Abstract: J. M. Kadjo, K. C. Yao, A. Mansour (2018)

In Cognitive Radio, spectrum sensing methods can be classified in three categories: temporal, frequential and hybrid (temporal and frequential) methods. Temporal methods require a long observation period; frequential and hybrid methods have a high calculation cost and they are very sensitive to frequency resolution. In very low signal-to-noise ratio (SNR) and non-cooperative conditions, spectrum sensing methods present some limitations. To overcome these shortcomings, we propose a new blind strategy to detect the unoccupied spectral bands during a very short observation period. This new strategy is a temporal method based on Recurrence Quantification Analysis (RQA) of the received signal. Since the recurrence level in a communication signal is different from that of White Gaussian Noise, the detector can evaluate the recurrence level of the observed signal to detect the presence of a communication signal over a given spectral bandwidth. First, we estimate the three fundamental parameters of the recurrence matrix: the time delay parameter, the embedding dimension and the recurrence threshold. With these parameters, during a detection stage, the detector evaluates the recurrence level through the recurrence rate and compare it to a predetermined threshold estimated in absence of the signal of interest. The spectrum sensing based on RQA is very fast, free of frequency resolution issue and able to distinguish communication signal from a White Gaussian Noise. The results of our simulations prove the robustness of proposed RQA detector acting over limited number of samples and under very low SNR conditions.

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Blind Spectrum Sensing Based on Recurrence Quantification Analysis in the Context of Cognitive Radio