Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
312061		Cooperative spectrum sensing and radio environment map construction in cognitive radio networks / Bilişsel radyo ağlarında işbirlikçi spektrum algılama ve frekans haritası oluşturma Yazar:HÜSEYİN BİRKAN YILMAZ Danışman: DOÇ. DR. TUNA TUĞCU Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Kablosuz iletişim = Wireless communication ; Nicemleme = Quantization ; Sinyal denetleme teorisi = Signal detection theory	Onaylandı Doktora İngilizce 2012 125 s.
Bu tezde, Bilişsel Radyo (BR) ağlarında dahili ve harici algılamaya odaklanılmaktadır. Dahili algılamada BR'ler spektrum algılama ile fırsatları farkederler, halbuki haricialgılamada spektrum kullanım bilgisi harici bir birim tarafından sunulur. İlki için, düzgün nicemleyici ve etkili bir kaynaştırma stratejisi kullanan yeni bir yardımlaşmalı spektrum algılama öneriyoruz (UniQCS). Önerilen yöntem hatalı raporlama kanalı ve yanlış raporların varlığında, pek az ek bit bedeliyle, çoğunluk ve N-den M gibi sıfır-bir kararı veren algoritmalardan algılama ve yanlış alarm olasılıkları açısından daha iyidir. Ayrıca önerdiğimiz yöntem Eşit Kazançlı Birleştirici (EKB) ile karşılaştırıldı ve algoritmamız EKB'ye yakın bir başarım sergilemektedir (EKB kullanıcılar arasında ayrım olmadığı durumlarda üst sınırdır). Dahili algılamadaki zorluklar sebebiyle harici algılama farkedilir bir ilgi kazanmıştır. Harici algılamada bilişsel radyo spektrum erişimini durağan bilgi tutan konum belirleme veritabanı üzerinden gerçekleştirmektedir. Radyo Ortam Haritası (ROH) daha gelişmiş bir konum belirleme veritabanıdır ve TV boşkanallarında haberleşme konusundaki en son düzenlemelerle güncel bir konu olmuştur. ROH, algılayıcılardan toplanan spektrum ölçümlerini işleyerek dinamik bir sinyal gücüsıcaklık haritası oluşturur. Bu tezde, aktif gönderici konumunun kestiriminden yararlanan, LIvE ROH oluşturma tekniği önerilmiştir ve bilinen tekniklerle kırınımlı ve sönümlü kanallarda karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları önerilen yöntemin kanal bilgisini kullanarak diğer yöntemleri karesel ortalama hata ve doğru algılama bölge oranı açısından aştığını göstermektedir.
In this thesis, we focus on both internal and external sensing in Cognitive Radio (CR) networks. In internal sensing, individual CRs discover spectrum opportunities via spectrum sensing whereas in external sensing, an external entity provides the spectrum occupancy and related information. For the first, we propose a novel cooperative spectrum sensing scheme, Uniform Quantization-based Cooperative Sensing(UniQCS) that uses uniform quantization and an effective fusion strategy. Numerical results demonstrate that under imperfect reporting channel and false reports, UniQCSperforms better than hard decision algorithms such as Majority and M-of-N in terms of probability of detection and false alarm at the expense of a marginal increase in overheadbits. We demonstrate that the performance of UniQCS is very close to that of equal gain combiner, which constitutes the upper bound for the decision performance. Due to the challenges in internal sensing, external sensing recently has gained noticeable interest. In external sensing, CRs access spectrum through geolocation databases, which keep relatively static information. Radio Environment Map (REM) is a kindof improved geolocation database and an emerging topic with the latest regulations on TV white space communications. It constructs a signal power temperature map of the CR operation area via processing spectrum measurements collected from sensors dynamically. In this thesis, transmitter LocatIon Estimation based (LIvE) REM construction technique is proposed and compared with the well-known REM construction techniques in shadow and multipath fading channels. The simulation results suggest that the LIvE REM construction outperforms the compared methods in terms of root mean square error and correct detection zone ratio.