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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Performance Analysis of Various Eigenvalue-Based Spectrum Sensing Algorithms for Different Types of Primary User Signals

verfasst von : Pankaj Verma, Brahmjit Singh

Erschienen in: Advances in Electronics, Communication and Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Spectrum sensing plays a very essential role in the implementation of cognitive radio networks. Eigenvalue-based spectrum sensing algorithms have been comprehensively discussed in the literature, for detection of primary user signal in the case of uncertain noise. For detection of signals, the test statistics of these algorithms depend on the eigenvalues of the covariance matrix of the received signal. Eigenvalues generally capture the correlation among the signal samples. In this context, we have examined the sensing performance of various eigenvalue-based spectrum sensing techniques for different types of primary user signals having different levels of correlation. In results, it has been noticed that the sensing performance of the algorithms relies on the type of primary user signal transmitted.

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Verma, P., Singh, B.: On the decision fusion for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. Wirel. Netw. 1–10 (2016)
Metadaten
Titel
Performance Analysis of Various Eigenvalue-Based Spectrum Sensing Algorithms for Different Types of Primary User Signals
verfasst von
Pankaj Verma
Brahmjit Singh
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Electronics, Communication and Computing

Print ISBN: 978-981-10-4764-0

Electronic ISBN: 978-981-10-4765-7

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-4765-7_41

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    Bildnachweise