Ferramenta de análise de ocupação do espectro através das técnicas de detecção de energia e ciclo-estacionário, utilizando uma plataforma de rádio definido por software

Abstract

Neste trabalho foi detalhada a construção de uma aplicação desenvolvida no ambiente computacional do LabVIEW e do MATLAB, que tem como objetivo realizar a análise do espectro de radiofrequências na faixa ISM de 2,4GHz até 2,485GHz. Para este sensoriamento foram utilizadas as técnicas de detecção de energia e o método ciclo-estacionário, utilizando uma plataforma de Rádio Definido por Software. As rotinas dos métodos implementados são explicitadas através de fluxogramas e diagramas de blocos, referenciando cada passo com as equações e fundamentação teórica que sustentam as duas técnicas estudadas. Ambas as técnicas foram validadas por simulação computacional utilizando um sinal pseudo-aleatório para o primeiro algoritmo, e um sinal modulado do tipo BPSK para o segundo algoritmo. A aplicação obteve êxito na classificação correta das duas classes de sinais analisados, IEEE 802.11g e IEEE 802.15.4, obtendo uma taxa de acertos superior a 90% para ambos os sinais com uma relação sinal-ruído tão pequena quanto 1,6dB. Também é apresentada a importância das técnicas de sensoriamento de espectro com o conceito de Rádio Cognitivo, desenvolvendo o seu papel no surgimento de novas tecnologias na área de redes de sensores sem fio que possibilitem obter uma comunicação mais robusta e confiável perante o crescimento acentuado do número de dispositivos ocupando as superpopuladas faixas de frequências ISM.

This work detailed the construction of an application developed in the computing environment of LabVIEW and MATLAB, which aims to conduct the analysis of the radio frequency spectrum in the 2.4GHz to 2,485GHz ISM band. For this sensing, it was used the energy detection technique and cyclo-stationary method, using a Universal Radio Software Peripheral (USRP). The routines of the implemented methods are explained through flowcharts and block diagrams, referencing each step with equations and the theoretical foundations that support both techniques. Both techniques have been validated by computer simulation using a pseudo-random signal to the first algorithm, and a modulated signal of BPSK type for the second algorithm. The application was successful in the correct classification of the two signal classes analyzed, IEEE 802.11g and IEEE 802.15.4, getting a correct rate higher than 90% for both signals with as little as 1,6dB signal to noise ratio. The importance of spectrum sensing techniques is also presented with the concept of Cognitive Radio, by developing its role in the emergence of new technologies in wireless sensor network area to enable a more robust and reliable communication before the enhanced growth of the number of devices occupying the overcrowded channels of the ISM bands.