Günümüzde kablosuz haberleşme sistemlerinde hizmet standardının artmasıyla beraber, spectrum
kıtlığı problemi ortaya çıkmıştır. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla mevcut frekans spektrumunun en verimli şekilde kullanılma ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bilişsel radyo teknolojileri belirtilen bu problemlere çözüm olmak amacıyla orta çıkan teknolojilerin bütünü olarak tanımlanır. Bilişsel radyo sistemlerinde ilk adım mevcut spektrumun dolu/boş durumunun algılanmasıdır. Bu algılama için kör yöntemler uygulama kolaylığı ve hesaplama maliyeti açısından tercih sebebidir. Bu çalışmada kör spektrum algılama yöntemlerinin rayleigh, nakagami-m, nakagami-n ve nakagami-q sönümlenmeli haberleşme kanallarındaki performans analizleri yapılmıştır. Çalışmada rasgele oluşturulan sıfır ortalamalı birincil kullanıcı ve gürültü işaretleri kullanılmıştır. Çoklu antenler tarafından alınan işaretlerin kovaryans matrislerinin özdeğerleri kullanılarak spektrum algılama yapılmıştır. Algılama olasılığı için uluslararası haberleşme komitesi tarafından izin verilen algılama olasılığı sınır değeri kullanılmıştır. Simülasyonlar MATLAB ortamında gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sonuçlarına bakıldığında özdeğer tabanlı algılama için en iyi algılama performansının rayleigh sönümlü kanalında olduğu görülmüştür.
In today's wireless communication systems, a shortage of wireless spectrum has emerged with
the increase of service standard. In order to overcome this problem, it is necessary to use the existing
frequency spectrum most efficiently. Cognitive radio technologies are defined as the whole of the emerging
technologies in order to solve these problems. The first step in cognitive radio systems is the detection of the
full / empty state of the current spectrum. Blind methods for this perception are the reason for much
preference in terms of ease of implementation and cost of calculation. In this study, performance analyzes of
different communication channels of blind spectrum detection methods are performed. A randomly generated
zero-mean primary user and noise signals are used in the study. Spectrum sensing was performed using the
eigenvalues of the covariance matrices of the signals received by the multiple antennas. The generalized
likelihood ratio detection is based on the detection probability limit value allowed by the international
communication committee. Simulations were performed in MATLAB environment. As it is known, the
channel that fully models the wireless 802.11 communication channel is the Weibull fading channel. Looking
at the simulation results, it is seen that the best detection performance for the eigenvector detection is in the
rayleigh fading channel. but weibull channel results should be considered in the simulation results. Because
the weibull channel is the best model of wireless channel. Moreover, according to the simulation results, the
detection performance for the nakagami-m fading channel was found to be the most unsuccessful.
