Bøker av Ram Sewak Singh

Les progrès rapides des technologies de communication connectent le monde plus rapidement que jamais. Toutefois, cette évolution a entraîné une pénurie de spectre de fréquences, car la largeur de bande de communication disponible est limitée. Pour maximiser les taux de transmission de données tout en utilisant une largeur de bande fixe, un mécanisme est nécessaire pour améliorer l'efficacité spectrale. Les systèmes massifs distribués à entrées et sorties multiples (MIMO) impliquent le déploiement d'un grand nombre d'antennes de transmission autour de l'équipement de l'utilisateur (UE) pour atteindre cet objectif. Toutefois, dans les systèmes cellulaires MIMO massifs, les interférences de signaux autour des bords des cellules peuvent poser un problème. Pour résoudre les problèmes d'interférence autour des bords des cellules dans le MIMO massif cellulaire, le MIMO massif sans cellule a été introduit, qui incorpore à la fois les principes du MIMO massif et du MIMO distribué. La MIMO massive sans cellule est avantageuse car elle place les utilisateurs plus près des points d'accès (AP), ce qui permet d'améliorer l'efficacité spectrale. Bien que la MIMO massive sans cellule améliore l'efficacité spectrale, des techniques de traitement du signal telles que le précodage sont nécessaires pour la maximiser davantage.

O rápido avanço das tecnologias de comunicação está a ligar o mundo mais rapidamente do que nunca. No entanto, este facto resultou numa escassez de espetro de frequências, uma vez que a largura de banda de comunicação disponível é limitada. Para maximizar as taxas de transmissão de dados utilizando uma largura de banda fixa, é necessário um mecanismo para melhorar a eficiência espetral. Os sistemas MIMO (Multiple Input Multiple Output) massivos distribuídos implicam a implantação de um grande número de antenas de transmissão em torno do equipamento do utilizador (UE) para atingir este objetivo. No entanto, no MIMO massivo celular, a interferência de sinal nas bordas das células pode representar um problema. Para resolver os problemas de interferência em torno das extremidades das células no MIMO massivo celular, foi introduzido o MIMO massivo sem células, que incorpora os princípios do MIMO massivo e do MIMO distribuído. O MIMO massivo sem células é vantajoso porque coloca os utilizadores mais perto dos pontos de acesso (AP), permitindo uma maior eficiência espetral. Embora o MIMO massivo sem células melhore a eficiência espetral, são necessárias técnicas de processamento de sinais, como a pré-codificação, para a maximizar ainda mais.

Il rapido progresso delle tecnologie di comunicazione sta collegando il mondo più velocemente che mai. Tuttavia, ciò ha portato a una scarsità di spettro di frequenza, poiché la larghezza di banda disponibile per le comunicazioni è limitata. Per massimizzare la velocità di trasmissione dei dati utilizzando una larghezza di banda fissa, è necessario un meccanismo per migliorare l'efficienza spettrale. Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi MIMO (Distributed massive multiple input multiple output) prevedono l'installazione di un gran numero di antenne di trasmissione attorno alle apparecchiature degli utenti (UE). Tuttavia, nei sistemi cellulari massive MIMO, l'interferenza del segnale ai bordi delle celle può rappresentare un problema. Per risolvere i problemi di interferenza ai bordi delle celle nel MIMO massivo cellulare, è stato introdotto il MIMO massivo senza celle, che incorpora i principi del MIMO massivo e del MIMO distribuito. Il MIMO massivo senza celle è vantaggioso perché pone gli utenti più vicini ai punti di accesso (AP), consentendo una maggiore efficienza spettrale. Sebbene il MIMO massivo senza celle migliori l'efficienza spettrale, sono necessarie tecniche di elaborazione del segnale come la precodifica per massimizzarla ulteriormente.

Die rasante Entwicklung der Kommunikationstechnologien verbindet die Welt schneller als je zuvor. Dies hat jedoch zu einer Verknappung des Frequenzspektrums geführt, da die verfügbare Kommunikationsbandbreite begrenzt ist. Um die Datenübertragungsraten zu maximieren und gleichzeitig eine feste Bandbreite zu nutzen, ist ein Mechanismus zur Verbesserung der spektralen Effizienz erforderlich. Bei verteilten MIMO-Systemen (Distributed Massive Multiple Input Multiple Output) wird eine große Anzahl von Sendeantennen in der Nähe der Benutzergeräte (UEs) aufgestellt, um dieses Ziel zu erreichen. In zellularen Massive-MIMO-Systemen können jedoch Signalinterferenzen an den Zellenrändern ein Problem darstellen. Um das Problem der Interferenzen an den Zellenrändern bei zellulärem Massive MIMO zu lösen, wurde das zellfreie Massive MIMO eingeführt, das sowohl Massive MIMO als auch verteilte MIMO-Prinzipien beinhaltet. Zellfreies Massive MIMO hat den Vorteil, dass die Benutzer näher an den Zugangspunkten (APs) platziert sind, was eine höhere spektrale Effizienz ermöglicht. Während zellenfreies Massive MIMO die spektrale Effizienz verbessert, sind Signalverarbeitungstechniken wie Vorcodierung erforderlich, um sie weiter zu maximieren.

La sous-utilisation du spectre, ainsi que le problème croissant de la rareté du spectre, ont encouragé une réévaluation de la façon dont le spectre des fréquences radio est utilisé. La technologie de la radio cognitive est une solution qui améliore l'utilisation du spectre grâce à une utilisation systématique de la ressource rare par un accès opportuniste au spectre. Parmi les nombreux algorithmes de détection du spectre disponibles, le détecteur d'énergie (ED) est préféré car il n'a pas besoin d'informations préalables sur les signaux de l'utilisateur principal et sa complexité de calcul est faible. Cependant, les performances du détecteur d'énergie sont directement proportionnelles au rapport signal/bruit (SNR), ce qui entraîne des performances médiocres en cas de SNR faible. Afin d'atténuer le problème de détection à faible rapport signal/bruit, un débruitage du signal de l'utilisateur primaire basé sur la transformée en ondelettes discrètes (DWT) est appliqué à l'extrémité avant de la DE. L'effet du débruitage avant la DE est analysé en utilisant six différentes ondelettes mères : Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets et Fejer-Korovkin. Les résultats de la simulation ont montré que l'approche de l'ondelette mère Reverse Bior améliore toutes les matrices de performance.

Il sottoutilizzo dello spettro, insieme al crescente problema della scarsità dello spettro, ha promosso una rivalutazione delle modalità di utilizzo dello spettro delle radiofrequenze. La tecnologia Cognitive Radio rappresenta una soluzione che migliora l'utilizzo dello spettro con un uso sistematico della risorsa scarsa attraverso un accesso opportunistico allo spettro. Tra i numerosi algoritmi di rilevamento dello spettro disponibili, l'Energy Detector (ED) è il preferito in quanto non necessita di informazioni preliminari sui segnali dell'utente primario e ha una bassa complessità computazionale. Tuttavia, le prestazioni dell'ED sono direttamente proporzionali al rapporto segnale/rumore (SNR), il che porta a scarse prestazioni nel regime di basso SNR. Per ovviare al problema del rilevamento a basso SNR, nel front-end dell'ED viene applicato il denoising del segnale dell'utente primario basato sulla trasformata wavelet discreta (DWT). L'effetto del denoising prima dell'ED viene analizzato impiegando sei diverse wavelet madri: Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin. I risultati della simulazione hanno dimostrato che l'approccio con la wavelet madre Reverse Bior migliora tutte le matrici di prestazioni.

Die unzureichende Nutzung des Frequenzspektrums und das wachsende Problem der Frequenzknappheit haben zu einer Neubewertung der Nutzung des Funkfrequenzspektrums geführt. Die kognitive Funktechnologie ist eine Lösung, die die Nutzung des Spektrums durch eine systematische Nutzung der knappen Ressource durch opportunistischen Frequenzzugang verbessert. Unter den vielen verfügbaren Spectrum-Sensing-Algorithmen wird der Energy Detector (ED) bevorzugt, da er keine Vorabinformationen über die Signale der Primärnutzer benötigt und eine geringe Rechenkomplexität aufweist. Allerdings ist die Leistung des ED direkt proportional zum Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), was zu einer schlechten Leistung bei niedrigem SNR-Regime führt. Um das Erkennungsproblem bei niedrigem SNR zu lindern, wird eine auf der diskreten Wavelet-Transformation (DWT) basierende Rauschunterdrückung des primären Nutzersignals im vorderen Teil der ED angewendet. Die Auswirkung der Rauschunterdrückung vor der ED wird durch den Einsatz von sechs verschiedenen Mutter-Wavelets wie Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets und Fejer-Korovkin analysiert. Die Simulationsergebnisse haben gezeigt, dass der Reverse-Bior-Mutter-Wavelet-Ansatz alle Leistungsmatrizen verbessert.

A subutilização do espectro, juntamente com a crescente questão da escassez de espectro, promoveu uma reavaliação da forma como o espectro de radiofrequências é utilizado. A tecnologia de rádio cognitiva surge como uma solução que melhora a utilização do espectro com a utilização sistemática do escasso recurso através do acesso oportunista ao espectro. Entre muitos algoritmos de detecção de espectro disponíveis, o Detector de Energia (ED) é preferível, uma vez que não necessita da informação prévia sobre os sinais do utilizador primário e está a ter uma baixa complexidade computacional. No entanto, o desempenho do ED é directamente proporcional à relação sinal/ruído (SNR), o que leva a um mau desempenho no regime de SNR baixo. A fim de aliviar o problema de detecção no regime de SNR baixo, a Transformada Discreta de Ondas (DWT) baseada na denoising do sinal do utilizador primário é aplicada na extremidade frontal do ED. O efeito da denoising antes da DE é analisado através do emprego de seis ondulações-mãe diferentes como Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin e, a métrica de desempenho da DE é analisada utilizando uma única fase de ED baseada em wavelet. Os resultados da simulação mostraram que a abordagem de ondulação-mãe Reverse Bior melhora todas as matrizes de desempenho.

Nedoispol'zowanie spektra, narqdu s rastuschej problemoj nehwatki spektra, sposobstwowalo pereocenke togo, kak ispol'zuetsq radiochastotnyj spektr. Tehnologiq kognitiwnogo radio qwlqetsq resheniem, kotoroe powyshaet äffektiwnost' ispol'zowaniq spektra za schet sistematicheskogo ispol'zowaniq deficitnogo resursa putem opportunisticheskogo dostupa k spektru. Sredi mnogih dostupnyh algoritmow zondirowaniq spektra predpochtenie otdaetsq änergeticheskomu detektoru (ED), poskol'ku on ne trebuet predwaritel'noj informacii o signalah osnownogo pol'zowatelq i imeet nizkuü wychislitel'nuü slozhnost'. Odnako proizwoditel'nost' ED prqmo proporcional'na otnosheniü signal/shum (SNR), chto priwodit k plohoj proizwoditel'nosti w rezhime nizkogo SNR. Chtoby oblegchit' problemu obnaruzheniq pri nizkom SNR, w perednej chasti ED primenqetsq diskretnoe wejwlet-preobrazowanie (DWT), osnowannoe na denuarizacii signala osnownogo pol'zowatelq. Jeffekt denuazifikacii pered ED analiziruetsq s pomosch'ü shesti razlichnyh materinskih wejwletow: Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets i Fejer-Korovkin. Rezul'taty modelirowaniq pokazali, chto podhod s ispol'zowaniem materinskogo wejwleta Reverse Bior uluchshaet wse matricy proizwoditel'nosti.