UNIVERZITET U SARAJEVUELEKTROTEHNIKI FAKULTETODSJEK:TelekomunikacijePREDMET: Sistemski aspekti u telekomunikacijama

DOMAE ZADAE 1 i 2

Studenti: eldum IndiraNuki LamijaObradovi AidaU Sarajevu, februar 14. 2014.god

Sadraj

DOMAA ZADAA 13Uvod41. Princip Kognitivnog radia61.1 Softverski Definisani Radio61.1.1 Sta je Softverski Definisani Radio?61.1.2 razvoj SDR-a71.2 Kognitivni radio91.1.1 Razvoj kognitivnog radia101.3 analiza radio spektra111.4 Kljune primjene121.4.1 Interoperabilnost131.4.2 Dinamika alokacija spekrta142 Principi i metode upravljanja frekvencijskim resursima kod kognitivnog radija152.1 Viedimenzionalni pristup172.1.1 Frekvencijski i vremenski domen182.1.2 Prostorna dimenzija182.1.3 Kodna dimenzija192.1.4 Ugao emitovanja/prijema192.2 Algoritmi opaanja spektra202.2.1 Detektor energije212.2.2 Sensing na bazi talasnih oblika (Koherentni sensing)232.2.3 Ciklostacionarna analiza signala242.2.4 Opaaj spektra na bazi radio identifikacije primarnih korisnika252.2.5 Tehnike na bazi prilagoenog filtra252.2.6 Uporedni prikaz tehnika opaanja262.2.7 Kooperativni sensing272.2.8. Memorija za pedikciju292.3 Eksploatacija spektralnih upljina293 Performanse (analitiki model) kognitivnog radia; BER303.1 Model sistema313.2 Srednja bitska greka323.3 Rezultati344 Spektralna efikasnost kognitivnih radio sistema364.1 Kognitivni radio protokol374.2 Analiza spektralne efikasnosti394.3 Asimptotine performanse414.4 Razvoj performansi425 Sinhronizacija u prostoru kogn.radija (analitiki i simulacijski modeli)455.1 Simulacija475.1.1 Rezultati BLER485.1.2 Rezultati za propusnost495.1.3 Simulacija uz i bez prisustva Rayleigh-evog fedinga50Literatura54DOMAA ZADAA 2551 Teorija igara - koncepti i modeli i upotreba modela teorije igara za upravljanje/optimizaciju frekvencijskih resursa561.1 Primjena teorije igara u kognitivnim radio mreama591.1.1 Aukcijske igre61Zakljuak64Literatura66

DOMAA ZADAA 1

Uvod

Podatkovne komunikacijske mree su kljuna komponenta bilo kojeg modernog drutva. Intenzivno se koriste u mnogobrojnim aplikacijama, ukljuujui financijske transakcije, drutvene interakcije, obrazovanje, nacionalnu sigurnost i trgovinu. Konkretno, ureaji sa i bez ica su sposobni izvravati mnogobrojne napredne funkcije koje podravaju raspon servisa, kao glasovnu telefoniju, pretraivanje interneta, mulitimedijalni streaming i prenos podataka. Sa ubrzanim razvojem mikroelektronike, beini primopredajnici postaju izdrljivi, moni i prenosivi. Ovo je omoguilo razvoj SDR tehnologije, gdje radio primopredajnici obavljaju procesiranje u osnovnom opsegu potpuno unutar softvera: modulacija/demodulacija, kodiranja ispravki greki i kompresiju.Od svog predstavljanja 1991, SDR se definise kao radio platforma, ija je funkcionalnost barem dijelom kontrolisana ili implementirana u softveru. Shodno tome, bilo koji oblik valnog signala definiran u memoriji SDR platforme moe se primijeniti na svakoj frekvenciji. Pojavljivanjem jeftinih i brzih DA ( digital to analog) i AD ( analog to digital) konvertora, idealni SDR koncept implementacije poptpuno softverskog komunikacionog sistema ( ukljuujui funkcionalnost radio frekvencija) je blii realnosti.Beini ureaji koji se mogu opisati kao SDR postojali su ve nekoliko desetljea. Prvobitno su koriteni u vojne svrhe, prije nego sto je pronaena primjena u komercijalnom sektoru. Vojni programi kao sto je SPEAKeasy su eljeli da omogue komunikaciju i interoperabilnost medju nekoliko vojnih standarda. Iako je bio ambiciozan, SPEAKeasy projekat je proizveo funkcionalan prototip, iako su valni oblici signala programirani koristei assebliranje niskog levela to je znailo da softver nije kompatibilan sa novijim procesorima. Nadalje, sto se tie potrabilnosti, prva faza prototipa SPEAKeasy je bila toliko velika da je mogla stati u kamion.Jedna od prvih znaajnijih primjena SDR platformi u komercijalnom sektoru je bio Vanu Anywawe, softver radio-bazne stanice, koja je objedinila mnoge celularne (elijske) pristupne standarde u jednostavnu SDR implementaciju. Kako je osnova celularnih standarda bazirana na softveru, isti moe biti modifikovan 'u letu' da bi se prilagodili razliitim korisnikim potrebama svake elije, da ne bismo morali mijenjati RF hardvera, to bi bilo daleko skuplja opcija. Nadalje, novi standardi se mogu uploadovati na SDR platformu za trenutnu primjenu na porduju elije. Da bi se poveala efikasnost i unaprijedio proces starenja SDR platforme, veina developera tezi ka koritenju portabilnog koda za njihov softver, ponovno iskoristivih komponenti koje mogu raditi pod razlicitim konfiguracijama valnih oblika i generini hardver koji se moe lako nadograditi.Gledajui lakou i brzinu programiranja operacija u osnovnom opsegu na SDR plaftormi, ova tehnologija se smatra gavnim kandidatom za mnogobrojne napredne mrene aplikacije i arhitekture koje su bile neostvarive prije nekoliko godina. SDR platforma koja moe ubrzano rekonfigurisati operativne parametre zasnovane na promjenjivim zahtjevima i uslovima kroz kognitivni proces se zove Kognitivni radio. Izraz Kognitivni radio(CR-Cognitive radio, eng.) je prvi definisao Joseph Mitola III.Prema Mitoli, CR tehnologija je 'presjek izmedju line beine tehnologije i raunarske inteligencije, gdje je CR definiran kao ' jako pametan radio koji bi bio samosvjestan; svjestan RF-ova, svjestan korisnika i ukljuivao bi tehnologiju jezika i vizije maina zajedno sa dosta jako preciznih znanja iz radio okruzenja'. Kognitivni radio jasno ide uz SDR; zajedno mogu postii funkcionalnost koja je smatrana nemoguom prije 10 godina. [1]

U nastavku ovog rada emo razmotriti u prvom poglavlju princip kognitivnog radia, to je uradila Indira eldum, dalje kroz poglavlje 2 Aida Obradovi je objasnila principe i metode upravljanja frekvencijskim resursima kod kognitivnog radia, u 3 poglavlju je Indira iznijela analitiki model kognitivnog radia,BER, dalje u 4. poglavlju Aida radi analizu spektralne efikasnosti kognitivnih radio sistema, te na kraju u 5. poglavlju Lamija Nuki daje detaljnu analizu sinhronizacije kod kognitivnog radia.Kao domau zadaa 2 Lamija je obradila Teoriju igara, koncepti i modeli i upotreba modela teorije igara za upravljanje/optimizaciju frekvencijskih resursa.

1. Princip Kognitivnog radia1.1 Softverski Definisani Radio1.1.1 Sta je Softverski Definisani Radio?

Prije objanjavanja ta Softverski Definisani Radio (Softvare defined radio, SDR, eng.) radi, korisno je prei dizajn konvencionalnog digitalnog radia. Sastoji se iz 5 dijelova:1. Antena, koja prima ili odailje informacije u radio talasima2. RF front-end dio, koji je odgovoran za slanje/primanje signala radio frekvencija iz antene i transliranje istih na meufrekvenciju ( Intermediate frequenci, IF, eng.)3. ADC/DAC dio, koji vri analogno-digitalnu i digiralno-analognu konverziju respektivno.4. DUC (Digital up conversion, DUC, eng.) i DDC (digital down conversion, DDC, eng.) blokovi, koji u sutini vre modulaciju signala izlaznog i demodulaciju dolaznog signala5. baseband dio (u osnovnom opsegu), koji vri operacije kao to su uspostava veze, ekvalizacija, FH (frequency hopping, eng. Skakanje frekvencije), kodiranje/dekodiranje i korelaciju, dok takodjer implementira protokoli sloja linka podataka.

DDC/DUC i baseband dijelovi zahtijevaju veliku snagu obrade podataka i u obinom digitalnom radiu su implementirani u posebnom hardveru. U sistemima programabilnog digitalnog radia (Programmable Digital Radio, PDR, eng.), baseband operacije i protokoli sloja linka su implementirani u softveru, dok je DDC/DUC funkcionalnost izvedena koristei aplikacijski specificirane integrisane krugove (application-specific integrated circuits, ASICs, eng.).SDR se odnosi na tehnologije kod kojih su ove funkcionalnosti izvedene od strane sofverskih modula, koji su pokrenuti na FPGAs( field programmable gate arrays), DSP( digital signal processors), GPP( general purpose processors) ili na kombinaciji spomenutih. Ovo omoguava programiranje DDC/DUC i baseband blokova. Ovo znai da su operacione karakteristike radia, kao sto je kodiranje, tip modulacije i frekvencija lako promjenjive, samo je potrebno pokrenuti novi softver. Ako se AD/DA konverzija moze 'pogurati' dalje u RF blok, mogunost programiranja se moe prenijeti na RF prednji dio te moemo implementirati idealan SDR. Meutim, ima mnogo prepreka u tranziciji sa hardverskog na softverski definisani radio. Prvo, tranzicija sa hadverskog na softversko procesiranje rezultira znaajnim poveanjem prorauna, koji rezultira poveanom potronjom energije. Ovo smanjuje ivotni vijek baterije i jedan je od kljunih razloga to sofverski definisani radio nije koriten u komercijalnim ureajima, nego u baznim stanicama i pristupnim takama, koje koriste vanjske izvore energije.Drugo, pitanje moe li se AD/DA konverzija izvriti odreuje koje se radio funkcije mogu izvriti u sofrveru i kako se moe naraviti re-konfigurabilni radio. Konani cilj za sDR je da se AD/DA konverzija pirblii sto je blie mogue anteni kako bi se svo procesuiranje signala izvrsilo digitalno. Meutim, takvu,u blizini antene, AD/DA konverziju trenutno onemoguuju dva tehnika ogranienja. Digitalizacija RF signala zahtjeva da se ulazni signal uzorkuje barem u stepenu odredjenom Nyquist-ovom frekvencijom. Dodatno, to je vea podatakovna brzina signala, potrebna je i vea rezolucija da obuhvati informaciju. Uzevi to u obzir, dolazimo do zakljuka da RF transmisije velikog propusnog opsega i visoke frekvencije zahtjevaju iznimno velike frekvencije uzorkovanja.Sposobnost podravanja veoma visokih frekvencija uzorkovanja, to je iznimno bitno za primjenu visoko-frekventnih signala u gigahercnom dometu, ograniava domet onoga ta se moe digitalizovati. Na primjer, tipini kanali koje koristi 801.11 WiFi ureaj su iroki 20MHz. Da bi se osiguralo da se svih 20 Mhz predstavi modemu bez distorzije, nije neobino za ADC da digitalizira 40-tak MHz opsega signala. Da bi uhvatio 40MHz opsega analognog signala odredjenog IF (meufrekvencijskim) filterima bez aliasing komponenti, ADC e vjerojatno uzorkovati singnal brzinom preko 80Msps.SDR se trenutno koristi za pravljenje radio ureaja koji podravaju tehnologije s vie interfejsa ( CDMA, GSM i WiFi ) s jednim modemom, rekonfigurirajui ga u softveru. Meutim, SDR modemi su skupi, s obzirom da obino podrazumjevaju programibilne ureaje kao to je FPGA, nasuprot masovno proizvedenim ASIC-ima koji su koriteni u veini komercijalnih ureaja danas. Dananji multimodni ureaji imaju vise ASIC-ova ( ili vie jezgri jednog ASIC-a). SDR se trenutno najvie primjenjuje u vojsci, gdje cijena ne igra veliku ulogu. Takoer je modemska tehnologija i ignorie probleme u dizajnu RF-a. U praksi, RF dizajn beinih ureaja je tipino usko uparen sa pripadnim pristupnim tehnologijama i dizajnom modema. Na primjer, razliite tehnologije radio interfejsa imaju razliite zahtjeve za spektralne maske i razliite stepene osjetljivosti za kokanalnu interferenciju i veliku ovisnost o adjektovanoj kanalnoj snazi.

1.1.2 razvoj SDR-a

Prije 20 godina veina radio ureaja nije imalo nikakvog softvera, a oni koji su imali neki softver nisu ga puno koristili. U iznimno vizionarskom lanku objavljenom 1993, Joseph Mitola III je imao veoma drugaiju vrstu radia na umu: Veinski digitalni radio koji je mogao biti fundamentalno rekonfigurisan jednostavnom promjenom softverskog koda koji se na njemu nalazi. Ovo je nazvao SDR-om.[1]Nakon nekoliko godina, Mitolina vizija poinje prelaziti u realnost. Sredinom 1990-ih izumljeni su vojni radio sistemi, u kojima je softver digitalno kontrolisao veinu obrade signala, omoguujui jednoj hardverskoj komponenti da radi na vie razliitih frekvencija i komunikacijskih protokola. Prvi poznati primjer ovakvog tipa radia bili su SAD-ovi vojni SPEAKeasy I i SPEAKeasy II uredjaji, koji su omoguili jedinicama iz razliitih grana vojske da po prvi put komuniciraju. Meutim, tehnologija je bila skupa i prvi dizajn je bio ogroman i morao se prevoziti u veem vozilu. SPEAKeasy II je bio dosta kompaktniji radio, veliine 2 kutije od pice, i bio je prvi SDR sa dovoljno DSP resursa da se nosi sa vie razliitih vrsta vlnog oblika signala. SPEAKeasy II se na kraju ukljuio u DMR (digital modulator radio) SAD-ove mornarice, sa mnogo valnih oblika i modova, sa mogunou daljinskog kontrolisanja preko Ethernet interfejsa. Ovi SPEAKeasy II i DM produkti se razvijaju ne samo radi definisanja razlitih valnih oblika u softveru, nego i radi razvoja odgovarajue arhitekture softvera, da bi omoguili postavljanje softvera na proizvoljnu hadverdsku platformu time postiui neovisnost specifikacije valnog oblika za softver i dizajna hardvera.Krajem 1990-ih SDR se poeo iriti sa vojnog polja na komercijalni sektor, takvim tempom proboja na trite ubrzavajui novi milenij. Celularne mree su smatrane najoitijim i potencijalno najunosnijim tritem na koje se SDR moe probiti. [1]Kompanije kao Vanu, AirSpan i Etherstack trenutno nude SDR proizvode za celularne bazne stanice. Vanu inc., kompanija sa sjedistem u SAD-u, se fokusirala na komercijalni razvoj SDR biznisa od 1998. Dobili su dosta panje u 2005 sa svojom GSM baznom stanicom pogodnom za sve valne oblike (anywave base station, eng), koja je postala prvi SDR proizvod koji je dobio odobrenje novoosnovane softverske radio regulacije.Bazna stanica pogodna za sve valne oblike radi na optenamjenskoj procesnoj platformi i prua softversku implementaciju BTS-a( base tranciever station, eng. Bazna primopredajna stanica), BSC (base station controller, eng., kontroler bazne stanice) i TRAU (transcoder and rate adaptation unit,eng. Jedinica za trans-kodiranje i adaptaciju) modulima BSS-a( base station subsystem ,eng. , podsistem bazne stanice). Podrava GSM mreu, kao i nadogradnje i popravke bug-ova putem interneta.Nakon uspjenih probi drugih operatera, kao sto su AT&T i Nextel, porastao je interes za Anywave bazne stanice. 2001. godine 3GNewsroom su opisivali SDR bazne stanice kao kljuno rjeenje problema plasiranja 3G-a. Sposobnost SDR baznih stanica da rekonfiguriu 'u letu' i podravaju vie protokola se smatrala najsigurnijom opcijom za plasiranje 3G-a. U stvarnosti, SDR nije igrao kljunu ulogu kako se pretpostavljalo. Detaljniji pogled na infrastrukturu operatora pokazuje da su programibilni ureaji postali kljuna komponenta trenutnih 3G baznih stanica. U martu 2005. Airspan je objavio prvu komercijalno dostupnu IEEE 801.16 baznu stanicu, zasnovanu na SDR-u. AS.MAX bazna stanica koristi pico-podruja (eng. Picoarray) i referentnu softversku implementaciju IEE 801.16 standarda. Picoarray je rekonfigurabilna platforma koja je 10 puta bra u procesiranju podataka nego danasnji DSP-ovi. AS.MAX bazna stanica obeava mogunost nadogradnje na slijedeu generaciju mobilnog 801.16e standarda i time ima potencijal da ponudi put operaterima kojima je cilj plasiranje WiMAX usluga.Pored prethodnih odgovarajuih SDR platforma razvijenim za vojsku i komercijalne sektore, napravljen je znaajan napredak u razvoju SDR-a u open-source istraivanjima i univerzitetskim zajednicama. GNU radio je open-source arhitektura dizajnirana da radi na optenamjenskim kompjuterima. U osnovi to je kolekcija DSP komponenti i podrava RF interfejs do USRP-a (universal software radio peripheral) , i up- and down-konvertora uparenim sa A/D, D/A mogunostima, koje mogu biti uparene na nekoj kerci RF ploi. GNU radio je bio intenzivno koriten kao ulazni SDR unutar istraivake zajednice.Kao to je pomenuto, zbog velikih potranji u prpraunu i procesiranju, SDR tehnologija je radila jedino u ureajima koji imaju manje ogranienja za veliinu i potronju energije, kao to su bazne stanice i vozila u pokretu. Meutim, potranja raste da SDR bude implementiran u mobilne ureaje u nekom vremenu u budunosti. Glavni problem sa uvoenjem SDR-a u mobilne ureaje je bila potreba za koritenjem programabilnih platformi, koje generalno troe dosta struje i to vodi ka skraenom ivotnom vijeku baterije i velikim ureajima. Meutim, SDR prua mogunost podravanja vie valnih formi na jednom ureaju te bi tako u konanici korisnicima mogao biti pruen poboljan izvor usluga, ako se ukomponuje u mobilni ureaj. SDR moe takoder pomoi oko roaming-a na dravnom i meunarodnom nivou. Meutim, kako se pojavljuju nove procesne platforme koje prevazilaze probleme sa napajanjem i veliinom, vrlo je izvjesno da e SDR ui u mobilne ureaje.

1.2 Kognitivni radio

Mogunost rekonfiguracije koju prua SDR tehnologija omoguava radiima da mijenjaju funkcije i operacije. Meutim, SDR to moze uraditi iskljuivo po naredbi; nije sposoban da sebe rekonfigurie u efektivniji oblik bez korisnikovog znanja. U Mitolinoj disertaciji i u nekoliko objava, on je imao viziju radia koji se sam rekonfigurie i nazvao ga kognitivni radio. Prema njegovom ranom vienju, CR bi se ostvario kroz integraciju model-baziranog zakljuivanja sa softverskim radiom. Analogno sa mentalnim kognitivnim procesom, Mitola je takoer izdvoio kognitivni ciklus kroz koji bi takav radio vrio na sebi rekonfiguraciju kroz proces svjesnosti ( sebe i vanjskog svijeta ), percepcije, razuma i donoenja odluka. Koncept CR-a podcrtava naprednu kvalitetu informacija i iskustava za korisnika, sa kognitivnim razmiljanjem i mogunostima rekonfiguracije kao naina dostizanja cilja. Meutim, danas je CR postao sveobuhvatni termin za iroki spektar tehnologija koje omoguavaju radiima da postignu razliite nivoe samokonfiguracije i, sa naglaskom na razliite funkcionalnosti, proteui se od sveprisutnog beinog pristupa, preko automatizovane optimizacije radio resursa, do vienja idealnog CR. Haykin, na primjer, definira CR kao radio koji je sposoban da bude svjestan svog okrenja, da ui i da u cilju prilagoavanja mijenja svoje operativne parametre sa ciljem pruanja pouzdane spektralno efikasne komunikacije, u bilo koje doba, na bilo kojem mjestu. SAD-ova FCC( Federal Communications Comission) koristi uu definiciju ovog koncepta: CR je radio koji moe mijenjati svoje transmiterske parametre na osnovu interakcije sa okruenjem u kojem radi. Veina kognitivnih radia e vjerovatno biti SDR, ali nemanje softvera i mogunosti terenske programibilnosti su uslovi kognitivnog radia.[1]Uprkos ovim razlikama u dometu i aplikaciji CR koncepta, dvije glavne karakteristike izgledaju zajednike u veini definicija: sposobnos rekonfiguracije i inteligentno adaptivno. Pod inteligentni adaptivnim ponaanjem mislimo na sposobnost prilagoavanja bez potrebe prethodnog programiranja; to jeste, kroz neki oblik uenja. Na primjer, handset koji naui mapu radio frekvencija u svom okruzenju bi mogao stvoriti lokacijski indeksovani RSSI vektor ( duzina, sirina, vrijeme, RF, RSSI) i koristiti algoritam za ucenje da prebacuje frekvencije i korisnikove pokrete.Iz ovoga slijedi da funkcionalnost kognitivnog radija zahtijeva barem slijedee sposobnosti:1. Fleksibilnost i agilnost, sposobnost mijenjanja valnih oblika i ostalih radio operacionih parametara u letu. Poreenja radi, trenutni multikanalni multiradio uredjaji (MC-MR) mogu ovo raditi u veoma ogranienoj mjeri. Puna fleksibilnost postaje mogua kada se CR-ovi grade preko SDR-ova. Jos jedan bitan uslov za postizanje fleksibilnosti, koji je manje pominjan, je rekonfigurabilna ili irokopojasna tehnologija antena.2. Osjeanje , sposobnost da posmatra i mjeri stanje okruenja, ukljuujui spektralnu zauzetost. Osjeanje je neophodno ako e ureaj mijenjati svoju operaciju na osnovu trenutnog znanja o RF okruenju.3. Uenje i prilagoavanje, sposobnost da analizira senzorski input, da prepozna obrasce i da mijenja interno operaciono ponaanje na osnovu analize nove situacije, ne samo na osnovu prethodno kodiranih algoritama, nego kao rezultat mehanizma uenja. Nasuprot tome, MAC sloj IEEE 801.11 dozvoljava ureaju da adaptira svoju transmisionu aktivnost da bi kanalisao dostupnost koju osjea. Ovo se postie koritenjem prethodno definisanog sluaj-prije-prianja i eksponencijalnog backoff algoritma umjesto kognitivnog ciklusa.[1]

1.1.1 Razvoj kognitivnog radia

Glavni pokretai CR istraivanja su bili radovi Mitole i Mguire-a 1999-e i rane studije mjerenja spektra sprovedene jo 1995. da bi se izmjerilo koritenje spektra, u licenciranom i nelicenciranom rasponu. U SAD-u, CR istraivanje se brzo fokusiralo na dinamiki pristup spektru ( eng. DSA: Dynamic Spectrum Access) i na sekundarno koritenje spektra kao glavne ciljeve prvobitnog istraivanja. To se desilo zbog injenice da isti privlai odreen broj ranih istraivakih projekata( npr. URA, SPECTRUM i MILTON). Najznaajniji projekat u spektar-menadmentu i politikama istraivanja je bio XG-prijekat, finansiran od strane DARPA-e. Glavni cilj XG-projekta je bio da prouava takozvane servere politika i tehnologije za sekundarnu upotrebu, prvenstveno za vojne svrhe. Meutim, rani uspjeh XG-a je gurao zajednicu da ire prouava mogucnosti CR-a. Jo jedan uspon za istrazivanje je dat od strane nekoliko zvunih istraivaa ( Lessig, Reed i Peha), koji su istakli da postoje mogue mane u trenutnom domenu regulacije.U domenu standardizacije, tri glavne grupe su isplivale da rade na relevantnih tehnologijama i arhitekturama: IEEE 801.22 i SCC41 ( prethodni P1900) radne grupe i skorije ETSI-jev tehniki komitet za radio sisteme na CR-ovima i SDR-ovima. Takoer, SDR Forum su kao industrijska grupa prouavali neke probleme vezane za CR. Komercijalno, najnaprednija aktivnost standardizacije je IEEE 801.22 i povezana istraivanja tee ka pruanju dinaminih pristupa upranjenom TV spektru. Meutim, IEEE 801.22 zahtijeva poprilino ogranien nivo kognitivnosti.[1]

U SAD-u, FCC je ve predloila da se dozvole oportunisticki pristupi Tvbands 2004. godine. Prototipi CR-ova koji rade u ovom modu su predstavljeni FCC-u od strane Adaptrum-a, Microsoft-a, Motorola-e i Phillips-a 2008. godine. Nakon intenzivnih testova, FCC je u novembru 2008. usvojila Drugi Izvjetaj i Naredbu koja uspostavlja pravila koja doputaju rabljenje kognitivnih uredjaja u TVWS na sekundarnoj osnovi. Nadalje, nedavno je objavljeno Digital Dividend Review Statemens, UK-ov regulator, Ofcom, predlaze da se allow licence exempt use of interleaved spectrum for cognitive devices . Skorije, 16.01.2009., Ofcom objavljuje novu konsultaciju pruzajuci vise detalja svog predlozenog kognitivnog pristupa TVWS-u. S obzirom na navedeno, mozemo ocekivati da CR moze potati mainstream tehnologija cijeloga svijeta u bliskoj buducnosti.[1]

1.3 analiza radio spektra

Prvi zadatak u kognitivnom ciklusu je analiza radio spektra tj. detekcija signala koji su (znaajno) prisutni. Metoda mora biti takva da otkriva veliki broj razliitih tipova signala. Zavisno od dobijenih podataka o raspoloivosti spektra opsezi se opisuju kao crni, sivi ili bijeli. Oni kanali u kojima je skoro uvijek prisutan signal velike snage su crni. Kanali kod kojih je snaga primarnih korisnika nia ili su oni samo manji dio vremena aktivni su sivi kanali. Beli su oni kanali u kojima ne postoje drugi interferujui signali, ve samo um sredine. Na koji nain e kognitivni radio koristiti spektar zavisi i od toga da li je namijenjen uvoenju novih korisnika u licencirane opsege ili je namenjen radu u nelicenciranim opsezima.Kognitivni radio ne smije da ometa komunikaciju primarnog korisnika i zato je pouzdanost detekcije od presudne vanosti. Postoji mnogo naina da do greke doe - dovoljno je da kognitivni prijemnik bude u sjeni ili u drugoj polarizacionoj ravni ili da se javi efekat prostiranja signala po vie putanja.

1.3.1 Neke metode nadgledanja spektra

Osnovni zahtjevi pri izboru metode nadgledanja spektra su raunska jednostavnost, brzina rada i pouzdanost u otkrivanju signala. Otuda je potrebno nai pravu mjeru izmeu vjerovatnoe detekcije i vremena obrade podataka. Dodatni problem je i to to kognitivni radio ne podrazumjeva samo presretanje signala, ve i viedimenzionalnu karakterizaciju spektra (formiranje vremenske i prostorne slike presretnutih signala). Generalno, optimalan nain presretanja i demodulacije signala je koritenjem prilagoenih filtara. Preduslovi za uspjenu demodulaciju su postojanje apriori znanja o signalu i uspjena sinhronizacija, a to u realnim uslovima rada uglavnom nije sluaj. Ovakav pristup bi ujedno bio isuvie skup jer je potrebno omoguiti presretanje i demodulaciju vrlo irokog skupa razliitih signala.Metode detekcije prisutnosti signala dijele se na parametarske i neparametarske, u zavisnoti od toga postoji li predznanje o signalu. U parametarske spadaju i sve one metode koje zahtjevaju poznavanje statistika potencijalno prisutnih signala, potom detekcije zasnovane na koritenju pilot-signala odnosno sve one metode koje na bilo koji nain unapred suavaju skup moguih tipova talasnih oblika signala. Sa stanovita tehnologije kognitivnog radija za analizu su znaajnije neparametarske metode.Najei naini neparametarske detekcije signala su primjene detektora energije koji mjere spektralnu gustinu srednje snage signala (SGSS). Znatno su jednostavniji za implementaciju i prikladniji od prilagodjenog filtra jer ne podrazumjevaju apriori poznavanje signala. Mana im je to ne razlikuju primarnog korisnika od interferencije i imaju ogranienja pri niskim odnosima Signal/um (SNR). Njihova pouzdanost u ogromnoj mjeri zavisi od postavljenih pragova odluivanja to znai da e nivo uma imati presudan uticaj. Detektori energije se vrlo esto primenjuju jer se zbog jednostavnosti mogu koristiti u postupku inicijalne, grube, procjene spektralne slike.[4]

1.3.1. Problem nestacionarnosti signala

Posmatrani signali su u optem sluaju nestacionarni. Njihova aktivnost u kanalu je unapred nepoznata. FFT je operacija u kojoj se (s obzirom na granice intervala integracije) gubi vremenska informacija. Da bi se osigurala detekcija, FFT mora biti ili vieg reda ili se mora usrednjavati vei broj rezultata to doprinosi i vremenskom usrednjavanju. Ako je u periodu posmatranja signal bio neaktivan jedan dio vremena, to e se odraziti na rezultat podjednako kao da je pretrpio dodatno slabljenje usled prostiranja od udaljenijeg predajnika. Ovaj problem je naroito vaan ukoliko se eli da radio koristi kanale u kojima su aktivni primarni korisnici.Umesto FFT analize signala mogue je osloniti se na wavelet dekompoziciju signala koja dozvoljava kako frekvencijsku tako i vremensku analizu. Prednost wavelet-a je zasnovana upravo na (uslovno reeno) ogranienju integracije po vremenu. Takva struktura sastavljena samo od komplementarnih filtara propusnika niskih i propusnika visokih uestanosti, moe se(uz odreene uslove) posmatrati kao neoptimalna uniformna DFT banka sa dostupnim meurezultatima. Tako se po potrebi moe nadgledati signal uz manju frekvencijsku rezoluciju i manje kanjenje, a to moe biti pogodno za realizaciju inteligentnijeg naina analize spektra.[4]Pored pobrojanih najeih metoda za nadgledanje spektra postoji veliki broj drugih i kombinovanih metoda koje uglavnom imaju loije osobine od nabrojanih ili se mogu koristiti samo u odreenim situacijama. Primer takve metode je delimino prilagodjeno filtriranje. Ako su unapred poznati svi talasni oblici koji se mogu javiti u nekom delu spektra, oni se koriste za korelaciju sa estimiranim parametrima dolaznog signala kako bi se postigla otpornija i pouzdanija detekcija. Takoe, od velike pomoi pri detekciji mogu biti i pilot-signali.[4]

1.4 Kljune primjene

Kao sto je spomenuto, CR-ovi su veoma agilne beine platforme sposobne da autonomno biraju operacione parametre na osnovu radio i mrenih uslova. Shodno tome, CR-ovi imaju potencijal da revolucioniziraju kako ureaji vre wbeini networking. Na primjer, CR dozvoljava radiima koji rade na razliitim protokolima i standardima da meusobno komuniciraju. Ovo je poznato kao interoperabilnost. Nadalje, CR-ovi su sposobni da transmituju u neokupiranim beinim spektrima dok miniziraju interferenciju sa drugim signalima u blizini spektra; to jeste, DSA.1.4.1 Interoperabilnost

Danas, mnotvo beinih standarda, aplikacija i servisa se koriste kroz brojne sektore modernog drustva, kao i unutar pojedinih sektora, kao to je vojska, drutvena sigurnost i hitne reakcije. Shodno tome, koritenje vie( potencijalno nekompatibilnih) komunkiacionih standarda unutar konkretnog sektora mogu izvriti ozbiljan udar na efektivnost koordinisanih operacija. Na primjer, efektivnost hitnih reakcija vezanih za uragan Katrina u New Orleans-u u avgustu 2005. je bila veoma usporena zbog nemogunosti irokog spektra komunikacijskih ureaja da rade jedni sa drugima, pogotovo u decentralizovanom operacionom okruenju.[1]Bez obzira na sve, postoji nekoliko razloga zbog kojih sektori kao to su vojni ili sigurnosni sektor i dalje odravaju niz raznih naina komunikacije. Neki od tih razloga su znaajna finansijska ulaganja i konkretni zahtjevi performansi. Konsekventno, CR posjeduje potencijal da 'izlijei' Tower of Babel sindrom, koji se odnosi na komunikaciju izmeu grupa zaposlenih koji imaju razliitu opremu, to slikovito moemo vidjeti na narednoj slici.

Slika 1.1 Primjer timova javne sigurnosti i hitne pomoi koji se nalaze na istom geografskom podruju. I operiraju na razliitim centralnim frekvencijama te potencijalno koriste drugaije komunikacijske standarde.[1]

Zbog svoje sposobnosti da brzo preuzme bilo koju radio konfiguraciju, CR platforme se mogu rekonfigurisati u nasljedni komunikacioni standard u cilju komunikacije sa bilo kojim komunikacionim sistemom koritenim na terenu ili da ostvari komunikaciju izmedju dvije ne-CR platforme koristei razliite standarde. Nadalje, sa svojom vjetakom inteligencijom, CR moe automatski razlikovati razliite komunikacione standarde u nedostatku centralizovane kontrole.1.4.2 Dinamika alokacija spekrta

Radi poveanih zahtjeva za dodatnim propusnim opsegom radi podravanja postojeih i novih servisa, kako markeri spektralnih politika tako i telekomunikacijske tehnologije intenzivno trae rjeenje za oiglednu nestaicu spektra. U meuvremenu mjerenja pokazuju da je dobar dio licenciranog opsega neiskoriten, i u vremenskom i u frekventnom opsegu[2]. Ipak, trenutna regulativa zahtjevanja zbranjuje nelicencirane transmisije u ovim opsezima. Da bi omoguili neophodni opseg, zahtjevan za trenutne i budue beine servise, FCC je zapoeo rad na konceptu nelicenciranih korisnika koji posuuju spektar od licenciranog opsega. [3] ovakva postavka je poznata kao dinamika alokacija spektra.

Slika 1.2 beini spektar 928948 MHz in Rochester, New York, Juni 19, 2008. Primjetimo vremenske varijacije u zauzetosti spektra na nekoliko frekvencija u ovom opsegu.[1]

Zbog nedavnog razvoja CR tehnologije, sada je mogue za ove sisteme da istovremeno potuju prava onih koji posjeduju licence te daju dodatnu fleksibilnost i pristup spektru.Da bi se postigla vea spektralna efikasnost tehnike viestrukog pristupa mogu biti tako implementirane da viebrojni sekundarni korisnici mogu slati podatke u istom propusnom opsegu. Nekoliko tehnika je bilo predloeno da bi se omoguio pristup sekundarnih korisnijka, ukljuujui one bazirane na CDMA (eng. Code division Multiple Access), prostorni multipleksing te OFDM(eng. Orthogonal Frequency division Multiplexing). Uvaavajui OFDM-bazirane tehnike moe biti efektivno upotrebljen koncept formiranja 'bazena' spektra, pri emu se podatci prenose preko slobodnih porcija frekvencija koristei podsetove aktivnih nosaa. [1]2 Principi i metode upravljanja frekvencijskim resursima kod kognitivnog radija

Razvoj savremenih aplikacija iziskuje potrebu za to veim protokom informacija. Postaje jasno da trenutni frekventni spektar ne moe pratiti razvoj i zahtjeve novih ureaja, ali i sami naini i tehnike dodjeljivanja spektra su dovele do njegovog neefikasnog koritenja. Kao odgovor na sve ove probleme, potrebno je predstaviti inovativne tehnike koje mogu pruiti efikasnije metode dodjeljivanja i raspodjele frekvencijskog opsega u sluajevima kada se on ne koristi.

Tokom 2002. godine, FCC (engl. Federal Commission for Communications) je istraivao iskoritenost ve dodjeljenih radio kanala. Kao rezultati istraivanja izveden je zakljuak da prosjeno u svakom trenutku, na bilo kojoj lokaciji na zemlji, u upotrebi samo 5,2% radio spektra. Daljim istraivanjem se pokazalo da je iskoritenost opsega od 3 do 5 GHz samo 0,3-0,5%.

Slika 2.1 Zauzee radio kanala do 5GHz [5]

Jedno od rjeenja ovog aktuelnog problema je i kognitivni radio, koji se zasniva na ideji iskoritenja dodjeljenog spektra licenciranim korisnicima kada ih oni ne koriste.

Dakle, jedan od glavnih aspekata, koji e i ovdje biti razmatran, jeste njegovo autonomno opaanje i lokalno istraivanje spektra u cilju optimizacije iskoritenja. Vano je napomenuti da se pod ovim ne podrazumjeva dijeljenje resursa na neki od postojeih naina, kao to je djeljenje nelicenciranih radio opsega ograniavanjem predajne snage, CDMA i drugi tradicionalni pristupi, ve kao jedna od najvanijih komponenti je koncept mogunosti mjerenja, opaaja, uenja i adaptacije na uslove koje karakteriu radio okruenje, dostupnost dijela spektra, ali i potrebe i zahtjeve korisnika i aplikacija, lokalne polise i restrikcije i sl.

U terminologiji koja e u radu biti koritena, poseban osvrt je na definisanju tzv. primarnih i sekundarnih korisnika. Primarni korisnici su oni koji imaju vii prioritet u odnosu na ostale korisnike, s druge strane, sekundarni korisnici su oni iji je prioritet nii. Stoga sekundarni korisnici koriste isti spektar kao i primarni, ali pod uslovom da ni u kom segmentu ne smiju ometati rad primarnih. Poto sekundarni korisnici ne smiju ometati primarne, neophodno je da posjeduju kognitivne radio mogunosti, odnosno, razvijene tehnike koje e pouzdano utvrditi da li je frekvencijski opseg zauzet od strane primarnih ili to nije sluaj. Sve ove tehnike ne moraju biti zasnovane na samom opaaju spektra (eng. spectrum sensing), ve se koordinacija rada primarnih i sekundarnih korisnika moe obavljati centralizovano, upotrebom baza podataka i drugih mehanizama koji to omoguuju. Takoe, postoji mogunost emitovanja oznaka (engl. beacons), uz pomo kojih se rukovodi procesom smjenjivanja emitovanja primarnih i sekundarnih korisnika. Na kraju jedna od najatraktivnijih naina su upravo tehnike zasnovane na kognitivnim osobinama opaanja (u daljem tekstu bie usvojen termin sinsinga od engleske rijei za proces opaanja, osjeanja) frekvencijskog opsega, tj. kognitivnom radiju.

Tradicionalno, termin opaanje spektra se esto povezuje samo sa mjerenjem sadraja spektra, ili pak spektralne energije, meutim, termin kognitivni radio ili kognitivni opaaj, sensing, (eng. cognitive sensing) ukljuuje vie dimenzija, koji pored spektralne energije razmatraju i vrijeme, frekvenciju, prostor, ali i kod. Takoe, termin ukljuuje i ostale sposobnosti, kao to je utvrivanje tipa signala koji se emituje, modulacije, nosee frekvencije i ostalih karakteristika. Jednostavnije reeno, zasniva se na dubljoj i detaljnijoj analizi signala.Prema tome, kognitivni radio kao inteligentni beini telekomunikacioni sistem tei da ispuni dva cilja:

visokopouzdana komunikacija nezavisna od vremena i uslova, efikasno koritenje spektra pod uslovom neometanja ili minimalno definisanog ometanja primarnih korisnika .

Slika 2.2 - ematski prikaz aspekata i tehnika opaaja spektra [5]

Ve pomenuti raznovrsni aspekti opaaja spektra su ilustrovani Slikom 2.2. Cilj je opisati samo neke aspekte i to prije svega ve pomenuto multidimenzionalno opaanje spektra, zatim algoritme tj. tehnike opaanja. [5]

2.1 Viedimenzionalni pristup

Pri prouavanju tehnika opaanja spektra, a u cilju maksimizacije efikasnosti, panju moramo obratiti na vie dimenzija. Konvencionalna definicija dostupnosti odreenog dijela spektra se definie kao opseg frekvencija koji se ne koristi od strane primarnog korisnika u odreenom vremenu, na odreenoj geografskoj oblasti razmatrajui samo nekoliko dimenzija spektralnog prostora: frekvenciju, vrijeme i prostor. Dakle, konvencionalni metodi se uglavnom svode na ove parametre, meutim, ostale dimenzije koje u veoj mjeri dovele do poveanja efkisanosti i iskoritenja spektra nisu dovoljno razmatrane u literaturi. Problem nastaje kada konvencionalne tehnike treba primjeniti na neke naprednije tehnike prenosa kao to je tehnika proirenog spektra (eng. spread spectrum), poto tradicionalni trodimenzioni pristup ne pokriva tzv. kodnu dimenziju, koja postoji u pomenutoj tehnici prenosa. Postojanje ovakvih mogunosti navode na zakljuak da je mogue uvesti u razmatranje nove dimenzije. Pored kodne dimenzije, u razmatranje moe ui i ugao emitovanja. Danas uz odgovarajuu opremu je mogue emitovati na istoj geografskoj lokaciji i istom kanalu, koristei adekvatne antene. Zbog toga, ugao prijema (eng. Angle of Arrivals, AoAs) treba ui u razmatranje kao mogua dimenzija pri projektovanju sistema. Uvoenjem svih ovih dimenzija u razmatranje, spektar se moe definisati kao teorijski hiperprostor radio signala, koji poseduje frekvencijsku i vremensku dimenziju, ali i dimenziju lokacije, ugla prijema i mogue druge dimenzije . Ovakav hiperprostor se naziva elektroprostor, radio spektralni prostor ili jednostavno spektralni prostor. [5]

2.1.1 Frekvencijski i vremenski domen

Frekvencijski i vremenski domen i njihova veza su gotovo prve asocijacije kada se pomene analiza signala. Posmatranjem i opaanjem ova dva parametra i njihove zavisnosti mogu se dobiti korisni rezultati.

Slika 2.3 Prikaz mogunosti iskoritenja spektra u vremensko-frekvencijskom domenu [5]

Kao to je prikazano na Slici 2.3, tehnike bazirane na razmatranju ova dva domena trae spektralne praznine koje se mogu iskoristiti. Kada je rije o frekvenciji, jasno je da se pokuavaju nai opsezi koji nisu zauzeti. Slino je i sa vremenom, pod pretpostavkom da kanali nisu potpuno zauzeti u odnosu na vremensku osu, ve postoje odreeni periodi neaktivnosti na odreenim frekvencijama. [5]

2.1.2 Prostorna dimenzija

Mogunosti za efikasno iskoritenje spektra lee i u ovom domenu. Dakle, parametri kao to su geografska irina i duina, zatim elevacija i azimut mogu znaajno pomoi pri realizaciji nekih od tehnika sensinga. Poznavanje usmjerenosti i pokrivanja signalom odreene oblasti e nam omoguiti da procijenimo snagu na elejnoj lokaciji.

Slika 2.4 Prikaz vanosti prostorne dimenzije [5]

Pored navedenih karakteristika, poznavanje geo-lokacije primarnog korisnika nam moe omoguiti rad kognitivnog radija bez bilo kakvog ometanja, znajui da se primarni korisnik nalazi na dovoljno velikoj udaljenosti i pod pretpostavkom da nee doi do interferencije. [5]

2.1.3 Kodna dimenzija

Dimenzija koja je veoma malo razmatrana u literaturi, kada su u pitanju tehnike sensinga spektra je kodna dimenzija. Kada je rije o tehnikama prenosa u proirenom spektru, za izdvajanje korisnika se koristi tzv. kodovi (sekvence). U idealnom smislu, ako svi kodovi ortogonalni, interferencije izmeu korisnika u istom spektru nema.

Slika 2.5 Prikaz iskoritenja kodne dimenzije u odnosu na frekvenciju i vrijeme [5]

Razmatranjem ove dimenzije, mogu se pronai kodovi koji se mogu iskoristiti za prenos. Treba takoe imati u vidu da je broj ortogonalnih kodova konaan i kao skup nije veliki. Meutim, u praksi kada je broj korisnika veliki, nemogue je generisati dovoljan broj ortogonalnih sekvenci, zbog toga se tolerie odreeno ometanje izmeu korisnika. U tom smisli, moemo napisati da se ne mora uvijek tragati za idealno ortogonalnim kodom, ve za onim koji e u ovoj dimenziji u zavisnosti od frekvencije i vremena obezbjediti kvalitetan prenos bez ometanja ostalih uesnika. [5]

2.1.4 Ugao emitovanja/prijema

Ova dimenzija se moe svrstat pod prostornu dimenziju. Meutim, zbog dosadanjeg veoma malog razmatranja, moe se predstaviti kao odvojen domen razmatranja. Upotreba antena sa malim uglom prijema ili emitovanja moe dosta koristiti kao parametar u kognitivnom radiju.

Slika 2.6. Prikaz efikasne eksploatacije spektra upotrebom usmjerenih antena [5]

Sa slike je jasno da je mogue uporedno emitovanje u istom vremenu i na istoj frekvenciji bez meusobnog ometanja.

Od velikog zanaaja je definisanje takvog n-dimenzionalnog prostora za opaaj spektra. Upravo napredni algoritmi opaaja spektra razmatraju sve dimenzije u cilju maksimizacije spektralne efikasnosti. [5]

2.2 Algoritmi opaanja spektra

Kao nova oblast koja je jo u ranim fazama razvoja, sve tehnike koje e bit opisane su jo u razmatranju, tako da to svakako ne moraju biti konane verzije koje e se vjerovatno u budunosti i primenjivati. Postoji vei broj predloenih naina, ipak za njihovo opisivanje potrebno je dosta vremena, a to je ograniavajui faktor, tako da e biti opisane samo tehnike koje se ine kao najaktuelnije u ovom trenutku, te one koje zadovoljavaju neke od kriterija opisanih prethodno. Prije nego to se preemo na opis nekih algoritama, poseban osvrt je dat na analizu radio spektra. U cilju pojanjenja upotrebljene terminologije, dobijeni podaci o raspoloivosti spektra se opisuju kao crni, sivi i bijeli. Oni kanali u kojima je skoro uvijek prisutan signal velike snage se opisuju kao crni. Kanali kod kojih je snaga primarnih korisnika nia ili se nisu aktivni u veem dijelu vremena opisuju se kao sivi, dok su bijeli kanali on u kojima ne postoji interferirajui signali, ve samo um sredine. Treba imati u vidu da kognitivni radio podrazumjeva i ispunjenje bijelih spektralnih upljina.

Generalno postoje dvije vrste detekcije prisutnosti signala, parametarske i neparametarske, u zavisnosti da li postoji neko predznanje o signalu. Parametarske zahtjevaju statistiku potencijalno prisutnih signala i detekcija je zasnovana na metodama koje na bilo koji naan unaprijed suavaju skup moguih tipova talasnih oblika signala. Sigurno je da je sa stanovita kognitivnog radija, neparametarska detekcija mnogo vanija. [5]

2.2.1 Detektor energije

Jedan od najeih oblika neparametarske detekcije signala jeste detektor energije (nekad i energetski detektor) koji mjeri spektralnu gustinu srednje snage signala. Ovo je jedan od najjednostavnijih metoda za implementaciju i u neku ruku praktiniji od metoda prilagoenog filtra poto ne zahtjeva apriori poznavanje signala. Meutim, vrlo esto spektralna gustina srednje snage nije dovoljan parametar za identifikaciju prisustnosti primarnog korisnika.

IntegratorFilterPSD

Slika 2.7 Shematski prikaz strukture detektora energije [5]

Naime, ovaj metod esto ne moe razlikovati korisnika od interferencije i vrlo je ogranien pri niskim odnosima Signal/um (eng. signal-to-noise ratio,SNR,S/N). Efikasnost ovog detektora je veoma zavisna od praga odluivanja. Svakako, bez obzira na mnogobrojne mane, ovaj tehnika je nala svoju primjenu zbog svoje jednostavnosti i moe se koristi za procjenu grube spektralne slike. Takoer, detektore energije nije mogue koristiti za detekciju signala koji koriste tehnike proirenog spektra.

Pretpostavimo da je prijemni signal oblika:

(1)

Gdje je s(n) signal koji treba detektovat, w(n) je aditivni bijeli Gausov um (ABG), dok n predstavlja indeks uzorka. Kada je s(n) = 0 tada se pretpostavlja da nema emisije od strane primarnog korisnika. Metrika koju koristi detektor energije moe biti napisana kao:

gdje N predstavlja duinu posmatranog vektora. Odluka o tome da li je spektar zauzet ili nije se zasniva na poreenju metrike M sa fiksiranim pragom . Dakle, moemo formirati dvije hipoteze:

Performanse algoritma mogu se iskazati dvjema vjerovatnoama: vjerovatnonom detekcije i vjerovatnoom greke . je vjerovatnoa detekcije signala kada je stvarno prisutan, odnosno , dakle, logino je da je poeljno da vjerovatnoa detekcije bude to vea. Ova vjerovatnoa moe biti formulisana :

Slino, vjerovatnoa greke je data kao:

Dakle, predstavlja vjerovatnou greke, tj. vjerovatnou detekcije primarnog korisnika kada on nije prisutan. Jedan od kljunih zahtjeva je odrediti prag odluivanja , a jedan od prijedloga za njegovu optimizaciju je balans izmeu i . Odreivanje optimalnog praga zahtjeva poznavanje snaga signala i uma. Snaga uma se moe procijeniti, meutim, poto se radi o beinoj komunikaciji, na snagu signala utie mnogo faktora pa ju je teko odrediti. U praksi, prag se bira tako da se postigne eljeni broj greaka, pa nam je neophodna varijansa uma u cilju odreivanja datog praga.

Bijeli Gausov um se moe modelirati Gausovom sluajnom promjenljivom sa nultom srednjom vrijednou i varijansom , pa je um srazmjeran , . U cilju pojednostavljenja modela, posmatrajmo i signal kao sluajnu varijablu sa istom raspodjelom i varijansom tj. , . Treba biti oprezan, jer realni um je samo slian ABG i sadri brojne druge efekte koji ga ine vremenski promjenljivim.

Slika 2.8 Prikaz Gausove funkcije gustine vjerovatnoe [5]

Meutim, za sam signal moramo uzeti i ostale karakteristike, kao to je feding. Zbog toga na metriku iz formule (2) mnoimo sa - raspodjelom sa 2N stepeni slobode, smatrajui da signal odstupa od standardne Gausove raspodjele. Prema tome, metrika u ovom modelu je definisana sa :

(7)

Slika 2.9 Grafiki prikaz zavisnosti i SNR [5]

Vjerovatnoe greke, se mogu izraunati prema formulama ispod :

, (8)

, (9)

Gde je prag odluivanja, a nepotpuna gama funkcija. Na Slici 2.9 se mogu vidjeti operacione krive prijemnika u zavisnosti od praga. Ove krive nam govore zavisnost vjerovatnoe osjetljivosti (detekcije/greke) i broja greaka (eng. false alarm rate) za razliite pragove, odnosno vrijednosti SNR. Koriteni obzervacioni vektor u ovom modelu je duine 15, tj. N=15 u obrascu (2).

Problem ovog modela je to je prag odluivanja usko zavisan od varijanse uma. Kao rezultat toga, pogrena procjena varijanse uma pri projektovanju sistema dovodi do drastinog pogoranja perofrmansi. Stoga je cilj odrediti optimalnu, odnosno, pravu varijansu uma. Kao rjeenje ovog problema predloeno je da se varijansa uma odreuje dinamiki klasifikacijom signala i uma upotrebom (MUSIC) algoritma. Prema ovom algoritmu varijansa uma se dobija kao najmanja sopstvena vrijednost autokorelacije dolaznog signala, pa zatim se procjenjena vrijednost koristi za odreivanje praga uz konstantan false alarm rate. Postoje i odreeni algoritmi koji se mogu koristiti i koji u praksi daju dobre rezultate iako nije poznata varijansa uma. Kao ulaz koristi se vjerovatnoa greke detekcije.Praktina primjena detekora energije i njegovo testiranje oprobano je na mobilnoj GSM mrei. U ovom sluaju, stanice moraju biti sinhronizovane sa mreom primarnih korisnika. Poznato je da GSM pored FDMA koristi i TDMA, pa je mogunost iskoritenja ograniena na slobodan vremenski slot. [5]

2.2.2 Sensing na bazi talasnih oblika (Koherentni sensing)

Poznati talasni oblici i obrasci na osnovu kojih se vri sinhronizacija u beinim komunikacijama nisu novost. Upotreba odgovarajuih signala u cilju prepoznavanja i cilju sinhronizacije se ve koristi u poznatim standardima za beine komunikacije, ali esto u neke druge svrhe. Ukoliko je talasni oblik poznat, kao obrazac onda se opaanje spektra moe realizovati uporeivanjem prijemnog signala sa poznatim obrascom. Upravo zbog ove karakteristike ova tehnika sensinga se jo i naziva koherentni sensing. Mnoga istraivanja su pokazala da koherentni sensing daje bolje rezulate od klasinog detektora energije. Pouzdanost ove tehnike je vea, a vrijeme neophodno za detekciju dosta manje. Metrika za koherentni sensing je data :

gde * predstavlja operaciju konjugacije. U odsustvu primarnog korisnika, metrika je definisana kao:

Slino, u prisustvu primarnog korisnika, metrika se definie kao:

Odluka o prisustvu primarnog korisnika moe biti donesena na osnovu metrike M u odnosu na definisan prag . [5]

2.2.3 Ciklostacionarna analiza signala

Ovaj nain analize signala omoguava odreivanje njegove karakteristike ak i pri SNR[dB] < 0. Metod koristi periodinost koja se javlja u signalu, odnosno, analizira se njegova autokorelacijska funkcija. Poto je ABG stacioniran u irem smislu moe se razlikovati od signala primarnog korisnika. Ciklostacinirani sensing ne samo da moe razlikovati um od korisnog signala, ve moe posluiti i za detekciju jednog od vie prisutnih primarnih korisnika.

BP FilterN point FFTKorelacijaUsrednja-vanjeDetekcija

Slika 2.10 Prikaz strukture ciklostacionarnog detektora [5]

Kao vana karakteristika uzima se funkcija cikline spektralne gustine (eng. Cyclic Spectral Density, CSD), koja se moe izraunati pomou formule :

gdje je:

ciklina autokorelaciona funkcija (eng. Cyclic Autocorrelation Function, CAF), u kojoj parametar predstavlja krunu (ciklinu) frekvenciju. Funkcija cikline spektralne gustine ima svoj maksimum kada je ciklina frekvencija jednaka frekvenciji emitovanog signala x(n). Kod OFDM talasni oblik se mijenja prije emitovanja u cilju generisanja odreenih ciklo-stacionarnih frekvencija (potpisa) na odreenim frekvencijama. Ovaj mehanizam omoguuje poveanje robusnosti modulacije i otpornost na feding. Svakako, poveanje robusnosti i otpornosti svake modulacije je na utrb smanjenja protoka prenosa informacija. [5]

2.2.4 Opaaj spektra na bazi radio identifikacije primarnih korisnika

Tehnika se zasniva na identifikovanju tipa emitovanja i standarda, ime se dobijaju neophodne informacije koje takvi standardi propisuju. Prema tome, ovdje se uvodi drugaija dimenzija opaanja spektra. Na primjer, opaanjem moe se identifikovati da primarni korisnik koristi Bluetooth kao tehnologiju prenosa. Ovo je esto dovoljan podatak na osnovu koga se mogu dobiti neke informacije o prostornoj dimenziji prostiranja talasa, znajui da prema Bluetooth standardu se ostvaruje prenos u okruenju od 10 metara. Pored tog saznanja, identifikacijom tipa radio talasa na osnovu vie parametara se mogu dobiti i informacije o tipu aplikacije koja se koristi, te zakljuiti o restrikcijama kada je u pitanju vjerovatnoa opaanja primarnog korisnika, odnosno interval izmeu dva uzastopna procesa opaanja i tako dalje. U sklopu evropskog projekta rekonfigurabilnog radija pod nazivom TRUST definisane su tehnike klasifikacije i izdvajanja identifikacije radio signala. Cilj je identifikacija, ako ne svih, bar veine tehnologija komunikacija. Za identifikaciju tehnologije prenosa se koriste razliite tehnike, koje ukljuuju i kombinacije tehnika koje su prethodno opisane. Pa tako jedna od kljunih tehnika koja u okviru ovog algoritma prije svega slui za grubu procjenu je ve opisani detektor energije. Na osnovu detektora energije mogue je odrediti i procjeniti snagu kojom emituje primarni korisnik i suziti mogui izbor tehnologija prenosa. Takoe, detektor energije nam prua informacije o distribuciji energije u spektru. Jo jedna od bitnih karakteristika koja se koristi u ovoj tehnici je kapacitet i karakteristike kanala. Na osnovu blie procjene kapaciteta kanala je takoer mogue donijeti neke osnovne zakljuke. Za kalsifikaciju parametara koristi se tzv. neuralna mrea, koja je sposobna da na osnovu unesenih parametara ui o tehnologiji prenosa. Na primjer, propusni opseg i centralna frekvencija su glavni ulazni parametri za klasifikaciji i analizu aktivnosti primarnog korisnika. Pored ovih parametara, u obzir se uzima i maksimalno trajanje signala i ostale vremensko-frekvencijske analize. Identifikacija signala se moe i vriti na osnovu ciklistacionarnoti signala, tehnike koja je takoe prethodno opisana. Za tu svrhu se koristi skriveni Markov model. [5]

2.2.5 Tehnike na bazi prilagoenog filtra

Meu svim opisanim tehnikama do sada detekcija primarnih korisnika na bazi prilagoenog filtra se smatra najoptimalnijom.

Prilagoenifilter

Bandpass filter

Slika 2.11 Prikaz strukture detektora na bazi prilagoenog filtra [5]

Najvea prednost prilagoenog filtra je to postie eljenu vjerovatnou lanih alarma, odnosno, detekcije u najkraem vremenskom periodu u poreenju sa ostalim tehnikama. Teoretski broj odbiraka raste kao O(1/SNR) za eljenu vjerovatnou lanih alarma na niskim vrijednostima SNR-a. Meutim, treba imati u vidu da princip prilagoenog filtra zahtjeva demodulaciju signala, to zapravo zahtjeva poznavanje parametara kao to su nosea frekvencija, tip modulacije, kapacitet kanala. Meutim, poto se u veini sluajeva zahtjeva neparametarska detekcija, implementacija ove tehnike je veoma kompleksna. Drugi nedostatak ove tehnike je velika potronja snage, poto razliiti algoritmi na prijemu moraju biti izvreni u cilju detekcije. [5]

2.2.6 Uporedni prikaz tehnika opaanja

Karakteristike svake od datih tehnika su prikazane na Slici 2.12. Opaaj tehnikom na bazi talasnih oblika je u praksi pokazao bolje rezultate nego detektor energije ili detektor na bazi ciklostacionarnosti. Razlog tome je to koristi deterministike komponente signala, ali su glavni nedostatak upravo ti parametri o karakteristikama primarnih korisnika. Glavni nedostatak detektora energije je nestacionarnost uma i esto vei problem nepoznata varijansa uma.

Slika 2.12 Uporedni prikaz tehnika [5]

Klasini detektor energije sadri predfilter propusnik opsega eljenih frekvencija iza kojeg slijedi A/D konvertor i usrednjavanje. Postojanje predfiltra je nepraktino, jer njegova irina mora biti prolagoena irini posmatranog opsega, s druge strane filter propusnik je teko realizovati ako se ele spektralno jako uski signal.

Slika 2.13 Struktura detektora energije tip I [5]

Drugaiji pristup je bez predfiltra, upotrebom kvadrata FFT-a na nekom broju taaka:

Slika 2.14 - Struktura detektora energije tip II [5]

Ova struktura je promjenljive rezolucije. Promjena broja taaka FFT-a je identina operaciji promjeni opsega propusnika opsega. Problem u ovoj situaciji je pojava Dirihleovog kernela kao posljedice ogranienog broja podataka. U pojedinim istraivanjima su dobijeni rezultati da tehnika na bazi ciklostacionarnosti daje gore rezultate od detektora energije. Problem nastaje u situacijama kada um postaje stacionaran. Ali, vrlo esto prisustvo meukanalne interferencije doprinosi nestacionarnosti uma, to daje prednost ciklostacionarnoj tehnici naspram klasinog detektora energije. Nedostatak ciklostacionarnog metoda je njegova neotpornost na feding.Svaka od opisanih tehnika ima svoje prednosti i nedostatke. Glavni parametar za odabir bilo koje od pomenutih tehnika je karakteristika primarnog korisnika. Kombinacije u principu daju odline rezultate, upitno je samo da li se takve strukture mogu realizovati i da li su isplative. Svaki tip algoritma moe biti primjenljiv na odreenu geografsku teritoriju i moe funkcionisati kao zasebni entitet. U praksi, pak mnogo bolji rezultati se dobijaju u saradnji vie kognitivnih radija koji funkcioniu kao jedinstveni sistem. Ovakav nain opaanja spektra se naziva kooperativno opaanje ili sensnig. [5]

2.2.7 Kooperativni sensing

Veina opisanih tehnika ima nedostataka iji je uzrok udaljenost od primarnog korisnika, feding, sijenenje i ostali oblici degradacije signala. Kooperativna tehnika smanjuje vjerovatnou pogrenog donoenja odluke, odnosno smanjuje broj lanih alarma. Pored rjeavanja ve pomenutog problema skrivenog korisnika, kooperativna tehnika smanjuje vrijeme neophodno da se detektuje primarni signal. Meutim, ova tehnika zahtjeva razvoj algoritama i infrastrukture za razmjenu informacija koji poveavaju kompleksnost. U tu svrhu potrebno je posjedovati kontrolni kanala (pilot kanal). Postoje preporuke da se za ovaj kanal koristi nelicencirani ISM band. Uloga kontrolnog kanala je dijeljenje informacija i rezultata opaaja spektra izmeu kognitivnih radija, kao i podaci o zauzimanju pojedinih slobodnih kanala od strane sekundarnih korisnika. Predloena arhitektura za razmenu informacija moe biti zasnovana na vremenskom multipleksiranju podataka. Jo jedan vaan uslov za efektivni rad kooperativnog sensinga je prostorni raspored kognitivnih radija. Neophodno je podjeliti ih u klastere, a potrebne informacije slati glavnom voru u klasteru. Dakle, za rasporeivanja resursa nephodan je i koordinacioni algoritam, koji e unijeti najmanje mogue kanjenje itavog sistema.

Slika 2.15 Prikaz kooperativnog sensinga. a) Centralizovani pristup, b) ditribuirani, c) relejni pristup [5]Performanse kooperativne tehnike se najvie istiu kada je prisutan feding. Sama implementacija moe biti centralizovana, distribuirana ili neka kombinacija (relejni pristup).

Centralizovani sensing

Nain na koji kooperativni opaaj spektra moe biti realizovan je i centralizovani. Kao to mu ime kae, centalizovana jedinica sakuplja informacije od kognitivnih ureaja i identifikuje slobodan spektar, a zatim tu informaciju alje ostalim kognitivnim radijima. Ve u prethodnom tekstu je bilo rei o primjeni mehkog i tvrdog odluivanja, te je napomenuto da tvrdo odluivanje daje dobre rezultate kao i mehko kada imamo veliki broj jedinica u kooperaciji. Naravno, mehko odluivanje je uvijek bolje, ali postoji jedan drugi problem pored kompleksnosti izrade samih ureaja, a to je propusni opseg koji je neophodan za razmjenu informacija izmeu stanica. Mehko odluivanje zahtjeva vei propusni opseg od tvrdog, jer je potrebno prenijeti informaciju o vjerovatnoi nekog dogaaja. Za razliku od mehkog, realizacija prenosa kod tvrdog odluivanja se moe svesti na jedan bit, poto se prenosi samo odluka, i tako drastino smanjiti neophodnost kanala veeg kapaciteta izmeu kognitivnih radija koji bi sluili za kontrolu rada i kooperaciju.Distribuirani sensing

Za razliku od centalizovanog sensinga, kod distribuiranog kognitivni lanovi sami donose odluke i te svoje odluke razmjenjuju sa ostalim lanovima. Praktino, distribuirani metod opaaja je prihvatljiviji poto ne zahtjeva kompleksnu pozadinsku infrastrukturu neophodnu za razmjenu informacija. Postoji vei tip algoritama koji omoguuju rad distribuiranog sensinga, jedan od njih je tzv. GUESS (eng. gossiping updates for efficient spectrum sensing) pristup koji daje odline rezultate. Ovaj algoritam izabran zbog njegove niske kompleksnosti i veoma malog redudantnog prenosa izmeu lanova. Kolaboracija se postie izmeu dva sekundarna korisnika. Jedan od sekundarnih korisnika na osnovu nekih od opisanih tehnika (obino detektora energije) odreuje rastojanje do primarnog korisnika. Sekundarni korisnik koji se nalazi u neposrednoj blizini primarnog i ija je verovatnoa detekcija slobodnog spektra velika obavjetava drugog sekundarnog korisnika koji je na veoj udaljenosti, ime se postie adekvatna i preciznija alokacija slobodnog prostora.

Ostale tehnike kolaboracije

Sve tehnike opisane u radu se zansivanju na principu da opaaje moraju vriti upravo sekundarni korisnici. Pri eksternom opaanju sepktra, tzv. agenti vre spektralno skeniranje i utvrivanje mogunosti za emisiju sekundarnih korisnika. Informacije prikupljene na ovaj nain potom razmjenjuju sa sekundarnim korisnicima. Prednost ovog pristupa je u tome to kognitivni radiji ne gube vrijeme na opaanje, ve za njih to obavlja neki drugi entiet. Time se i smanjuje mogunost problema opisanog kao skriveni korisnik.Sistem se sastoji od mree meusobno povezanih sensora, koji u zavisnosti od karakteristike primarnog korisnika mogu opaati spektar kontinualno ili periodino. Prikupljene informacije se alju centralnom voru, koji onda obrauje podatke i centralizovano upravlja sa radom sekundarnih korisnika. Ovakav nain opaanja se predloeni metod standarda IEEE 802.22. [5]

2.2.8. Memorija za pedikciju

Vjetaka inteligencija, bar na osnovnom nivou, se moe primjeniti i na kognitivni radio. Ve je bilo rijei o upotrebi neuralnih mrea i vrijednosti informacija iz neposredne prolosti. U cilju minimazacije interferencije, kognitivni radio moe na neki nain memorisati podatke o karaktristikama primarnog korisnika, na osnovu ega se mogu izvesti odreene predikcije. Ovakve informacije mogu doprinjeti efikasnijem metodu detekcije. Uvoenjem statistikih podataka i statistike analize u proces opaanja u nekim istraivanjima dovelo je do smanjenja lanih alarma i do 40%. Podaci o neaktivnosti korisnika se moraju uvati u odreenoj bazi. Veliina baze moe biti ozbiljan problem, ali i kompatibilnost sa odreenim standardima. Zbog ovih problema predloeno je da se informacije o aktivnostima primarnih korisnika biljee binarnom logikom, dakle, 0 i 1. [5]

2.3 Eksploatacija spektralnih upljina

Na samom poetku je bilo rijei o postojanju tzv. spektralnih upljina, odnosno eksplotaciji tzv. bijelih kanala. Tradicionalno pri dodjeli spektra u cilju smanjenje meukanalne interferencije postoji odreeni prostor izmeu kanala. Ovako neiskoriten prostor je nekada i dovoljno veliki da se moe iskoristiti za prenos podataka.

Slika 2.16 Mogue spektralne upljine [5]

Prijedlog je prenositi informacije putem ortogonalnih nosilaca (eng. Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM), to je veoma efikasna tehnika, ali ne i suvie sloena. Za iskoritenje spektra predloena tehnika je spectrum pooling po kojoj se anuliraju nosioci koji se poklapaju sa zauzetim kanalima primarnih korisnika i na taj nain se izbjegava interferencija.

Slika 2.17 Popunjavanje spektralnih upljina upotrebom tehnike spectrum poolinga [5]

Preporueno je da se iskljuivo koristi oblikovani OFDM (eng. Shaped OFDM ili Filtered Multi Tone) u cilju sprjeavanja curenja spektra na susjedne kanale. Nosioci postoje samo na onim dijelovima spektra koji nije zauzet. Dobitak koji nudi upotreba ove tehnike plaena je osetljivou na Doplerov efekat i manje otpornom sinhronizacijom.Pored spectrum pooling tehnike (Slika 2.17), mogue je primjeniti grupisanje OFDM podnosioca u manje grupacije i onda ispuniti dovoljno velike spektralne upljine (Slika 2.18), tako da postoji frekvencijsko rastojanje dovoljno veliko da ne doe do znatne interkanalne interferencije. Procjenjivanjem uslova na kanalu, ova tehnika podrazumeva na istijim kanalima upotrebu konstelacija vieg reda (eng. bit loading) u cilju maksimalnog iskoritenja propusnog opsega. Spektralne upljine se vremenom mijenjaju, zavisno od karaktera primarnih korisnika, te je zbog toga vrlo esto potrebno dinamiki dodjeljivati spektar.

Slika 2.18 Tehnika grupisanja [5]

Ova izuzetno iroka tema se oslanja vie na matematiku teoriju igara i nije iroko primjenjena. Generalno postoje dva pristupa pri eksploataciji ove tehnike: saradnja ili meusobno nadmetanje za dostupni spektar. [5]

3 Performanse (analitiki model) kognitivnog radia; BER

Dizajn kognitivnog radia tei ka poveanju iskoritenja spektra dozvoljavajui sekundarnim korisnicima SU (engl. secondary users) da koegzistiraju zajedno sa primarnim korisnicima PU (engl. primary users), sve dok je dok je regulisana interferencija koju uzrokuju sekundarni korisnici. Na strani sekundarnih korisnika, informacije o stanju kanala CSI (engl. channel state information) izmeu predajnika i prijemnika primarnog korisnika koriste se da bi se izraunala maksimalna dozvoljena predajna snaga sekundarnih korisnika te na taj nain ograniila intereferencija. Pretpostavlja se da su navedene informacije o stanju kanala nesavrene, to je vrlo vaan podatak za sisteme kognitivnog radia. Osim ogranienja najvieg nivoa intereferencije, uzima se u obzir i gornja granica dozvoljene predajne snage SU-a. U radu [1] autori izvode zatvorenu formu izraza za srednji kapacitet SU-a u prethodno navedenim uslovima. Zbog nesavrenih informacija o stanju kanala, SU ne moe uvijek zadovoljiti ogranienje snage intereferencije koju unosi primarnim korisnicima PU i mora smanjiti predajanu snagu. Rezultirajui gubitak kapaciteta SU-a se kvantizira koristei kumulativnu funkciju raspodjele intereferncije na strani primarnog korisnika PU. Dodatno, autori istrauju uticaj kvantizacije informacija o stanju kanala CSI .U cilju istraivanja SU performansi, izvedena je zatvorena forma srednje bitske greke tj. srednji BER (engl. average bit error rate) Rezultati su izvedeni analitii , a da bi se provjerila njihova tanost proveden je i niz simulacija.[6]

3.1 Model sistema

Model sistema koriten u svrhu testiranja performanis kognitivnog radia u radu [1] dat je na slici 3.1

Slika 3.1 Sistem za mjerenje performasni kognitivnog radija sa jednim primarnim i jednim sekundarnim korisnikom [6]Autori pretpostavljaju da komunikacijski linkovi izmeu PU predajnika i prijemnika i SU predajnika i prijemnika imaju iste karakteristike u smislu uskog pojasa frekvencija i irine propusnog opseg B za prenos signala. Takoer, linkovi predstavljaju ravne point-to- point kanale se Rayleigh-evim fedingom. Neka su gsp = |hsp|2 , gss = |hss|2 i gps = |hps|2 trenutni dobici primarnog prijemnika (PU-RX) od sekundarng predajnika (SU-TX), sekundarnog prijemnika od sekundarnog predajnika i sekundarnog prijemnika od primarnog predjanika respektivno.Na osnovu prethodnog uvedene su i eksponencijalne funkcije raspodjele gustine vjerovatnoe (engl. propability density function ) sluajnih varijabli RV (engl. random variables) gsp , gss i gps oznaene sa fgsp (x) , fgss (x) i fgps (x) respektivno. Navedene funkcije gustine vjerovatnoe upravljane su parametrima sp = E(gsp,) , ss = E(gss,) i ps = E(gps,) respektivno, gdje je E() operator oekivanja. AWGN(engl. additive white Gaussian noise) na PU i SU prijemnicima oznaen je sa np i ns respektivno i ima istu funckiju raspodjele CN (0, 2) (cirklulatrono simetrine kompleksne Gaussove varijable sa nultom srednjom vrijednou i varijansom 2 za opseg B) na oba prijemnika.[6]Na SU prijemniku pretpostavlja se idelano poznavanje informacija o linku SU-SU. Ipak, SU posjeduje samo djelimino znanje hsp a tj.stanja kanala SU-PU. Postoji nekolikopomou kojih SU saznaje informacije o kanalu. Naprimjer, informacije o hsp -u mogu se mjeriti periodino pomou upravljaa opsegom. Takoer, koristei kanal sa konanim ospegom, ova informacija moe biti biti pruena sekundarnom korisniku SU. Drugi primjer je kolaboracija i razmjena informacija izmeu PU i SU, gdje informacija o hsp u moe biti poslana direktno od PU prijemnika ka SU predjaniku. Sa djeliminim informacijama o SU-PU linku na SU predajniku mogue je napraviti estimaciju hsp u sljedeoj formi: (3.1)gdje je hsp estimacija kanala koju poznaje sekundarni predajnik a je CN (0, 2) i nekorelisan je sa hsp. Koeficijent korelacije 0 1 je konstanta koja odreuje prosjean kvalitet estimacije kanala preko svih stanja hsp. Treba napomenuti da se moe koristiti za ocjenu uticaja nekoliko faktora na CSI, ukljuujui greku pri estimaciji kanla, mobilnost, i kanjenje povratnih informacija (engl. feedback delay).[6]

3.2 Srednja bitska greka

Srednja bitska greka (engl. average bit error rate) je korisna prilikom mjerenja za evaluaciju performansi aplikacija za beinu komunikaciju. U nastavku bie izveden i opisan izraz za srednji BER sekundarnog linka, modela koji je prethodno opisan na slici 3.1.

Dobijeni rezultati odnose se na sve modulacijske formate kod kojih je izraz za BER dat u sljedeoj formi: (3.2) gdje su a,b >0 i Q(x) = (1/2)xe-(y22) dy je Gaussovska Q funckija. Jednaina 1.2 se odnosi na iroku klasu praktinih mofulacijskih ema.Rezultati koji e biti prikazani u nastavku odnsoe se na BPSK modulaciju (engl. binary phase shift key) sa (a.b) = (1,2). Za QPSK modulaciju (engl. quadrature phase shift key) (a.b) = (1,1). Za M-PSK modulaciju (a.b)= ((1/log2M), log2M sin2(M)). Dalje, u sluaju kvadraturne modulacije M-QAM srednja vrijednost bitske greke Pb(e|) moe se napisati kao konana teinska suma Q funckija Q(b).[6]Za proraun srednjeg BER-a Pb potrebno je odrediti funkciju gustine raspodjele vjerovatnosti varijable i kasnije usrednjti modulacijski zasvisni BER, naprimjer Pb(e|) preko funkcije gustoe vjerovatnosti. Pb je dat sljedeim izrazom: (3.3)Stoga je srednji BER sekundarnog linka mogue izraunati na sljedei nain: (3.4)

Supstitucijom izraza koji predstavlja kumulativnu funkciju raspodjele na sekundarnom linku:(3.5)u izraz 3.4 dobije se sljedei izraz:

(3.5)Pomou poznatih matematikih identiteta prvi integral izraza 1.5 mogue je rijeiti u zatvorenoj formi i na taj nain se dobija sljedei izraz za srednji BER:

(3.6)Naalost, drugi integral izraza 3.5 nemogue je rijeiti u zatvorenoj formi i mora se pristupiti rjeavanju numerikim metodama.[6]Za veliku maksimalnu vrijednost interferencije Ip (engl. peak interference) prethodno izvedeni izraz za srednji BER se pojednostavljuje u izraz : (3.7)gdje e-Ip/spPm0 i Ip0.Sada treba uzeti u obzir sluaj u kojem je intereferencija koju unosi primarni korisnik sekundarnom zanemariva. U sluaju interferencije srednji BERse rauna prema formuli: (3.8)

Supstitucijom izraza :

u izraz 3.8 dobija se sljedei izraz: (3.9)U zatvorenoj formi izraz za srednji BER dat je sljedeim izrazom: (3.10)Treba naglasiti da kada je Ip veoma veliko srednji BER se pojednostavljuje u sljedei izraz: (3.11)gdje se drugi lan izraza 3.10 pojednostavljuje na sljedei nain e-Ip/spPm0 i Ip0. dok trei lan koji je sadravao Q funkciju nestaje zbog velikog Ip.[6]

3.3 Rezultati

Slika 3.2 prikazuje performanse srednje bitske greke uz koritenje BPSK modulacijske eme i uz pretpostavku da je PU-SU interferencija zanemariva. Rezultati simulacije su takoer prikazani zbog provjere tanosti rezultata dobijenih analitikim pristupom.[6]

Slika 3.2 Srednji BER u sluaju zanemarivanja interferencije koju unosi primarni sistem u sluaju BPSK modulacijske eme [6]

Kao to je i oekivano kako se poveava SNR sekundarnog korisnika SU, performanse u smislu bitske greke su poboljane. Za vrlo male vrijednosti Ip, snaga predaje sistema kognitivnog radia CR je vrlo mala, te stoga rezultuje velikom grekom.U sluaju kada Ip tei nuli, BER za BPSK iznosi 0.5. U sluaju velikog Ip , CR predjanik je ogranien u smislu da mora izabrati minimalnu vrijednost koja predstavlja njegovu maksimalnu snagu. Ovo rezultuje takvim nivoom BER-a koji moe biti snien jedino poveanjem makismalne snage predaje CR predajnika. [6]Na slici 3.3 prikazane su performanse srednje bitkse greke sekundarnog sistema u sluaju BPSK modulacije sa intereferncijom koju unosi primarni istem ps= 1, drugim vrijednostima SNR-a sekundatnog sistema i c1= sp / ss = 0.1. Kao to je i oekivano, za date SNR vrijednosti, interferencija primarnog sistema degradira srednju vrijednost bitske greke sekundarnog sistema.

Slika 3.3 Srednji BER ukoliko se u obzir uzima interferencija koju unosi primarni sistem, uz koritenje BPSK modulacije I ps= 1.[6]

Treba naglasiti da se svi rezultati odnose na sluaj sistema koji se sastoji od jednog primarnog i jednog sekundarnog korisnika kako je i prikazano na slici 3.1.U sluaju vie primarnih i sekundarnih korisnika analiza je slina, ali su detalji analitikog razmatranja mnogo sloeniji .Naroito sloen postaje dobitak SU-PU kanala koji je zamijenjen sa vie eksponencijalnih vrijednosti razliitih srednjih vrijednosti, dok je PU-SU intereferencija zamijenjena sumom esponencijalnih vrijednosti sa razliitim srednjim vrijendostima. Sluaj sa vie sekundarnih korisnika tee je razviti s obzirom da postoji jako mnogo scenarija.[6]

4 Spektralna efikasnost kognitivnih radio sistema

U ovom dijelu rada e biti istraena ideja koritenja kognitivnog radia za ponovnu upotrebu neiskoritenog spektra radi poveanja ukupnog kapaciteta sistema. Razmatrati emo irokopojasni sistem u kojem glavni i kognitivni korisnici ele da komuniciraju sa razliitim prijemnicima. U okviru ovog, kognitivni radio e sluati kanale i ukoliko se nalaze u stanju idle (spreman za prijem), vriti e prenos kroz prazninu. Pretpostaviti emo da korisnici vre uspjean prenos preko dostupnih opsega. Uz ovo podeavanje, posmatrati emo ukupnu spektralnu efikasnost kognitivnih radio sistema kao i spektralnu efikasnost ulaza i dokazati da se moe poboljati sistemska spektralna efikasnost, osiguravajui kognitivnu komunikaciju u sistemu.Posmatrajui iste lokacije ili isti period vremena tokom dana, 70% alociranog spektra moe biti u stanju idle, FCC je nedavno predloio da znaajan porast spektralne efikasnosti moe biti realizovan, prikljuivanjem beinih ureaja koji mogu istovremeno raditi sa licenciranim (primarnim) korisnicima, sa minimalnom interferencijom pri emu prednost imaju slobodni izvori. Trenutni pristup djeljenju spektra je regulisan tako da se beini sistemi prikljuuju fiksnom spektru alokacije, sa operativnim frekvencijama i opsezima koje sadre ogranienu emisiju snage. U vezi s tim, veina komunikacionih sistema nije prikljueno u cilju da se osigura najbolja spektralna efikasnost i dodjeljuje se opseg sa sofisticiranom modulacijom, kodiranjem, viestrukim antenama i drugim tehnikama. Najnapredniji sistem je Shannonov sa ogranienim kapacitetom kanala, pa dalji rast kapaciteta zahtijeva i odgovarajui sistemski opseg. S druge strane, razlika izmeu alokacije spektra i iskoritenost spektra podrazumijeva da veliina spektra moe biti zamijenjena fleksibilnijim spektrom. Fleksibilnost znai da se radio primopredajnici mogu pronai i adaptirati na bilo koji slobodan lokalni spektar. Nova klasa radija koji imaju mogunost da osjete postojanje irokog opsega, detektuje postojanje legalnih korisnika (primarnih korisnika) i da se komunikacija uspostavi jedino ukoliko nema interferencije sa primarnim korisnicima a to je definisano pojmom kognitivnih radija. Posmatrati emo asinhroni TDD komunikacijski scenarijo u kojem glavni i kognitivni korisnici ele da komuniciraju sa razliitim prijemnicima, ukljuujui i zajedniku interferenciju u heterogenim mreama gdje ureaji upravljaju irokopojasnim sadrajem. U ovom dijelu elimo pokazati da samo jedan korisnik moe simultano vriti pristup unutar istog podopsega. Istraivati emo ukupnu spektralnu efikasnost kognitivnih radio sistema u odnosu na mogunost oslukivanja praznog podopsega i prikazuje da sistemska spektralna efikasnost moe biti poboljana, kada se uzme u obzir kognitivna komunikacija sa osvrtom na tradicionalni sistem (bez kognitivnosti). Iako je kognitivni radio izazvao veliki interes i ushienje u industriji, mnoga fundamentalna teoretska pitanja u vezi slinih tehnologija su ostala neodgovorena.U ovom dijelu, opisan je kognitivni radio protokol, detaljna analiza spektralne efikasnosti kroz broj podopsega koji je ogranien, te i asimptotine performanse takvih sistema spektralne efikasnosti. Evolucijom performansi se zakljuuje ovo poglavlje. [7]

4.1 Kognitivni radio protokol

Slika 4.1 Kognitivni radio kanal u irokopojasnom smislu sa N podopsega [7]

Pretpostavlja se da kognitivni korisnik ima znanje o informacijama koje trebaju biti prenesene do primarnog korisnika. Neki autori dozvoljavaju primarnim i sekundarnim sistemima da sarauju i da zajedno kreiraju njihove koder-dekoder parove. Meutim, u praksi, primarni sistem ne bi trebao znati za postojanje sistema kognitivnog radia (nelicenciranog) i izvrava naredbe prema naredbama primarnih terminala. Navedeno implicira da je uloga kognitivnih radia da prepoznaju svoje komunikacijsko okruenje i prilagode parametre sopstvene komunikacijske eme radi poveanja kvaliteta usluge tj. QoS-a za sekundarne korisnike.Pored predvienog protokola, kognitivni korisnici oslukuju beine kanale (vrijeme ili frekvenciju) odnosno koji dio spektra se ne koristi. Tada, oni prilagoavaju svoj signal radi popune praznine u domeni spektra. Svaki predajnik l za l = 1, ..., Lposjeduje sekvencu prijemnika l u cilju da prate ulaz kanala l ( pogledati linkove (1) i (3) na slici 4.1 ). Potrebno je uoiti da, budui sa smo u TDD modu, kada pretpostavimo stanje kanala na jednoj strani, moemo znati ta je i na drugom kraju. Za svakog korisnika l se pretpostavlja da zna adekvatan ulaz l kao i statistike performanse ostalih linkova.U posebnom sluaju, primarni korisnik dolazi prvi u sistem i procjenjuje svoj ulaz u kanal. Zatim, kognitivni korisnik dolazi poslije asinhrono tako da oni ne vre prenos u istom trenutku. Drugi korisnik, koji u sistem doe sluajno, npr. po Poissonovim pravilima, i bira svoj kanalni link. Podeava se tako da primarni korisnik nije svjestan postojanja kognitivnih korisnika. Nakon toga, on komunicira sa prijemnikom na ad-hoc nain dok kongitivni radio predajnici ne budu u mogunosti da oslukuju iri opseg, kada odlue da komuniciraju sa svojim adekvatnim prijemnicima, i to jedino ukolika ta komunikacija ne stvara interferenciju sa primarnim korisnikom. U okviru oportunistikog pristupa, predajnici mogu koristiti odreeni podopseg samo kada drugi korisnici to ne rade. Budui da je rije o asinhronom kontekstu, vjerovatnoa da e dva korisnika odluiti da alju podatke istovremeno je zanemariva kada je broj korisnika ogranien. U ovom radu, alocirati emo snagu predajnika za svakog od korisnika, u cilju maksimizacije brzine prenosa u okviru ukupne dodjeljene snage. Zapravo, informacije o stanju kanala su dostupne svim predajnicima dok korisnici znajuu ulaze njihovih kanala i oni prilagoavaju svoju strategiju prenosa. Korepodentna optimalna alokacija snage se moe izraziti kao: (1)

o je Lagranov multiplikator koji zadovoljava jednakost:

(2)

U nastavku rada, pretpostavit emo da je =1.

Radi bolje jasnoe, u nastavku emo posmatrati primjer sa N=8 podopsega. Kao to je prikazano na slici 4.2, primarni korisnik uvijek ima prioritet nad kognitivnim korisnicima tako to dobiva cijeli oseg dok kognitivni korisnici moraju prilagoavati svoj signal za popnjavanje praznina, s tim da moraju potovati njihov prioritet. Kao prvi korak, primarni korisnici maksimiziraju brzinu unutar svog kanala. Kao to je pomenuto ranije u (1), jedino korisnici sa ulazom kanala iznad odreenog praga su jednaki sa o-*No predajnika u podopsegu i (2). Korisnik 2 oslukuje spektar i odluuje da alje jedino ukoliko su podopsezi u stanju idle. U nastavku, korisnik 2 prati ulaze i adaptira svoj signal za popunjavanje praznina domene spektra u komplementarnoj oblasti (3). Na slian nain, korisnik 3 e oslukivati preostale podopsege od korisnika 1 i korisnika 2 i odluiti se za prenos unutar preostalih praznina (4). [7]

4.2 Analiza spektralne efikasnosti

Prvenstveno emo definisati set brojeva podopsega koji su okupirani od korisnika l sa: (3)

Slika 4.2 Jedan primarni korisnik i dva kognitivna korisnika u sistemu sa 8 podopsega [7]

l ima sljedee karakteristike : (4)

Kapacitete opsega korisnika l sa dodjeljenim podopsegom N je:

(5)

l predstavlja broj preostalih dostupnih podopsega koji su vidljivi korisniku l :

(6)

Za poznat broj podopsega N, optimalna snaga alokacije koja maksimizira brzinu prenosa korisnika l je rjeenje optimizacijskog problema:

Prosjena snaga se izraava:

(7)

Rezultati optimalne kontrolisane snage su prikazani u (1). Potrebno je primjetiti da maksimalan broj korisnika L dozvoljen od strane sistema mora zadovoljiti uslov card(.Sada se moemo osvrnuti na spektralnu efikasnost takvih sistema. Spektralna efikasnost opsega korisnika l je opisana sa:

(8)

Multipliciranjem i sreivanjem izraza (8), preko card(), dobije se:

(9)

Oekivano, kada je l=1, spektralna efikasnost bez kognitivnih je ista kao kapacitet primarnog korisnika. Definiemo kao faktor ulaza opsega korisnika l za N podopsega:

za l [1,L] (10)

Drugim rijeima, faktor ulaza opsega odgovara dijeliu slobodnog opsega od korisnika l. Spektralna efiikasnost za korisnika l se tada moe izraziti: (11)

Dok je ukupan zbir spektralne efikasnosti u sistemu sa N podopsega dat sa:

(12)[7]

4.3 Asimptotine performanse

U nastavku emo posmatrati dostupne performanse kada se ureaji nalaze u irokopojasnom opsegu (N ). Kapacitet korisnika l za ogranien broj podopsega se moe izraziti:

= (13)

Pl ima srednju vrijednost:

(14)

Gdje je o Lagraneov multiplikator zadovoljstva:

(*) =1 (15)

Kapacitete korisnika l se moe raunati za l=1,...,L :

(16)=1+==

U cilju da se okarakteriu dostupne performanse ovakvih sistema u vezi spektralne efikasnosti, definisati emo kapacitet u zavisnosti od irine frekvencijskog opsega W :

(17)

Poreenjem izraza (13) i (17), moemo uoiti varijacije frekvencije f kao funkciju ulaza kanala t :f= -W* (18)Slino naem pristupu u prethodnom poglavlju, definiemo faktor ulaza opsega kao promjenu oslukivanja stanja idle opsega od korisnika l do korisnika l+1 preko ukupnog opsega W da bi se dobio broj podopsega:

(19)

f predstavlja frekvenciju intervala gdje je feding ulaza ispod praga *Ukoliko posmatranom opsegu f dodijelimo t [0, *] u (18), dobije se:

= 1 exp (-* (20)

Asimptotska spektralna efikasnost korisnika l je definisana sa:

(21)

Slino sluajevima kada je broj podopsega fiksan, za l=1, spektralna efikasnost bez kognitivnosti je jednaka kapacitetu primarnog kosrisnika . Uopteno, jedna od glavnih tenji je poveati kvantitativnost spektralne efikasnosti ulaza da bi se prikazala svrha koritenja kognitivnih radia uz potovanje klasinih sistema (bez kognitivnih). Da bi se to postiglo, pratei navedenu proceduru i poevi od korisnika 2 do L, dobije se izraz za asimptotsku spektralnu efikasnost funkcije :

(22)

Asimptotska suma spektralne efikasnosti za sistem sa L korisnika je prikazano:

(23)= =* s tim da je nazivnik

Suma spektralne efikasnosti posmatrana preko kognitivne komunikacije je vea ili jednaka spektralnoj efikasnosti bez kognitivnog . Budui da rezultati potvruju porast zbog koritenja kognitivnih radija, beine komunikacijski sistemi imaju boju ukupnu spektralnu efikasnost od klasinih komunikacijskih sistema (bez kognitivnih).Sa druge strane, zamjenom sa izrazom (16), dobiti emo krajnju formulu za dostupnu ukupnu spektralnu efikasnost takvih sistema:

(24)

Rezultati su jako zanimljivi, poznavajui statistiku ulaza kanala (kroz ) i SNR-a, koji odreuju dostupnost spektralne efikasnosti kao za kognitivne radio ureaje. [7]

4.4 Razvoj performansi

U cilju da sumiramo zakljuke do kojih smo doli u prethodnom poglavlju, moemo uporediti teoretska istraivanja ukupne spektralne efikasnosti (24) i simularane zakljuke (12). Posmatran je model sa L Rayleigh-ovih kanala (jedan kanal za svakog korisnika), i pretpostavili smo da je oslukivanje spremnih podopsega savreno. Nai numeriki rezultati su prikazani na slici 4.3., i prikazuju spektralnu efikasnost (12) u poreenju sa izrazom (24), ak i za malen broj podopsega N (od N=32). Budui da maksimalan broj korisnika teoretski nije ogranien, posmatrati emo njih L koji zadovoljavaju uslov card()0. Slika 4.4 prikazuje maksimalan broj korisnika L kao funkciju primljene energije signala za odnos za razliit broj podopsega. Kao to je i oekivano, moe se uoiti da je najvei broj korisnika spremnih za prenos raste porastom broja podopsega, pogotovo u niskom podruju. Takoer, maksimalan broj kognitivnih korisnika se kree od 1 do 8. Kao primjer, posmatrana ema dozvoljava ak 4 kognitivna korisnika u licenciranom spektru od 8dB za N=2048 podopsega.Slika 4.5 Pokazuje razliitu konfiguraciju ukupne spektralne efikasnosti ulaza za sistem sa 5 korisnika i N=512 podopsega. Jasno je da je nizak potreban za znaajan porast u odnosu na tradicionalne sisteme , bez kognitivnih.

Slika 4.3 Komparacija izmeu teoretskih izraza ukupne spektralne efikasnosti iz (24) i simuliranog iz (12) za L=5 i N=32 [7]

Maksimalna spektralna efikasnost ulaza ne moe prei vrijednost od 60% za konfiguraciju sa 5 korisnika. Meutim, visok , maksimalni ukupni kapacitet dostie . Ovaj zakljuak je intuitivan, budui da sa visokim , prag postaje vei od vrijednosti to zahtijeva viu snagu. Vano je primjetiti da ukoliko, faktor ulaza opsega i to je prikazano u izrazu (23). [7]

Slika 4.4 Maksimalan broj korisnika u zavisnosti od SNR-a. [7]

Slika 4.5 Ukupna spektralna efikasnost ulaza za sistem sa 5 korisnika [7]

5 Sinhronizacija u prostoru kogn.radija (analitiki i simulacijski modeli)

uticaj nesavrenosti sinhronizacije na karakteristike BER-a i spektralne efikasnosti uticaj nesavrenosti sinhronizacije na karakteristike BER-a i Pe

LTE downlink koristi OFDMA (engl. Orthogonal Frequency Divison Multiple Access) tehniku viestrukog pristupa koja irokopojasni frekvencijski selektivni kanal dijeli u skup sastavljen od veeg broja feding podkanala. LTE downlink fiziki resursi mogu zato biti predstavljeni preko vremensko-frekvencijske resursne mree u kojoj svaki resursni element odgovara jednom OFDM podnosiocu u toku OFDM simbolnog intervala. Ovi resursni elementi su grupisani u resursne blokove (engl. Resource Blocks, skraeno RB) koji se sastoje od est-sedam OFDM simbola (u zavisnosti od podeene duine ciklikog prefiksa) i dvanaest uzastopnih podnosioca koji odgovaraju nominalnoj irini resursnog bloka od 180 kHz-a. LTE karakterie skalabilnost opsega za nosioce u smislu da podrava vie opsega, od 1.4 MHz do 20 MHz, te oba tipa duplex prenosa (FDD i TDD).

Slika 5.1 Struktura LTE predajnika [9]

U prvom koraku procesiranja od strane predajnika, korisniki podaci su generisani u ovisnosti od prethodnog ACK signala. Ukoliko prethodni korisniki podaci o transportnom bloku (engl. Transport Block, skraeno TB) nisu poznati, sauvani TB je ponovno poslan koritenjem HARQ eme. Potom se rauna CRC vrijednost i dodaje na TB svakog korisnika. Podaci svakog korisnika su neovisno kodirani koritenjem turbo kodera. Svaki blok kodiranih bita je onda interleavan ('ueljan'), te je njegova brzina podeena tako da odgovara ciljanoj brzini u ovisnosti od primljene informacije o korisnikom CQI-u (napomena, proces 'podudaranja brzine', engl. rate-matching u LTE-u ve unutar sebe ukljuuje HARQ [footnoteRef:1]proces). [1: HARQ (engl. Hybrid Automatic Repeat Request) postupak retransmisije na MAC sloju, baziran na stop-and-wait algoritmu. Provodi se od strane eNB i UE razmjenom ACK/NACK poruka. NACK je poslan preko PUCCH kanala kada paket poslan od eNB-a nije uspjeno dekodiran na UE, pa eNB vri retransmisiju slanjem kopije izgubljenog paketa; UE pokuava da dekodira paket kombinujui retransmitovani sa originalnim paketom, a potom alje ACK poruku eNB-u o uspjenom dekodiranju.]

Povratna informacija o indikatoru kvaliteta kanala (CQI): CQI predstavlja etverobitnu vrijednost koja indicira estimaciju eme modulacije i kodiranja (MCS) koju UE moe pouzdano primiti od BS-e. Ona je tipino bazirana na mjeri primljenog kvaliteta signala, koja moe biti estimirana, naprimjer koristei pilot nosioce poslate od BS-a na downlinku. BS kontrolie kako esto i kada UE alje informaciju nazad prema CQI-u. Najfinija mogua frekvencijska rezolucija za CQI izvjetavanje je podopseg sastavljen od q kontinualnih RB-ova. U ovisnosti od sistemskog propusnog opsega i eme informisanja, q ima vrijednosti izmeu 2 i 8. Procedura CQI izvjetavanja je fundamentalna znaajka LTE mrea zato to omoguava estimaciju kvaliteta downlink kanala na eNB-u. Svaki CQI se rauna kao kvantizirana i skalirana mjera iskustvenog odnosa snage signala prema snazi uma i interferencije (SINR). Glavno pitanje vezano za CQI metode izvjetavanje je pronai dobar odnos izmeu precizne estimacije kvaliteta kanala i redukovanog signalnog zaglavlja.Proces kodiranja je praen modulacijom podataka koja mapira kanalno kodirane TB-ove u kompleksne modulacijske simbole. U ovisnosti od CQI, modulacijska ema je odabrana za odgovarajui RB. Modulisani simboli koji se prenose su onda mapirani ka etiri antene za prenos. Ovo antensko mapiranje zavisi od povratne informacije o indikatoru ranka (RI) i obezbjeuje razliite multiantenske eme: diverzitet prenosa (TxD), prostorno multipleksiranje pomou otvorene petlje (engl. Open Loop Spatial Multiplexing, skraeno OLSM[footnoteRef:2]) i prostorno multipleksiranje pomou zatvorene petlje (engl. Closed Loop Spatial Multiplexing, skraeno CLSM). Dodatno, matrica prekodiranja se primjenjuje na signal koji se prenosi. Optimalna matrica prekodiranja je odabrana iz kodne knjige u ovisnosti od kontrolne informacije prije kodiranja (engl. Pre-Coding Control Information, skraeno PCI) koja predstavlja povratnu informaciju od UE-a prema prijemniku. Konano, individualni simboli, koji trebaju biti preneeni, na svakoj anteni su mapirani na resursne elemente. Downlink referentni simboli i sinhronizacijski simboli su takoer ubaeni u OFDM vremensko-frekvencijsku mreu. Pridruivanje skupa RB-ova odgovarajuim UE-ovima je odreeno od strane rasporeivaa koji donosi odluku na osnovu CQI izvjetaja primljenih od UE-ova. Downlink rasporeivanje (alokacija resursa) se prenosi na bazi podnosioca sa trajanjem od 1ms. [2: OLSM MIMO tehnika kod koje se razliiti stream-ovi podataka alju sa svake predjane antene, a na prijemu se meusobno kombiniraju. Optima