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La sous-utilisation du spectre, ainsi que le problème croissant de la rareté du spectre, ont encouragé une réévaluation de la façon dont le spectre des fréquences radio est utilisé. La technologie de la radio cognitive est une solution qui améliore l'utilisation du spectre grâce à une utilisation systématique de la ressource rare par un accès opportuniste au spectre. Parmi les nombreux algorithmes de détection du spectre disponibles, le détecteur d'énergie (ED) est préféré car il n'a pas besoin d'informations préalables sur les signaux de l'utilisateur principal et sa complexité de calcul est faible. Cependant, les performances du détecteur d'énergie sont directement proportionnelles au rapport signal/bruit (SNR), ce qui entraîne des performances médiocres en cas de SNR faible. Afin d'atténuer le problème de détection à faible rapport signal/bruit, un débruitage du signal de l'utilisateur primaire basé sur la transformée en ondelettes discrètes (DWT) est appliqué à l'extrémité avant de la DE. L'effet du débruitage avant la DE est analysé en utilisant six différentes ondelettes mères : Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets et Fejer-Korovkin. Les résultats de la simulation ont montré que l'approche de l'ondelette mère Reverse Bior améliore toutes les matrices de performance.
About the author
Le Dr Ram Sewak Singh est professeur adjoint au département d'ingénierie électronique et de communication de l'école d'ingénierie électrique et informatique de l'université des sciences et technologies d'Adama, en Éthiopie. Il a publié plus de 49 articles de recherche et ses domaines de recherche sont les capteurs sans fil, la radio cognitive et le traitement des signaux biologiques.
