar a distância entre a antena transmissora, instalada no Sumaré, e o

ponto de medição com o medidor de radiação. Quanto maior a distância entre estes pontos,

menor será o sinal recebido, até o ponto em que passaria a ocorrer uma sobreposição entre as

intensidades de energia. Conforme se distanciam as antenas, aumentamos a PFA e diminuímos

a PD.

Figura 31 – Histograma do Canal 3 (H0) e do Canal 4 (H1).

O outro critério aplicável na técnica de detecção de energia é o critério M dB. Como

vantagem sobre o critério de Neyman-Pearson é o fato de a determinação do limiar de decisão

ser mais simples por ser baseado no comportamento médio do chão de ruído. As medições

que foram utilizadas para a determinação do limiar de decisão do critério de Neyman-Pearson

serão utilizadas, podendo-se realizar a comparação entre os critérios, porém será necessário

encontrar a potência do sinal recebido a partir do campo elétrico medido. Para determinarmos

o limiar de decisão inicialmente deve-se determinar o campo elétrico médio para cada instante

de tempo das medições. Considerando E o campo elétrico medido para cada amostra de

37

frequência, e N o número de amostras, determina-se o campo elétrico médio no instante de

tempo medido:

(Eq 7)

Com o valor de campo elétrico médio para cada instante de tempo, determina-se o

valor médio para o canal livre, determinando a potência média do chão de ruído somente no

final, pois a realização de uma média a partir de dados em escala logarítmica não reproduz o

valor real. Para determinarmos a potência a partir do campo elétrico, inicialmente calculamos

a tensão incidente, em dBmV pela equação 4, para então determinamos o valor da potência

em dBm conforme a equação 5. A figura 32 mostra a variação de potência média de ruído de

chão obtido para uma medição do canal 3:

Figura 32 – Chão de ruído do Canal 3.

Conforme foi descrito no Capítulo 2, o critério M dB consiste em, a partir do

comportamento da potência média do ruído de chão, determinarmos um valor para a PFA. A

PD observada sobre a hipótese H1 é então avaliada com objetivo de verificar se atende os

limites impostos pelo protocolo IEEE 802.22. O valor da PFA será 10%, valor imposto pelo

protocolo. Realizamos o tratamento nas medições, e a Figura 33 e 34 apresentam o

comportamento da potência média no tempo para o canal 3 e canal 4, respectivamente, e a

figura 35 a distribuição para ambas as hipóteses:

38

Figura 33 – Potência média do canal 3.

Figura 34– Potência média do canal 4.

39

Figura 35 – Histograma para as hipóteses H0 e H1.

Podemos deduzir a partir da figura 34 que para as medições realizadas a técnica do

critério M dB, independente do limiar escolhido, a PD será 100%. O motivo é que pelo fato

de o limiar ser função da PFA, e não há sobreposição entre as intensidades de potência dos

canais, os resultados para o canal 4 serão sempre maiores, para o caso analisado. Caso as

medições sejam realizadas de tal forma que ocorra a sobreposição, não será possível fazer esta

afirmação.

O valor do campo elétrico para a medição foi 0,249 mV/m, e a potência do chão de

ruído (Prc) obtido ao aplicarmos o procedimento de ajustes foi -51,34 dBm. Para a

determinação do limiar, verifica-se qual o valor de potência em que a PFA será 10%.

Verificando com o auxílio do Matlab e a função da curva ROC utilizada para o critério de

Neyman-Pearson, o limiar obtido foi -51,21 dBm.

40

3.4 Comparação de Resultados

A etapa do sensoriamento do espectro de frequência é vital para o correto

funcionamento do rádio cognitivo. Por este motivo, o seu desempenho deve ser o maior

possível, caso contrário ocorrerá perda de oportunidade de acesso ao canal, nos casos de falha

por PFA, ou o pior caso, que seria interferir na comunicação realizada por usuários primários,

falha na detecção. Na figura 36 podemos observar o que seria um comportamento ideal para

os canais de hipótese H0 e H1.

Figura 36 – Comparação ideal do H0 e H1.

O comportamento esperado seria uma sobreposição e, a partir dele, determinaríamos o

limiar de decisão que melhor atendesse os requisitos impostos pelo protocolo IEEE 802.22.

Porém, nos dados adquiridos, não ocorreu a sobreposição entre as hipóteses H0 e H1, seja pelo

critério de Neyman-Pearson ou pelo critério M dB. Consequentemente, ambos os critérios

atenderam as exigências estabelecidas. Na tabela 5 comparamos os resultados obtidos.

Técnica de Sensoriamento Limiar de Decisão PD PFA

Critério de Neyman-Pearson 7,15 x 10-8 100% 9,79%

Critério M dB -51,21 dBm 100% 10%

Tabela 5 – Comparação dos resultados obtidos.

41

Chega-se a conclusão de que ambas as metodologias podem ser implementadas na

técnica de detecção de energia. Devem ser aplicados para uma interpretação rápida do estado

do canal a ser analisado. Nos caso em que a densidade do sinal do usuário for baixa, pode

ocorrer uma interpretação errada do estado do canal, sendo necessário o auxílio de uma

segunda técnica de sensoriamento para confirmação. Outro caso com necessidade seria

quando a relação sinal ruído fosse baixa, em função de atenuações causadas pela distância

entre o transmissor e o receptor, ou causada por objetos que causem uma região de sombra.

Capítulo 4 – Ocupação espectral de diferentes serviços de

telecomunicações

4.1 Introdução

Neste capítulo iremos aplicar o limiar obtido para a técnica de sensoriamento de

detecção de energia em 3 serviços, sendo estes não previstos no protocolo IEEE 802.22. O

objetivo é avaliar a taxa de ocupação de outros serviços de telecomunicações. Os serviços

selecionados são o telefone sem fio, a rede Wi-Fi, regida pelo protocolo IEEE 802.11, e o

serviço de operadoras de telefonia celular, o WCDMA. Diferente do serviço da TV aberta,

estes serviços possuem a licença para o uso do canal, porém não o utilizam todo o tempo, mas

sim são acessados conforme a demanda.

42

4.2 Telefone sem fio

O serviço de telefone sem fio é aplicado na faixa de 902 MHz a 907,5 MHz e 915

MHz a 928 MHz [18], sem especificação para a banda do canal, porém cada usuário utiliza

um canal. O equipamento é composto por uma base, que é ligada por cabo ao serviço de

telefonia fixo fornecido por operadoras e realiza a comunicação por radiofrequência com um

telefone. Para a comunicação são utilizados um canal para downlink (estação base para o

telefone) e um canal uplink (telefone para a estação base), formando um canal full-duplex.

Segue Figura 37 apresenta o espectro de frequência do serviço.

Figura 37 – Espectro do telefone sem fio (Potência do sinal).

Este canal normalmente está livre, a não ser nos momentos em que está sendo

realizada uma ligação. Com base neste raciocínio, foi realizado o seguinte teste. Foi realizado

uma chamada com o telefone sem fio e dado início a medição do canal. Como é possível

observar na figura 38, antes dos 5 segundos o canal estava livre, para então dar início a

chamada, aumentando a energia.

43

Figura 38 – Variação da energia no tempo – Telefone sem fio.

Apesar da diferença entre a energia com o canal livre para o ocupado, caso fosse

utilizado o limiar definido anteriormente, no valor de 7,15x10-8

V²/m², o canal seria

interpretado como ocupado durante toda a medição. Chega-se a conclusão da necessidade da

elaboração de um novo limiar, que seja capaz de atender a necessidade da faixa de frequência

estudada. O canal utilizado para o serviço de telefone sem fio é de livre acesso. Neste caso,

seria uma boa alternativa como uma futura possibilidade de utilização, após estudos

adequados sobre as características do canal. Por ser utilizada apenas quando demandada por

um telefone, seria utilizada como uma forma de realizar um handoff sem interromper o

usuário do rádio cognitivo.

4.3 WCDMA

O WCDMA é o padrão adotado para a tecnologia 3G no Brasil. Inicialmente a faixa de

frequência designada para este serviço esta compreendida entre 1900 MHz e 2100 MHz,

porém não limitou operadores que tivessem disponibilidade de canal de realizar o serviço

móvel 3G em faixas diferentes. Realizou-se a medição no canal compreendido entre 2110

MHz e 2130 MHz, onde é destinada a estação base (ERB) de uma operadora, que utiliza a

faixa de 2110 MHz a 2125 MHz [17]. Na Figura 39 temos a variação da energia no tempo.

44

Figura 39 – Variação da Energia no tempo (WCDMA).

Durante o período de medição, a energia no canal não foi inferior ao limiar de decisão,

sendo considerado ocupado todo o tempo. Como podemos observar na Figura 39, o espectro

de frequência para este serviço possui uma densidade de potência elevada. Na Figura 40 é

apresentado o espectro de frequência de um determinado instante de tempo, referente ao canal

do serviço de internet 3G.

Figura 40 – Espectro de frequência WCDMA.

45

Figura 41 – Histograma WCDMA.

Podemos observar na Figura 41 o histograma referente à Figura 40. O intervalo de

frequência em que não há presença de sinal, compreendido entre 2100 MHz e 2110 MHz, e o

intervalo ocupado pelo serviço 3G, no intervalo 2110 MHz a 2130 MHz, apresentam a ideia

da sobreposição entre as hipóteses de estado do canal. A taxa de ocupação deste serviço é

elevada, no caso desta medição 100%, já que os celulares estão todo o tempo se atualizando,

seja algum software instalado, ou mesmo a caixa de e-mails do usuário.

4.4 WI-FI

O serviço Wi-Fi é utilizado para criar uma rede sem fio com acesso à internet. Uma

estação base (roteador) gera uma área de cobertura para que os equipamentos nesta região que

possuam a tecnologia possam estabelecer uma conexão e assim acessar a internet. O protocolo

que define os seus padrões é o IEEE 802.11, com diversas versões. Sua frequência de trabalho

é de 2.4 GHz e 5 GHz, frequências estas livres para uso, podendo estabelecer na mesma área

até 13 canais de comunicação sem gerar interferência, apenas diminuindo a taxa de

transmissão. A figura 42 apresenta o espectro de frequência abrangendo toda a faixa possível

para utilização deste protocolo:

46

Figura 42 – Espectro de frequência do WI-FI.

Quanto menor for a quantidade de roteadores WI-FI numa mesma região, maior

poderá ser a banda para transmissão. A banda máxima de trabalho para o protocolo IEEE

802.11b, um dos mais amplamente utilizados, é de 20 MHz. Nas Figuras 43 e 44 é

apresentado o resultado para um canal livre e um ocupado, respectivamente.

Figura 43 – WI-FI livre.

47

Figura 44 – WI-FI ocupado.

Foi realizada a medição deste canal durante 2 minutos e na Figura 45 é apresentada a

variação da energia com o tempo. Como é possível observar, há momentos em que a energia

no canal é baixa, como na Figura 43. Neste momento, o canal está livre, sem troca de dados

entre uma estação móvel e o roteador. Porém, apenas no valor máximo a energia no canal foi

superior ao limiar de decisão.

Figura 45 – Variação da Energia.

48

Para avaliarmos a taxa de ocupação, testamos para diferentes limiares. A tabela 6

apresenta o resultado obtido.

Limiar (nV²/m²)

Taxa de Ocupação

1 100,00%

2 79,29%

3 47,68%

4 39,78%

5 37,06%

6 33,79%

7 31,34%

8 30,52%

9 27,25%

10 25,07%

Tabela 6 – Taxa de Ocupação – Wi-Fi

A partir dos resultados obtidos para os serviços foi verificado que o limiar obtido para

a faixa de frequência da TV não atendeu a necessidade de permitir a decisão do estado dos

canais avaliados. Além disso, foi possível observar que o serviço 3G (WCDMA) não

apresentou no tempo um momento em que fosse possível o acesso para um suposto rádio

cognitivo, a sua taxa de ocupação foi constante, o que impossibilitaria a utilização desta faixa

de frequência para a tecnologia de interesse. O Wi-Fi possui uma taxa de ocupação de

aproximadamente 40% para um limiar de 4x10-9

V²/m². Juntamente com o telefone sem fio, é

possível melhor a eficiência da utilização do espectro, porém com um novo limiar. Chega-se a

conclusão de que não pode ser definido um único limiar para decidir o estado do canal.

Capítulo 5 – Conclusão e Trabalhos Futuros

O objetivo deste projeto foi avaliar o desempenho da técnica de detecção de energia,

aplicando-se os critérios de Neyman-Pearson e o critério M dB. Além disso, verificamos a

taxa de ocupação do espectro de três serviços de telecomunicações, com intuito de determinar

se seria possível a sua utilização para o rádio cognitivo. Verificamos neste projeto que para

distâncias relativamente curtas, de aproximadamente 4,5 km neste projeto, atende os

requisitos. Chegou-se a conclusão de que a detecção de energia atende aos requisitos impostos

49

pelo protocolo IEEE 802.22, sendo a mais indicada para um sensoriamento rápido, com o

intuito de uma primeira avaliação do estado do canal. Para projetos futuros, é indicada uma

avaliação do rendimento desta técnica para distâncias maiores entre a antena transmissora e o

ponto de medição, de tal forma que teríamos uma relação sinal ruído menor para que ocorra a

sobreposição entre os canais de hipótese H1 e H0.

Ao realizarmos a aplicação do limiar obtido na prática nos serviços proposto, chegou-

se a conclusão de que o limiar deve ser dinâmico, e que o mesmo irá variar conforme a faixa

de frequência do canal avaliado e o serviço aplicado. Mesmo assim, a técnica de detecção

apresentou um resultado encorajador, motivando o seu estudo em projetos futuros para

elaborar um algoritmo com o objetivo de determinar dinamicamente o valor do limiar de

decisão. Uma maneira possível é realizar medições na frequência de 900 MHz, com o

objetivo de avaliar o estado no serviço fornecido por um telefone sem fio. Realizando a

medição nesta faixa quando a mesma esta vaga, teríamos um canal no estado H0. Em seguida,

realizamos uma nova medição, porém com a realização de uma chamada, estabelecendo um

canal full duplex entre telefone e base. Com estes resultados podemos determinar o limiar para

este serviço, seguindo os passos realizados neste projeto com a técnica da Detecção de

Energia.

A técnica de Detecção de Energia, devido a sua simplicidade, pode ser utilizada como

uma primeira hipótese sobre o estado do canal que estiver sendo analisado, fazendo a análise

de forma mais rápida e menos robusta, e quando ocorrer alteração sobre a hipótese atual do

canal, aplica-se uma técnica mais refinada, com maior poder computacional, porém com um

resultado mais preciso. Desta forma, o sistema seria mais dinâmico, pois na maior parte do

tempo ele funcionaria com uma carga computacional menor, exigindo menos dos rádio

cognitivo.

O rádio cognitivo ainda está sendo estudado para que possa ser difundido como um

novo serviço para a sociedade, mas com a preocupação de não interferir no modelo atual de

comunicações. Espera-se com ele melhorar a eficiência do uso do espectro e, para o usuário

final, auxiliar no dia-a-dia como mais uma forma de manter-se sempre com a possibilidade de

se comunicar.

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Bibliografia

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Tese de doutorado, Royal Institute of Tecnology, Estocolmo, Suécia, maio 2000.

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[4] Site ieee. Disponível em:< http://www.ieee802.org/22/> acesso em Agosto de 2014.

[5] Site tu-ilmenau. Disponível em :<http://www.tu-

ilmenau.de/fileadmin/public/iks/files/lehre/socs/SO-P2-L4-ieee802-Final.pdf> acesso em

Abril de 2014.

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[8] JUNIOR RIBEIRO, Francisco Carlos. Rede distribuída para sensoriamento de espectro

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[10] Site unicamp. Disponível em :<

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[11] Site teleco. Disponível

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dia 27-09-2014.

[12] JUNIOR RIBEIRO, Francisco Carlos. Rede distribuída para sensoriamento de espectro

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[13] Site narda. Disponível em:< http://www.narda-

ts.us/pdf_files/DataSheets/SRM3006_DataSheet.pdf> acesso em 01-10-2014.

[14] Manual do Medidor Seletivo de Radiação – SEM 3600 – Fab: Narda – pp 192.

51

[15] Manual do Medidor Seletivo de Radiação – SEM 3600 – Fab: Narda – pp 75

[16] SEM-3006: Seletive Radiation Meter For Eletromagnetic Fields Up To 6 GHz – pp 8.

[17] Manual do Medidor Seletivo de Radiação – SEM 3600 – Fab: Narda – pp 126.

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Projeto_final - Estudo Da Eficácia de Sensoriamento Espectral Para Rádio Cognitivo