Eigenvalues based spectrum-sensing in MIMO wireless transmission

Since its introduction in the late 1990s, Cognitive Radio has become an ubiquitous research topic in wireless telecommunications. As the data transmission requirements increase, the need for more spectrum-efficient and sophisticated technologies becomes more and more pressing. The Cognitive Radio paradigm aims at overcoming these issues with flexible and context-aware radio technologies. One of the key aspect of Cognitive Radio technologies is the ability to perceive the electromagnetic environment in order to adapt the transmission methods. The thesis specifically tackles one Spectrum Sensing technique aiming at predicting whether a spectrum band is already occupied or not. This technique makes use of the multiplicity of the antennas present in modern devices, which are mainly used for MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) transmissions. After an introduction to Cognitive Radio, Spectrum Sensing, Wireless Transmissions and Signal Modulation, we explore a spectrum sensing method based on the Standard Condition Number of the covariance matrix of the signal samples gathered by the devices antennas, which is modeled by a Wishart matrix. We derive the distributions of the Standard Condition Number of the central and non-central Wishart matrix of dimension 2, and use them to design a statistical test for the occupation of the transmission channel. Then, we drift from the classical model, which, in a nutshell, assumes that the channel is completely free or completely busy during the sensing time slot, to a more sensible model, called asynchronous, where the channel can transition between free and busy states within one sensing time slot. In order to validates these results, we run numerical computations based on simulated wireless signals and transmission channels for both models.

Dalla loro introduzione alla fine degli anni 1990, le radio cognitive sono diventati un tema di ricerca onnipresente nel campo delle telecomunicazioni wireless. Poiché i requisiti di trasmissione dei dati aumentano, sta diventando sempre più urgente sviluppare tecnologie d'accesso allo spettro efficaci e sofisticati. Il paradigma di radio cognitive è destinato a risolvere questi problemi con tecnologie radio adattive. Un aspetto chiave delle tecnologie delle radio cognitive è la capacità di percepire l'ambiente elettromagnetico per adattare i metodi di trasmissione. La presente tesi esplora in particolare un metodo di spectrum sensing che mira a predire se una banda di frequenze è già occupata o meno. Questo metodo fa uso della molteplicità delle antenne presenti nei dispositivi moderni, che vengono utilizzate principalmente per trasmissioni MIMO (Multiple-Input Multiple-Output). Dopo una introduzione alle radio cognitive, il spectrum sensing, le trasmissioni wireless e modulazione di segnali, esploriamo un metodo di spectrum sensing basato sul numero di condizionamento della matrice di covarianza dei campioni di segnale raccolti dalle antenne, che è modellata da una matrice di Wishart. Ricaviamo le distribuzioni del numero di condizionamento delle matrice di Wishart centrale e non-centrale di dimensione 2, e li usa per la progettazione di un test statistico per l'occupazione del canale di trasmissione. Poi si parte dal modello classico che, in poche parole, si assume che il canale è completamente libero o completamente occupato durante il sensing. Per convalidare questi risultati, si corre calcoli numerici sulla base di segnali wireless e canali di trasmissione simulati per entrambi modelli.