Determinación de las características instantáneas de señales para aplicaciones de tiempo real en radio cognitivo.

Abstract

Los sistemas de radio cognitivo (CR-por sus siglas en inglés) que emplean espectro esparcido por salto de frecuencia (FHSS-por sus siglas en inglés) en su esquema de comunicaciones, precisan la detección ágil del patrón para su coordinación. Este requerimiento es más exigente en los sistemas que se basan en patrones de saltos no coordinado como método anti-interferencias. Para la caracterización de estas señales en tiempo real y la estimación de sus parámetros principales es necesaria la aplicación de novedosas técnicas de detección y clasificación. Entre las técnicas que permiten la detección y/o clasificación de señales FHSS se encuentran, máxima verosimilitud, auto correlación, transformada de wavelet, análisis de características tiempo-frecuencia, procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, radiómetro canalizado, analizadores de espectro de barrido, entre otras. La mayoría no poseen un balance entre la complejidad en su implementación, su realización en tiempo real y la posibilidad de realizar tanto la detección y clasificación, así como la estimación de los parámetros básicos tales como frecuencia portadora, ancho de banda y comportamiento temporal. En este trabajo se presenta un novedoso algoritmo que obtiene los valores instantáneos de la amplitud, fase y frecuencia de una señal desconocida, para realizar la detección, identificación y estimación de sus parámetros principales. La propuesta logra un balance entre los requerimientos del sistema, la complejidad en su implementación, su realización en tiempo real, exigencias de muchos sistemas de CR. Se discuten los resultados obtenidos con un ejemplo de aplicación desarrollado en MATLAB para la caracterización de una señal FHSS.