Metode şi Tehnici pentru Managementul şi -...
Transcript of Metode şi Tehnici pentru Managementul şi -...
Investeşte în oameni!
FONDUL SOCIAL EUROPEAN
Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013
Axa prioritară 1 „Educaţie şi formare profesională în sprijinul creşterii economice şi dezvoltării societăţii bazate pe cunoaştere”
Domeniul major de intervenţie 1.5. „Programe doctorale şi post-doctorale în sprijinul cercetării”
Titlul proiectului: „Studii doctorale pentru dezvoltare durabilă (SD-DD)”
Numărul de identificare al contractului: POSDRU/6/1.5/S/6 Beneficiar: Universitatea Transilvania din Braşov
Universitatea Transilvania din Brasov
Scoala Doctorala Interdisciplinara
Centrul de cercetare: Sisteme electronice incorporate şi comunicaţii
avansate
Ing. Vlad-Cristian M. STOIANOVICI
Metode şi Tehnici pentru Managementul şi
Accesul Dinamic la Spectrul de Radio
Frecvenţă
Radio Frequency Spectrum Dynamic Access
and Management Methods and Techniques
Conducător ştiinţific
Prof.dr.ing. Iuliu Szekely
BRASOV, 2011
MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETARII, TINERETULUI ŞI SPORTULUI
UNIVERSITATEA “TRANSILVANIA” DIN BRAŞOV
BRAŞOV, B-DUL EROILOR NR. 29, 500036, TEL. 0040-268-413000, FAX 0040-268-410525
RECTORAT
D-lui (D-nei)..........................................................................................................
COMPONENŢA
Comisiei de doctorat
Numită prin ordinul Rectorului Universităţii „Transilvania” din Braşov
Nr. 4688 din 27.07.2011
PREŞEDINTE:
- Prof. univ. dr. ing. Sorin Aurel MORARU
DECAN – Fac. de Inginerie Electrică şi Ştiinţa Calculatoarelor
Universitatea “Transilvania” din Braşov
CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC: - Prof. univ. dr. ing. Iuliu SZEKELY
Universitatea “Transilvania” din Braşov
REFERENŢI: - Prof. univ. dr. ing. Monica BORDA
Universitatea Tehnică din Cluj Napoca
- Prof. univ. dr. ing. Radu VASIU
Universitatea “Politehnica” din Timişoara
- Prof. univ. dr. ing. Mihai ROMANCA
Universitatea “Transilvania” din Braşov
Data, ora şi locul susţinerii publice a tezei de doctorat: 24.09.2011, ora
12:00, sala NII1, FACULTATEA DE INGINERIE ELECTRICĂ ŞI ŞTIINŢA
CALCULATOARELOR
Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării vă rugăm să
le transmiteţi în timp util, pe adresa: [email protected]
Totodată vă invităm să luaţi parte la şedinţa publică de susţinere a tezei de
doctorat.
Vă mulţumim
Cuvânt Înainte
Ideea de a modifica felul în care se realizează managementul general al spectrului electro-
magnetic, dar şi alocarea accesului la acesta, a luat din ce în ce mai multă amploare în ultimul
timp, odată cu dezvoltarea şi apariţia unor noi tehnologii şi protocoale radio. În comunitatea
ştiinţifică se simte nevoia unui management flexibil şi adaptiv al spectrului, opus actualei
abordări, de tip fix şi centralizat, astfel, se dă din ce în ce mai mult credit tehnicilor ce
exploatează resursele nealocate ale spectrului radio, cum ar fi procesul de Percepţie a Spectrului
Radio, care identifică aşa-zisele Goluri din Spectru şi le utilizează în transmisii adaptive,
“conştiente” de contextul radio din jurul lor, de tip Radio Cognitiv.
Pentru ca managerul spectrului radio să poată percepe şi asimila informaţia statistică
centralizată de la anumite zone de interes, al căror profile radio au sporit progresiv în
complexitate, este nevoie de noi modalităţi de reprezentare senzorială. Acest fapt se datorează
dorinţei de a implementa un alt nivel funcţional, nivelul managerului, pentru cazul în care
algoritmii de automatizare ai procesului de gestiune de spectru îşi demonstrează limitările.
Metodele folosite sunt specifice domeniului Realitate Virtuală şi Robotică, care prin colaborarea
cu Accesul Dinamic şi Percepţia Spectrului, creează o abordare hibridă ce aduce plus-valoare
domeniului de Management al Resursei Radio.
Teza de doctorat se încadrează în priorităţile cercetării de la nivel european şi naţional, şi
propune soluţii pentru implementarea unor sisteme “cognitive” de comunicaţii, de tip adaptiv,
care, suplimentar, implementează funcţionalităţi de management spectral prin utilizarea
metodelor de percepţie senzorială specifice Realităţii Virtuale.
Doresc să mulţumesc îndrumătorului meu, domnul profesor Iuliu SZEKELY, pentru
încrederea şi încurajările oferite pe tot parcursul stagiului doctoral. Sfaturile şi comentariile
generoase ale domniei sale au constituit pentru mine un reper permanent.
Deasemenea, aş dori să le mulţumesc domnului doctor inginer Vlad POPESCU pentru
nepreţuitul sprijin acordat, domnului profesor Doru TALABĂ pentru ajutorul şi colaborarea
deosebită din partea dumnealui şi a grupului de cercetare pe care îl îndrumă, domnului doctor
inginer Mihai MACHEDON-PISU dar şi colaboratorilor de peste hotare, domnului profesor
Maurizio MURRONI şi domnului inginer Mauro FADDA.
Nu în ultimul rând, doresc să mulţumesc părinţilor mei, cei care întotdeauna m-au
sprijinit şi mi-au acordat încredere, cărora le datorez formarea mea ca individ şi cercetător, dar şi
prietenilor mei, care sunt şi care au fost alături de mine, şi tuturor persoanelor dragi.
CUPRINS
Pg.
rezumat
Pg.
teza
CUVÂNT ÎNAINTE ............................................................................................................. 1
LISTA DE ABREVIERI ...................................................................................................... 3
INTRODUCERE .................................................................................................................. 9
1. STADIUL ACTUAL ÎN GESTIONAREA ADAPTIVĂ A SPECTRULUI RADIO ....... 13
1.1. Accesul dinamic la spectru ................................................................................ 13
1.1.1. Modelul dinamic de uz exclusiv ............................................................ 13
1.1.2. Modelul de partajare deschisă ............................................................... 14
1.1.3. Modelul de acces ierarhic ...................................................................... 14
1.2. Accesul de tip oportunist la spectru .................................................................. 15
1.3. Tehnici de percepţie de spectru ........................................................................... 15
1.3.2. Detector de energie .................................................................................. 15
1.3.3. Detectorul de ciclostaţionaritate .............................................................. 16
1.3.4. Scheme de sensing mixt .......................................................................... 16
1.3.5. Sensing de spectru cooperativ ................................................................. 17
1.3.6. Concluzii .......................................................................................................... 18
2. IMPLEMENTAREA UNUI SCENARIU DE MANAGEMENT DINAMIC AL
SPECTRULUI RADIO ...................................................................................................... 19
2.1. Introducere: ....................................................................................................... 19
2.2. Realizarea de hărţi radio şi baze de date de Geo-locaţie: .................................. 20
2.3. Sintetizarea conceptului propus: ....................................................................... 20
2.4. Implementarea prototipului ............................................................................... 21
2.4.1. Implementarea hardware ....................................................................... 21
2.4.2. Implementarea software şi algoritmii de reprezentare a harţilor radio . 22
2.4.3. Funcţionalitatea interfeţei grafice 3D cu utilizatorul ............................ 22
2.4.4. Rezultatele aplicaţiei: ............................................................................ 23
2.5. Percepţia de spectru cu senzori ZigBee ............................................................. 24
2.6. Concluzii ........................................................................................................... 25
3. CALCULUL PUTERII BENZII UNUI CANAL DTT CU AJUTORUL UNEI
PLATFORME SDR ........................................................................................................... 25
3.1. Introducere ........................................................................................................ 25
3.2. Radio definit de software .................................................................................. 25
3.3. Platforma USRP ................................................................................................ 26
3.4.4. Comparaţie intre USRP1 si USRP2 ........................................................ 26
3.4.5. Plăci cu front end pentru USRP/2 ........................................................... 26
3.6.4. Interfaţare directă între USRP2 şi Simulink ............................................ 26
3.6.5. Blocurile Simulink USRP2 receiver/transmitter ..................................... 26
3.7. Calculul puterii din benzile UHF DTT prin metoda FFT ................................... 27
3.7.1. Mediul SDR şi configuraţia sistemului ................................................... 27
32
32
33
34
40
40 44
46
51
52
53
75
78
88
89
91
56
56
68
72
91
II
1
1
VI
VII
1
2
2 3
17
18
23
25
26
30
3.7.3. Calculul puterii unui canal DTT în Simulink .......................................... 27
3.7.4. Algoritmul de calcul al puterii pe baza coeficienţilor FFT pătraţi .......... 28
3.8. Concluzii ............................................................................................................. 29
4. IMPLEMENTAREA UNUI PROTOTIP DE TRANSMISIE ADAPTIVĂ BAZAT PE
PROCESUL DE PERCEPŢIE IN DOUĂ ETAPE ......................................................... 29
4.1. Introducere ........................................................................................................ 29
4.2. Wavelet .............................................................................................................. 30
4.3. Arhitectura implementării funcţionale .............................................................. 30
4.4. Implementarea sistemului de percepţie spectrală în două etape ....................... 31
4.4.1. Formatarea semnalului şi acordarea fină ............................................... 32
4.4.2. Separarea benzii percepute în canale DTT ............................................ 32
4.4.3. Implementarea algoritmului de sensing ................................................ 33
4.5. Funcţionalitatea transmisiei adaptive ................................................................ 35
4.5.1. Transmisia efectivă ............................................................................... 35
4.5.2. Lansarea algoritmului ............................................................................ 35
4.6. Concluzii ........................................................................................................... 35
5. MĂSURAREA, ANALIZA ŞI CARACTERIZAREA INTERFERENŢEI
SECUNDARE ASUPRA CANALELOR DE TRANSMISIUNI DIGITAL-TERESTRE
36
5.1. Introducere ........................................................................................................ 36
5.2. Contextul în care se realizează măsurătorile ..................................................... 36
5.3. Transmisii digital -terestre ................................................................................ 37
5.4. Metodologia de măsurare .................................................................................. 38
5.4.1. Modelul general de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la
interferenţa din canalele adiacente .............................................................................. 38
5.4.2. Modelul real de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa
din canalele adiacente .................................................................................................. 38
5.5. Configuraţia experimentală ............................................................................... 40
5.6. Rezultatele obţinute ........................................................................................... 40
5.6.1. Algoritmul de decizie adiacentă ............................................................ 41
5.7. Concluzii ........................................................................................................... 43
6. CONCLUZII FINALE ŞI CONTRIBUŢII ORIGINALE ..................................... 43
6.1. Contribuţii ......................................................................................................... 49
6.1.1. Lista lucrărilor publicate: ........................................................................ 50
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ: ....................................................................................... 51
REZUMAT: ........................................................................................................................ 53
CURRICULUM VITAE .................................................................................................... 54
RESUME ............................................................................................................................. 55
94
97
100
102
102
102
113
114
141
116
117
125
134
134
136
143
143
143
146
149
149
151
155
157
159
162
165
171
173
TABLE OF CONTENTS
Pg.
rezumat
Pg.
teza
FOREWORD ........................................................................................................................ 1
ABBREVIATION LIST ...................................................................................................... 3
INTRODUCTION ................................................................................................................ 9
1. STATE OF THE ART IN ADAPTIVE RADIO SPECTRUM MANAGEMENT ........... 13
1.1. Dynamic Spectrum Access ................................................................................ 13
1.1.1. Dynamic Exclusive Model .................................................................... 13
1.1.2. Open Sharing Model ............................................................................. 14
1.1.3. Hierarchic Access Model ...................................................................... 14
1.2. Opportunistic Spectrum Access ........................................................................ 15
1.3. Spectrum Sensing ................................................................................................ 15
1.3.2. Energy Detection ..................................................................................... 15
1.3.3. Cyclostationary Feature Detection .......................................................... 16
1.3.4. Mixt Sensing ........................................................................................... 16
1.3.5. Cooperativ Spectrum Sensing ................................................................. 17
1.3.6. Conclusions ...................................................................................................... 18
2. IMPLEMENTATION OF A DYNAMIC RADIO SPECTRUM MANAGEMENT
SCENARIO ......................................................................................................................... 19
2.1. Introduction: ...................................................................................................... 19
2.2. Radio Maps and Geo-location Databases: ........................................................ 20
2.3. The Proposed Concept: ..................................................................................... 20
2.4. Prototype Implementation ................................................................................. 21
2.4.1. Hardware Implementation ..................................................................... 21
2.4.2. Software Implementation and Radio Mapping Algorithms .................. 22
2.4.3. 3D Graphic User Interface .................................................................... 22
2.4.4. Results: .................................................................................................. 23
2.5. ZigBee Sensors Spectrum Sensing .................................................................... 24
2.6. Conclusions ....................................................................................................... 25
3. DTT CHANNEL BAND POWER MEASUREMENT BASED UPON AN SDR
PLATFORM ....................................................................................................................... 25
3.1. Introduction ....................................................................................................... 25
3.2. Software Dfined Radio ...................................................................................... 25
3.3. The USRP Platform ........................................................................................... 26
3.4.4. A Comparison Between USRP1 si USRP2 ............................................. 26
3.4.5. USRP/2 Daughterboards ......................................................................... 26
3.6.4. USRP2 and Simulink Direct Interface .................................................... 26
3.6.5. USRP2 Receiver/transmitter Simulink Blocks ....................................... 26
3.7. UHF DTT Band Power Measurements by Means of FFT Coefficients .............. 27
3.7.1. The SDR Environment and System Configuration ................................. 27
32
32
33
34
40
40 44
46
51
52
53
75
78
88
89
91
56
56
68
72
91
II
1
1
VI
VII
1
2
2 3
17
18
23
25
26
30
3.7.3. A DTT channel Power Measurement in Simulink .................................. 27
3.7.4. Squared FFT Coeficients Based Power Measurement Algorithm .......... 28
3.8. Conclusions ......................................................................................................... 29
4. TWO STAGE SENSING PROCESS BASED ADAPTIVE TRANSMISSION
PROTOTYPE IMPLEMENTAITON .............................................................................. 29
4.1. Introduction ....................................................................................................... 29
4.2. Wavelet .............................................................................................................. 30
4.3. Functional Architecture Implementation .......................................................... 30
4.4. Two-Stage Sensing System Implementation ..................................................... 31
4.4.1. Signal formatting and Fine Tunning ..................................................... 32
4.4.2. Sensed Band DTT Channel Division .................................................... 32
4.4.3. Sensing Algorithm Implementation ...................................................... 33
4.5. Adaptive Transmission Functionality ............................................................... 35
4.5.1. Transmission ......................................................................................... 35
4.5.2. Algorithm Deployment ......................................................................... 35
4.6. Conclusions ....................................................................................................... 35
5. A MEASUREMENT, ANALYSIS AND CHARACTERISATION STAGE OF THE
SECONDARY INTERFERENCE EXERTED UPON DTT CHANNELS ................... 36
5.1. Introduction ....................................................................................................... 36
5.2. Measurement Context ....................................................................................... 36
5.3. Digital-Terrestrial Transmissions ...................................................................... 37
5.4. Measurement Methodology ............................................................................... 38
5.4.1. A General Model of DTT Receiver Adjacent Channel Interference
Susceptibility ............................................................................................................... 38
5.4.2. A Real Model of DTT Receiver Adjacent Channel Interference Susceptibility
38
5.5. Experimental Set-Up ......................................................................................... 40
5.6. Results ............................................................................................................... 40
5.6.1. Adjacent Decision Algorithm ................................................................ 41
5.7. Conclusions ....................................................................................................... 43
6. CONCLUSIONS AND ORIGINAL CONTRIBUTION ........................................ 43
6.1. Contributions ..................................................................................................... 49
6.1.1. List of published papers: ......................................................................... 50
SELECTIVE REFERENCE: ............................................................................................ 51
SUMMARY:: ..................................................................................................................... 53
CURRICULUM VITAE .................................................................................................... 54
RESUME ............................................................................................................................. 55
94
97
100
102
102
102
113
114
141
116
117
125
134
134
136
149
151
155
157
159
162
165
171
173
143
143
143
146
149
Lista de Abrevieri
ACI - Adjacent Channel Interference
ADA - Algoritm de Decizie Adiacentă
API – Application Programming Interface
AWGN – Additive White Gaussian Noise
BER – Bit Error Rate
CAD - Computer Aided Design
CDMA – Code Division Multiple Access
CIC - Cascaded Integrator-Comb
CNR - Carrier to Noise Ratio
CPLD – Complex Programmable Logic Device
CR – Cognitive Radio – Radio Cognitiv
CSMA – Carrier Sense Multiple Access
CTS – Clear to Send – Pregătit de Transmisie
DSA – Dynamic Spectrum Access
DSSS – Direct Sequnece Spread Spectrum
DTT – Digital Terrestrial Televison
DUC - Digital Up-Converters
DWT – Discrete Wavelet Transform
DySPAN - Dynamic Spectrum Access Networks
ESM – Electro-magnetic Spectrum Management
FEC - Forward Error Correction
FCC – Federal Communications Commission
FPGA – Field Programable Gate Array
FFT – Fast Fourier Transform
FRES – Fine Resolution
GL-DB – Geo-loation Database
GPP – General Purpose Processors
GRC – GnuRadio Companion
GUI – Graphic User Interface
HBF – Half Band Filter
HDTV - High-Definition Television
HNI – Human-Network Interaction
HP - High Priority
IFFT – Inverse Fast Fourier Transform
ISM - Industrial Scientific and Medical
LO – Local Oscilator
LP - Low Priority
MPSK - M-arry Phase Shift Keying
MQAM – M-array Quadrature Amplitude
Modulation
MRSS – Multiple Resolution Spectrum Sensing
NC-OFDM – Non-Contiguous Orthogonal
Frequency Division Modulation
OFDM – Orthogonal Frequency Division
Modulation
OSA – Opportunistic Spectrum Access
PER – Packet Error Rate
POMDP – Partially Observable Markov Decision
Processes
PSD – Power Spectral Density
QAM – Quadrature Amplitude Modulation
QEF - Quasi Error Free
QPSK – Qzadrature Phase Shift Kezing
QoE – Qualitz of Experience
QoS – Quality of Service
RBW - Resolution Bandwidth
RF – Radio Frequecy
ROC – Receiver Operating Characteristic
RSM – Radio Spectrum Management
RSSI – Received Signal Strength Indicator
RTS – Request to Send - Cerere de Transmisie
SCF – Spectral Correlation Function
SDR – Software Defined Radio
SDTV - Standard Definition Television)
SFN - Single Frequency Network
SNR – Signal to Noise Ratio
TDCS – Transform Domain Communication System
TVWS - TV White Spaces
USRP – Universal Serial Radio Peripheral
UWB – Ultra Wide Band
VBW - Video Banwidth
VR – Virtual Reality
WPT – Wavelet Packet Transform
WSN – Wireless Sensor Network
9 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Introducere
Datorită dezvoltării exponenţiale a tehnologiilor din domeniul telecomunicaţiilor şi a
nevoilor tot mai stringente de resurse din acest domeniu s-a ajuns la o supra-exploatare a
spectrului radio. Este nevoie de o abordare multilaterală, care să trateze optimizarea
managementului resurselor de spectru, în scopul eficientizării şi exploatării întregului potenţial
radio de care dispunem. Acest lucru poate fi implementat atât prin revizuirea politicilor actuale
de gestionare a spectrului radio dar şi prin distribuirea inteligenţei computaţionale in reţea, prin
utilizarea unor tehnologii avansate şi a unor dispozitive cu o putere de procesare sporită, capabile
de a lua decizii pe diferite niveluri funcţionale, beneficiind, deci, de algoritmi si tehnologii
dedicate optimizării managementului de alocare a resursei electromagnetice.
Inteligenţa in acest context este sinonimă cu adaptabilitatea, sau, altfel spus, modificarea
comportării unui dispozitiv din reţea sub acţiunea unor factori externi în sensul optimizării
performanţelor acestuia. Practic un utilizator poate utiliza eficient resursa electro-magnetică doar
atunci când dobândeşte, prin mijloace specifice ce vor fi detaliate mai jos, informaţii despre
contextul radio în care se află, această ”conştiinţă de context” sau “context awareness” fiind
specifică comunicaţiilor de tip radio cognitiv.
Termenul de Radio Definit de Software (Software-Defined Radio) şi de Radio Cognitiv
(Cognitive Radio) au fost promovate de către J. Mitola în 1991 şi, respectiv, 1998. Conceptul de
Radio Definit de Spectru, câteodată prescurtat şi radio software, este în general un radio de tip
multibandă care suportă mai multe interfeţe şi protocoale şi este configurabil şi reconfigurabil
prin software rulat pe un DSP sau un microprocesor de uz general . Un Radio Cognitiv, construit
pe o platformă radio software, este un radio inteligent, conştient-de-context (context-aware), care
ar putea fi capabil de o reconfigurare autonomă prin învăţarea de la, şi adaptarea la, mediul de
comunicare [75]. În timp ce Accesul Dinamic la Spectru (Dynamic Spectrum Access) este cu
siguranţă o aplicaţie importantă a cognitive radio, acesta din urmă reprezintă un concept mult
mai larg, în care multe aspecte ale sistemelor de comunicaţie pot fi îmbunătăţite prin procesul de
cogniţie (cognition).
Scopul tezei de doctorat este de a studia, prezenta, modula şi implementa concepte
originale care să reprezinte viziunea autorului asupra optimizărilor, dezvoltărilor şi inovaţiilor ce
pot fi aduse în domeniul Accesului şi managementului dinamic şi adaptiv al spectrului electro-
magnetic. Implementarea acestora se bazează pe utilizarea paradigmelor de Radio cognitiv,
Acces dinamic la spectru, Radio definit de software, dar şi Interacţiune şi percepţie senzorială
caracteristică realităţii virtuale.
10 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Făcând obiectul priorităţilor de cercetare de la nivel naţional şi european din domeniul
Tehnologia Informaţiei şi a Comunicaţiilor, teza se pliază pe domeniul Tehnologii Sisteme şi
Infrastructuri de Comunicaţii care tratează dispozitive şi reţele de comunicaţii fără fir.
Deasemenea lucrarea autorului corespunde şi priorităţi fundamentale numărul 2, şi anume,
Sisteme Cognitive, Interacţiune şi Robotică, domeniu care îşi propune să canalizeze eforturile
inginereşti către realizarea de sisteme care pot îndeplini activităţi utile cum ar fi manipularea,
explorarea, navigarea sau monitorizarea şi controlul sau comunicarea şi interacţiunea într-un
mod autonom sau în cooperare cu un utilizator uman, în circumstanţe care nu erau prevăzute
explicit la momentul proiectării. Mai concret, se doreşte integrarea de noi concepte şi
dispozitive, cum ar fi reţele de senzori, actuatoare sau metode de control "inteligent" în sisteme
robotice.
Referitor la structura tezei, în primul capitol, ce descrie stadiul actual, se pun în evidenţă
cercetările anterioare relevante pentru abordarea autorului, din domeniul Managementului
Spectrului Electro-magnetic, în special procesul de Acces Dinamic la Spectru şi specificul
sistemelor de tip Radio Cognitiv din punctul de vedere al fundamentelor teoretice. Tot aici este
introdusă noţiunea de Percepţie de Spectru, împreună cu diferitele metode de a realiza acest
proces, avantajele şi dezavantajele metodelor
În urma studierii bibliografiei, esenţializării şi decantării stadiului actual, autorul a
identificat o serie de optimizări şi dezvoltări ce pot fi aduse domeniului denumit Managementul
Spectrului Radio. Acest proces se realizează prin inovarea proceselor conexe Accesului Dinamic
la Spectru şi dezvoltarea arhitecturii de centralizare a informaţiei spectrale, în timp real, în Baze
de Date de Geo-locaţie (GL-DB) pentru deservirea utilizatorilor secundari care nu deţin
echipamente de percepere a contextului spectral dar care totuşi vor transmite în mod dinamic şi
adaptiv, dar şi implementând o serie de funcţionalităţi hibride pentru eficientizarea interacţiunii
unui manager de spectru radio cu infrastructura comunicaţională, utilizând metode specifice
Realităţii Virtuale.
În Capitolul 2 numit “Implementarea Unui Scenariu de Management al Spectrului Radio”
autorul adresează o primă deficienţă relevată-de către studiul stadiului actual, şi anume, lipsa
unui sistem de management dinamic de tip cognitiv. Dezvoltarea şi proiectarea profilului de
spectru radio specific unei zone geografice bine definite este menit să ofere unui manager radio,
o imagine clară asupra felului în care spectrul este partajat între utilizatori primari şi secundari,
dar şi posibilitatea de a interveni pentru a modifica sistemul în scopul optimizării acestuia.
Aplicaţia rezultantă implementează o interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea (Human
– Network Interaction) axată pe percepţia şi asimilarea informaţiei statistice provenite dintr-o
11 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
zonă de interes, de către managerul de spectru radio, într-un mod natural. Interacţiunea dintre
utilizator şi diferitele entităţi, ce alcătuiesc reţeaua de senzori de percepţie spectrală, se
implementează cu scopul realizării activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune interactivă în
timp real a profilului radio dintr-o zona de interes, prin actuatoare şi feedback. Parte din
specificul aplicaţiei este faptul că zona de interes poate fi aleasă oriunde din punct de vedere
geografic, utilizatorul având proprietatea numită prezentă “la distanţă”, sau teleprezentă, datorită
tranzlaţiei spaţiale virtuale a poziţiei acestuia la locul zonei de interes, prin replicarea locală a
acesteia, sub forma unui mediu virtual 3D.
Elementele majore componente ale arhitecturii unui astfel de sistem sunt: reţeaua de
noduri fără fir de percepţie cooperativă de spectru dispusă în zona de interes, GL-DB care
centralizează informaţia spectrală şi de management spectral obţinută de senzori, mediul de
transmisie de tip “Norul” Comunicaţional Transparent al Internetului Viitorului care face
legătura transparentă între zona de interes, GL-DB, şi echipamentele şi dispozitivele necesare
rulării şi implementării unui Mediu Virtual 3D care să reproducă fidel zona de interes, dar şi cele
folosite de utilizatorul sistemului pentru percepţie şi interacţiune.
Principalul canal de percepţie adresat în aplicaţie este vizualizarea, în special cea a
harţilor radio construite pe baza parametrilor spectrali statistici măsuraţi. Unul dintre aceşti
parametrii este indicatorul RSSI (Received Signal Strength Indicator) al semnalelor percepute de
nodurile reţelei wireless dispuse în zona de interes. Reprezentările hărţilor radio se realizează pe
baza unor algoritmi implementaţi de autor a căror precizie este evaluată şi validată în finalul
capitolului.
În afara stimulilor vizuali, se mai utilizează atenţionări sonore dar şi tactile (haptice), de
obicei în cazul înteracţionării cu releele sau comutatoarele din mediul virtual.
O altă problemă identificată şi cercetată de utilizator în acest capitol este optimizarea
abordării propuse de FCC, numită GL-DB, care în varianta prezentată în stadiul actual oferă
informaţii destul de sumare, reactualizate la fiecare 24 de ore, despre informaţia de management
spectral dintr-o zona geografică. În viziunea autorului, exprimată şi în implementarea aplicativă,
informaţiile spectrale şi de management spectral ar trebui culese în timp real de către senzorii
dispuşi în zona de interes şi transmise instantaneu către baza de date centrală, numită GL-DB, în
care se centralizează informaţia de la toate zonele de interes existente, şi care este interogată fie
de manageri de spectru, informaţia fiind mai întâi interpretată şi apoi reprezentată pentru
percepţia optimă a acestora, fie de către utilizatori secundari, care folosesc această informaţie
pentru a deveni “conştienţi” de contextul radio din zona lor de interes. Practic utilizatori
secundari folosesc informaţiile GL-DB în mod direct, ca o etapă menită să înlocuiască etapa de
12 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
sensing, iar manageri de reţea utilizează informaţia într-un mod mijlocit, aceasta fiind mai întâi
procesată de către dispozitivele speciale menite sa o interpreteze şi reprezinte pentru a fi
percepută senzorial şi asimilată.
O altă problematică identificată şi abordată de către autor este îmbunătăţirea
randamentului Accesului Dinamic la Spectru, în special ceea ce se numeşte Accesul Oportunist
la spectru numit Overlay. Acest obiectiv se îndeplineşte prin dezvoltarea, modelarea şi
implementarea unui prototip de transmisii adaptive care utilizează în funcţionarea sa, un model
de Percepţie de Spectru în două etape. Percepţia de Spectru în două etape este superioară,
seningului de spectru radio clasic, deoarece reuşeşte să facă diferenţa dintre transmisiile
utilizatorilor primari şi transmisiile utilizatorilor secundari din canalele de transmisii digital-
terestre de televiziune (Digital Terrestrial Television – DTT) pe care se realizează procesul de
analiză. Această discriminare, permite sistemului să reconsidere canalele identificate ca ocupate
de utilizatorii secundari pentru sensing, după un scurt interval de timp, existând o probabilitate
considerabilă ca acestea să fie identificate ca fiind libere în cazul celei de-a doua analize.
Implementarea unui astfel de sistem de Percepţie Spectrală în două etape este studiată şi
detaliată în capitolul 4 intitulat “Implementarea unui prototip de transmisie adaptivă bazat pe
procesul de percepţie in două etape”.
Înainte însă de a putea implementa un asemenea de prototip, este nevoie de studiul,
modelarea, dezvoltarea şi implementarea unei arhitecturi funcţionale bazate pe utilizarea o
platformă de tip Radio Definit de Software (SDR). Astfel se defineşte o altă problematică
abordată de utilizator, şi anume utilizarea unei platforme SDR pentru implementarea unui sistem
funcţional de tip Radio Cognitiv. Acest aspect este abordat în Capitolul 3, numit “Calculul
puterii benzii unui canal de transmisiune digital-terestră cu ajutorul unei platforme SDR”, al
cărui rezultat este un sistem funcţional ce este capabil de măsurarea puterii unei benzi de 8 MHz
(tipic DTT), implementând practic şi metoda de percepţie spectrală numită Măsurarea Puterii
(sau Energy Detection). Precizia indicaţiilor valorilor de putere măsurată, este validată prin
măsurări realizate în paralel cu un analizor spectral vectorial Agilent.
Revenind la Capitolul 4, şi plecând de la implementarea sistemului de măsurare al puterii
unui canal recepţionat, din Capitolul 3, se realizează modelul şi se implementează un Sistem de
percepţie spectrală în două etape. Ulterior acestei etape se proiectează un model de transmisie a
unei imagini, care să exploateze în mod optim banda de bază a unui canal DTT liber. Secvenţial
acestei implementări se realizează un nou prototip complet funcţional şi automat care este
capabil de transmisii adaptive ca urmare a procesului de percepţie de spectru în două etape în
timp real, şi de a-şi adapta transmisia şi recepţia la contextul spectral înconjurător. Sistemul este
13 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
validat în urma măsurătorilor realizate cu un analizor spectral, dar şi prin punerea în funcţiune a
unui receptor bazat pe o platformă SDR, care să recepteze şi să reprezinte imaginea transmisă de
emiţătorul adaptiv.
Pornind de la contextul suprapopulării spectrului radio în Capitolul 5 se prezintă ideea de
a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF, destinat transmisiilor DTT, utilizând
transmisii radio cognitive, într-un mod neintrusiv faţă de transmisiile licenţiate din aceste
domeniu de spectru, implementând astfel tipul de acces underlay, studiat în Stadiul Actual.
În acest scop, se vor realiza o serie de transmisii secundare pe canale DTT considerate
libere, de semnale DVB-T, pentru a realiza 3 tipuri de măsurători paralele, cu diferite tipuri de
receptoare DTT, pentru ilustrarea raportului de protecţie C/I. Pe baza caracteristicilor obţinute,
dar şi a informaţiilor de percepţie de spectru, se va implementat un algoritm numit Algoritmul de
Decizie Adiacentă, care impune restricţii suplimentare în sistemele de transmisii secundare
dinamice pentru asigurarea compatibilităţii electro-magnetice a acestora cu transmisiile primare
din canalele adiacente.
În Capitolul 6 sunt prezentate concluziile de final ale autorului precum şi cuantificarea
contribuţiilor originale şi a activităţii de diseminare.
1. Stadiul Actual în Gestionarea Adaptivă a Spectrului
Radio
În ceea ce urmează se vor prezenta mai multe abordări care au ca numitor comun
tehnicile adaptive de transmisie radio, prezentate şi în [101].
1.1. Accesul dinamic la spectru
Termenul de Acces Dinamic la Spectru (sau dynamic spectrum access) are o largă gama
de conotaţii care însumează mai multe abordări de reformare spectrală. După cum se poate vedea
in Fig.1.1, strategiile de dynamic spectrum access pot fi categorisite în 3 modele.
1.1.1. Modelul dinamic de uz exclusiv
Acest model menţine structura de bază a politicii de reglementarea actuale. Benzile de
spectru sunt licenţiate pentru uz exclusiv de servicii. Ideea de bază este aceea de a introduce
politici flexibile pentru a îmbunătăţii eficienţa spectrală. Pentru acest model s-au propus două
abordări: Proprietatea drepturilor de spectru (Spectrum property rights) şi Alocarea dinamică a
spectrului (Dynamic spectrum allocation). Prima abordare permite vânzarea licenţelor de spectru
si alegerea liberă a tehnologiilor utilizate.
14 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
A doua abordare, Alocarea dinamică a spectrului are ca scop îmbunătăţirea eficienţei
spectrale prin alocarea dinamică a spectrului, exploatând statisticile legate de traficul spaţial şi
temporal al diferitelor servicii. Alocarea, însă, variază la o scară mult mai mare decât politica
curentă de alocare. Având la bază un model de tip uz exclusiv, aceste abordări nu pot elimina
“golurile” din spectru care rezultă datorită caracteristici de tip burst pe care o are traficul
wireless.
1.1.2. Modelul de partajare deschisă
Numit şi spectrum commons, acest model utilizează partajarea deschisă între utilizatori
omologi, ca fundament pentru gestionarea unei regiuni spaţiale. S-au cercetat strategii de
partajare de spectru de tip centralizat [86] şi distribuit [22] pentru a rezolva dificultăţile
tehnologice ale acestui model de gestiune de spectru.
1.1.3. Modelul de acces ierarhic
Acest model adoptă o structură ierarhică de acces cu utilizatori primari şi secundari. Ideea
este de a deschide spectrul licenţiat către utilizatori secundari, şi în acelaşi timp de a limita
interferenţele perceptibile de către utilizatorii primari cu licenţă. Au fost considerate două
abordări: Spectrum underlay şi overlay.
Abordarea de tip underlay impune constrângeri severe asupra puterii de transmisie a
utilizatorilor secundari, astfel încât aceştia să funcţioneze sub pragul de zgomot al utilizatorilor
primari. Transmiţând semnale pe o banda largă de frecvenţe (UWB), utilizatorii secundari pot
ajunge să aibă transmisii de rază scurtă şi debit mare de date cu o putere de transmisie scăzută.
Abordare de tip overlay este cunoscută şi sub denumirea de Acces oportunist la spectru
(opportunistic spectrum access – OSA). Această abordare nu impune în restricţii severe asupra
puterii de transmisie a utilizatorilor secundari., ci mai degrabă asupra locului si timpului când
aceştia pot transmite. Vizează în mod direct “golurile” temporale şi spaţiale ale spectrului radio.
Fig.1.1 - O taxonomie a Accesului Dinamic la Spectru (Dynamic Spectrum Access)
15 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Comparat cu modelele de uz dinamic exclusiv şi partajare deschisă, modelul ierarhic este
probabil cel mai compatibil cu politicile curente de management a spectrului dar şi cu sistemele
wireless legacy, oferind şi beneficii substanţiale. Abordările underlay şi overlay pot fi
implementate simultan pentru a îmbunătăţii suplimentar eficienţa spectrală.
1.2. Accesul de tip oportunist la spectru
Componentele de bază ale OSA includ printre altele, identificarea, exploatarea, şi
politicile de reglementare ale accesului oportunist la spectru. Modulul de identificare a
oportunităţii este responsabil pentru identificarea precisă şi reperarea inteligentă de benzi de
frecvenţă neutilizate, dinamice atât in timp cât şi spaţiu. Modulul de exploatare a oportunităţilor
are ca date de intrare ieşirea modulului de identificarea oportunităţilor, şi decide daca şi cum o
transmisie va avea loc. Politicle de reglementare definesc comportamentul utilizatorilor
secundari pentru a se păstra compatibilitatea cu sistemele de tip legacy.
Obiectivul final al OSA este de a furniza suficiente avantaje utilizatorilor de transmisii
secundare, protejând în acelaşi timp benzile licenţiate de interferenţe. Păstrarea echilibrului între
dorinţa de performanţă a utilizatorilor secundari şi necesitatea de protecţie a utilizatorilor
primari, dictează procesul de identificare a oportunităţii, exploatarea acesteia şi politicile
reglementatoare. Arhitectura optimă a OSA necesită, o abordare cross-layer care presupune
procesarea de semnale, management de reţea şi de politicii reglementatoare.
1.3. Tehnici de percepţie de spectru
1.3.2. Detector de energie
O abordare a procesului de percepţie spectrală este aceea de a realiza o detectare
necoerentă prin aşa-zisa detecţie de energie sau măsurare de putere. Un detector de energie poate
fi implementat similar unui analizor spectral prin medierea plajelor de frecvenţă ale unei
transformate Fourier rapide (FFT)[61].
Există mai multe dezavantaje ale detectoarelor de energie, care ar putea diminua
simplitatea lor de implementare. Mai întâi, pragul folosit pentru detectarea utilizatorilor licenţiaţi
este foarte susceptibil la nivele de zgomot necunoscute sau schimbătoare. Chiar dacă pragul ar fi
considerat adaptiv, prezenţa oricărei interferenţe în banda considerată ar perturba funcţionarea
liniară a detectorului. Atunci când se ia în considerare fadingul selectiv în funcţie de frecvenţă,
nu este foarte clar cum trebuie setat pragul în funcţie de delimitările canalelor. Detectorul de
energie nu face diferenţa între semnale modulate, zgomot şi interferenţe. Politica spectrală pentru
16 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
utilizarea unei benzi de frecvenţă se limitează la utilizatori primari, deci un utilizator cognitiv ar
trebui sa trateze zgomotul şi alţi utilizatori secundari, diferit.
1.3.3. Detectorul de ciclostaţionaritate
O altă metodă pentru detectarea semnalelor primare este detecţia componentei
ciclostaţionare [61] în care semnalele modulate sunt cuplate cu purtătoare sinusoidale, trenuri de
impulsuri, secvenţe de hopping (salt în frecvenţă), sau prefixuri ciclice. Acest fapt are ca rezultat
periodicitatea inerentă integrată. Aceste semnale modulate sunt caracterizate ca fiind
ciclostaţionare deoarece media şi autocorelaţia exprimă periodicitate. Această periodicitate este
introdusă în formatul semnalului la receptor pentru a-l exploata în estimarea parametrilor, cum ar
fi faza purtătoarei, sincronizarea sau direcţia de sosire. Principalul avantaj al acestei funcţii este
că diferenţiază zgomotul de semnalul modulat.
Fig.1.2 - Diagrama bloc a unui detector
de parametrii ciclostaţionari [12]
Implementarea unei funcţii de corelare de spectru pentru detectarea de parametrii
ciclostaţionari este reprezentată în Fig.1.2.
Printre avantajele metodei de detectare a parametrilor ciclostaţionari se pot enumera
robusteţea la zgomot, deoarece zgomotul staţionar nu prezintă nici un fel de corelaţii ciclice,
performanţe superioare chiar şi în regiuni cu raport SNR scăzut, abilitatea de clasificare a
semnalului şi flexibilitatea de funcţionare.
Dezavantajele sunt nevoia de procesări mai complexe decât la detecţia de energie, şi deci
viteza scăzută. Metoda, nu poate fi aplicată pentru semnale necunoscute deoarece este nevoie de
o cunoaştere de tip preliminar a caracteristicilor semnalelor considerate. La un moment dat, un
singur canal poate fi detectat.
1.3.4. Scheme de sensing mixt
Deoarece detectarea parametrilor ciclostaţionari este oarecum complementară detectării
de energie, având performanţe mai bune pe benzi înguste, în [16] se sugerează o abordare
combinată, în care detectarea de energie poate fi utilizată pentru sensing de bandă largă şi apoi,
pentru fiecare canal unic detectat, se poate aplica o detecţie a parametrilor ciclostaţionari pentru
a se lua decizia finală în ceea ce priveşte starea de disponibilitate a canalului. Mai întâi se
realizează o etapă de detectare de energie, cu o precizie scăzută pe o bandă de frecvenţe mai
17 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
largă. Următorul pas, presupusul canal liber este analizat cu detectorul de parametrii pentru
luarea deciziei.
1.3.5. Sensing de spectru cooperativ
Detectarea utilizatorilor primari de către sistem este critică într-un mediu cognitiv radio.
Acest fapt se demonstrează de multe ori dificil datorită obstacolelor care apar în calea
sensingului precis şi de încredere al mediului wireless. Se poate trage concluzia că, în cazul de
faţă componentele CR trebuie să poată detecta niveluri foarte scăzute de putere, dar în acelaşi
timp trebuie sa fie foarte robuste la neajunsurile care pot surveni pe canal.
1.3.5.1. Tehnici de cooperare
Necesităţile de sensibilitate mare ale utilizatorului cognitiv cauzate de diferitele
neajunsuri ale canalului pot fi înlăturate dacă mai mulţi utilizatori CR cooperează în ceea ce
priveşte procesul de sensing de canal. În [103] se sugerează diferite tipuri de topologii
cooperative. Dintre acestea cele relevante sunt:
Tehnici coordonate centralizate: în astfel de reţele, se presupune existenţa unei
infrastructuri de funcţionare a utilizatorilor CR. Utilizatorii secundari care detectează prezenţa
unui transmiţător sau receptor primar informează un controller CR. Acesta poate fi un dispozitiv
dedicat sau un alt utilizator CR. Controller-ul CR informează toţi utilizatorii nelicenţiaţi din raza
sa de acţiune, asupra existenţei de utilizatori primari, prin metode de broadcast printr-un mesaj
de control. Schemele centralizate pot fi clasificate mai departe, în funcţie de nivelul lor de
cooperare în:
(a) Parţial Cooperative: în aceste reţele, nodurile cooperează doar în procesul de sensing
de canal. Utilizatorii secundari detectează individual canalul, apoi informează controlerul CR la
rândul său informează toţi utilizatorii CR [68].
(b) Scheme Total Cooperative: în astfel de reţele nodurile cooperează pentru a-şi furniza
unul altuia informaţie de sensing cooperativ.
Pe lângă tehnicile mai sus amintite, autorul a utilizat anumite aspecte ale Tehnicilor
coordonate descentralizate pentru o gestionare mai eficientă a infrastructurii de sensing dispusă
în zona geografică de interes, şi anume împărţirea acesteia în clustere de sensing delimitate de
acoperirea unui controler CR.
1.3.5.2. Avantajele cooperării
Dezavantajele de canal impun necesităţi de sensibilitatea foarte severe asupra
dispozitivelor CR. Cu toate acestea, sensibilitatea lor este limitată de costuri si necesităţile de
putere. Datorită incertitudinilor statistice legate de zgomotul şi caracteristicile semnalului, pragul
18 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
de putere considerat minim, pentru ca un utilizator CR să mai poată detecta conform
standardului, numit şi peretele SNR, este ridicat şi mai mult. S-a demonstrat că nevoile de
sensibilitate pot fi reduse drastic prin utilizarea cooperării între noduri. Toate topologiile
cooperative considerate asigură avantaje din punct de vedere al sensibilităţii. De exemplu, în [73]
avantajele în ceea ce priveşte sensibilitatea, obţinute dintr-o schemă parţial coordonată
cooperativă centralizată relevă o scădere cu -25 dBm a pragului minim de sensibilitate prin
utilizarea acestei scheme.
Unul dintre cele mai mari obstacole din cognitive radio este reducerea timpului total de
detecţie. Toate topologiile cooperative de reţea reduc în general timpul de detecţie în comparaţie
cu reţelele necoordonate. Totuşi, s-a demonstrat că schemele total cooperative centralizate sunt
foarte precise în comparaţie cu restul schemelor cooperative, şi anume, cu mai mult de 35 % mai
precise.
1.3.5.3. Dezavantajele cooperării
Procesul de sensing cooperativ are şi anumite dezavantaje. Utilizatorii CR sunt
dispozitive de putere scăzută şi cost redus care s-ar putea să nu aibă hardware dedicat pentru
cooperare. Deci, informaţia utilă şi cea de cooperare trebuie multiplexate, proces ce cauzează
deteriorarea ratei de transfer a utilizatorului cognitiv.
Utilizatorii CR trebuie sa îndeplinească procesul de sensing la intervale periodice de
timp. Acest lucru măreşte considerabil datele de overhead ce trebuie procesate.
Totodată, deoarece dispozitivele CR pot utiliza, orice gol din spectru, va fi necesară o
scanare pe un domeniu foarte amplu al spectrului, rezultând cantităţi mari de informaţie, fapt
ineficient din punct de vedere energetic, al ratei de transfer, sau al sensibilităţii.
Cooperarea între prea mulţi utilizatori poate avea efectul contrar. În [73] s-a arătat că
schemele parţial cooperative coordonate centralizate urmăresc regula diminuării răspunsurilor pe
măsură ce numărul utilizatorilor creşte
1.3.6. Concluzii
În stadiul actual s-a încercat punerea în evidenţă a cercetărilor anterioare, relevante pentru
abordarea autorului, din domeniul Accesului şi Managementului Dinamic al Spectrului Electro-
magnetic, ca în [101], în special în cadrul sistemelor de tip Radio Cognitiv bazat pe platforme de
radio definit de software. Tot în primul capitol a fost introdusă noţiunea de Percepţie de Spectru,
împreună cu diferitele metode de a realiza acest proces şi avantajele şi dezavantajele metodelor.
În urma studierii bibliografiei, autorul a identificat o serie de optimizări şi dezvoltări ce
pot fi aduse domeniului denumit Gestionarea sau Managementul Dinamic al Spectrului Radio.
19 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Acest proces se realizează prin inovarea proceselor conexe Accesului Dinamic la Spectru şi
dezvoltarea arhitecturii de centralizare a informaţiei spectrale, în timp real, în Baze de Date de
Geo-locaţie (GL-DB) pentru deservirea utilizatorilor secundari care nu deţin echipamente de
percepere a contextului spectral dar care totuşi vor transmite în mod adaptiv, dar şi
implementând o serie de funcţionalităţi hibride pentru eficientizarea interacţiunii unui manager
de spectru radio cu infrastructura comunicaţională, utilizând metode specifice Realităţii Virtuale.
Tipul de acces, ales de autor din varietatea de opţiuni existente în cadrul accesului
dinamic la spectru, poartă numele de Acces Ierarhic.
Se insistă apoi pe termenul de Acces Oportunist la Spectru şi se detaliază procedeul
numit Percepţia de Spectru prin care oportunităţile spectrale sunt identificate şi exploatate.
Ultima parte a capitolului a ilustrat procedeele specifice şi metodele existente de
Percepţie de Spectru împreună cu avantajele şi dezavantajele acestora. S-au prezentat
argumentele considerate în optarea pentru un sensing în două etape, ce implică utilizarea
succesivă a metodelor de măsurare a puterii şi cea a detecţiei de parametrii relevanţi ai
semnalului recepţionat, pentru identificarea modulaţia acestuia, şi deci tipul de transmisie.
Capitolul se încheie cu prezentarea percepţiei cooperative de spectru cu avantajele şi
dezavantajele sale, ce va fi ulterior utilizată în implementarea procesului de sensing din cadrul
prototipului de interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea din capitolul 2.
2. Implementarea Unui Scenariu de Management Dinamic al
Spectrului Radio
2.1. Introducere:
Datorită lipsei de eficienţă a reglementărilor curente de alocare statică a resursei radio
rezultă o nevoie de noi strategii dinamice de acces la spectrul radio. Altfel spus, este nevoie de
implementarea unui nou model de Management al Spectrului Radio (sau Radio Spectrum
Management - RSM) care ar permite partajarea spectrului neutilizat între utilizatorii consideraţi
secundari, prin exploatarea oportunităţilor spectrale relevate de procesul de percepţie de spectru
din capitolul 3. Utilizatorii secundari nu trebuie să interfereze cu utilizatorii primari, licenţiaţi.
Totodată, noul model de RSM ar putea oferi profiluri de propagare electro-magnetică ale unor
zone geografice specifice, de interes.
Din punctul de vedre al implementării, percepţia spectrului de tip Măsurare de putere se
poate realiza printr-o abordare de tip cooperativă, care implicăo reţea de senzori de sensing fără
fir (sau Wireless Sensor Network – WSN) [100]. Împreună cu informaţia de sensing, senzorii
20 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
centralizează şi valorile indicatorului numit RSSI (Received Signal Strength Indicator), care
caracterizează puterea semnalului transmis de Gateway către fiecare senzor. RSSI-ul poate fi
utilizat pentru a calcula şi reprezenta harta de propagaţie electromagnetică a unei zone de interes.
Informaţia RSSI provenită de la totalitatea Gateway-urilor, ce reprezintă toate WSN-uri, este
stocată într-o bază de date numită Geo-location Database (GL-DB) ca în [98] şi [99].
Interfaţa de tip Graphic User Interface (GUI) a aplicaţiei implementate de tip Interacţiune
Om – Reţea (Human-Network Interaction - HNI) este implementată sub forma unui Mediu 3D
de Realitate Virtuală, ce poate fi rulat inclusiv pe echipamente tradiţionale de vizualizare şi
interacţiune, de tip desktop PC ca în [97].
Aplicaţia autorului realizează în timp real o translaţie spaţială virtuală a poziţiei
geografice a utilizatorului, la locul zonei de interes al cărui scop este sporirea indicelui de
cantitate de informaţie procesată, raportat la unitatea de timp şi de a scădea solicitarea la care
este supus utilizatorul final.
2.2. Realizarea de hărţi radio şi baze de date de Geo-locaţie:
FCC a lansat ideea implementării unor baze de date de mare amploare numite Baze de
Date de Geo-locaţie (GL-DB), accesibile fără de către orice utilizator de tip Radio Cognitiv.
Aceasta se reactualizează la fiecare 24 de ore, centralizând informaţia de percepţie de spectru şi
făcând-o disponibilă către utilizatorii secundari care o folosesc. O astfel de aplicaţie, care oferă o
corelaţie între informaţia de sensing şi un profil geografic bidimensional, alcătuit pe baza
aplicaţiei Bing Maps.
2.3. Sintetizarea conceptului propus:
Abordarea autorului urmăreşte optimizarea actualului RSM şi furnizarea de plus-valoare
aplicaţiilor de tip RSM prin utilizarea unei paradigme de tip HNI bazată pe reprezentări în
Realitatea Virtuală. Fiecare Gateway al WSN va centraliza informaţia de sensing, achiziţionată
în timp real [90] şi o va transmite mai departe către GL-DB, unde, va fi disponibilă oricărui
utilizator secundar. Etapa de percepţie a utilizatorilor secundari va fi înlocuită cu o etapă de
interogare a GL-DB, pentru a obţine informaţia de sensing necesară. Împreună cu informaţia de
sensing, Gateway-ul va centraliza şi transmite, spre GL-DB, valorile RSSI percepute de nodurile
WSN. Pentru a se realiza o mai bună percepţie a informaţiei, se construieşte o replică 3D sub
forma unui mediu de Realitate Virtuală al profilului geografic perceput.
Pentru validare, autorul a implementat o aplicaţie emulează funcţionalitatea unui cluster
de percepţie şi care va furniza un GUI 3D de interacţiune care reprezintă profilul geografic
interior al unei zone de interes în care se realizează procesul de percepţie spectrală.
21 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
2.4. Implementarea prototipului
2.4.1. Implementarea hardware
Arhitectura sistemului conceptual şi subsistemele componente pentru interacţiunea
utilizatorului cu sistemul, centralizarea şi reprezentarea datelor rezultate de la WSN este
reprezentat in Fig.2.1:
Fig.2.1 - Arhitectura hardware a prototipului integrat şi blocurilor funcţionale principale
Modulul WSN din Fig.2.1 este implementat în zona geografică de interes. Modulul este
compus din reţeaua de senzori fără fir, un Gateway, o bază de date WSN, un actuator al
Gateway-ului, dar şi Wireless Sensor Network Server, ca în [98] şi [99]. Senzorii sunt dispuşi
într-o topologie de tip plasă şi sunt conectaţi direct sau indirect (multi-hop) la Gateway-ul WSN.
Gateway-ul WSN este asociat unui Server WSN, care centralizează datele de sensing şi
management ale spectrului radio şi transmisia acestora către GL-DB. Acest modul gestionează şi
comenzile de control venite dinspre “norul” Internetului Viitorului catre WSN Gateway.
“Norul” comunicaţional al Internetului Viitorului este un releu comunicaţional care
transmite informaţiile de sensing, dar şi de RSSI, provenite de la modulul WSN, către GL-DB.
De aici informaţiile sunt trimise mai departe către Serverul de Realitate Virtuală (VR Server),
furnizând suplimentar şi feedback-ul utilizatorului, înapoi către Modulul WSN.
GL-DB este un buffer informaţional transparent, în care informaţia de sensing şi de RSM,
este centralizată în timp real şi pusă la dispoziţia utilizatorilor secundari.
Server-ul de Realitate Virtuală, sau VR Server, gestionează transmisia prin “Norul”
Comunicaţional al Internetului Viitorului înspre şi de la GL-DB şi indirect către Actuatorul WSN
prin intermediul Serverului WSN sub formă de comenzi. Feedback-ul comenzilor de actuator
este perceput de către utilizator prin reprezentare în timp real a informaţiei de sensing si de RSM
modificate in urma aplicării comenzilor.
22 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Sistemul de Percepţie şi Interacţiune furnizează către utilizator un GUI 3D, construit pe
baza informaţiei RSSI recepţionate de la modulul WSN. Mediul Virtual reprezintă o replică a
mediului din interiorul unei clădiri, considerat drept zona de interes, în care WSN este dispus.
Serverul VR transmite informaţia de interacţiune a utilizatorului sub forma unor
interogări către GL-DB şi Actuatorul WSN Gateway, ca informaţie de modificare a poziţiei.
Entitatea teoretică intitulată Modulul Mediului Virtual (Virtual Environment Module)
este alcătuit din Serverul VR şi din Sistemul de Percepţie şi Interacţiune. Acesta poate fi
implementat pe un singur computer sau poate fi distribuit pe mai multe computere, conectate
prin reţele transparente specifice Internetului Viitorului.
2.4.2. Implementarea software şi algoritmii de reprezentare a harţilor radio
Termenul general de date RSSI, defineşte matricea de mărime 16 pe 12, rezultată din
cuantificarea fiecărei valori obţinute de la cele 192 de noduri wireless. Valoarea RSSI citită de
un senzor reprezintă valoarea indicatorului de putere al unui semnal transmis de către Gateway şi
recepţionat de către un senzor.
Felul în care măsurătorile RSSI sunt convertite în informaţie şi apoi ilustrate în mediul
virtual, reprezintă un element definitoriu al acestei aplicaţii conceptuale. Acest proces se
realizează ca urmare a implementării algoritmilor autorului. Datele brute RSSI sunt interpretate,
iar într-o etapă ulterioară le sunt atribuite o serie de reprezentări, prin utilizarea codului culorilor
şi al reprezentării spaţiale 3D.
2.4.3. Funcţionalitatea interfeţei grafice 3D cu utilizatorul
După cum se poate remarca din Fig. 2.2, GUI-ul 3D al aplicaţiei autorului oferă o
interacţiune care utilizează dispozitive convenţionale de interacţiune de tip desktop.
Fig.2.3 - Reprezentarea 3D a obstacolelor detectate şi a tipului acestora, roşu pentru obstacole
severe, albastru pentru obstacole moderate;
23 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Interacţiunea in mediul virtual este simplificată prin introducerea unui meniu de
interacţiune care presupune interacţiunea cu mouse-ul. Acest meniu se activează prin realizarea
acţiunii de “scrolling” a rotiţei mouse-ului şi este reprezentat Fig.2.2, 2.3 şi 2.4.
Fig.2.4 - Reprezentarea 3D a culoarelor de propagare ale undei electro-magnetice detectate,
reprezentate cu verde şi a obstacolelor detectate, reprezentate cu roşu;
Primul ecran al meniului reprezintă 3 opţiuni de interacţionare: “Navigation Options”,
“Visualize maps” şi “Toggle”. Navigarea permite abordarea mai multor tipuri de perspective în
cadrul mediului virtual şi al mai multor grade de libertate de deplasare în interiorul acestuie.
“Visualize Maps”, oferă posibilitatea utilizatorului de a vizualiza reprezentaţii grafice 2D
şi 3D ale datelor rezultate în urma măsurătorilor valorilor RSSI din mediul interior de interes.
Se reprezintă harta distribuţiei puterii semnalului recepţionat, care ilustrează cele mai
ridicate valori ale RSSI, în Fig.2.2, harta de obstacole care reprezintă distribuţia obstacolelor
descoperite din hala industrială., în Fig.2.3, dar şi harta ce reprezintă culoarele de propagare
electromagnetică, în Fig.2.4. Harta ce reprezintă culoarele de propagare electromagnetică este
similară cu harta obstacolelor, dar în schimbul detectării şi reprezentării obstacolelor, aceasta
scoate în evidenţă culoarele pe care semnalele pot călători în condiţii de perturbaţie minimă.
Opţiunea numită “Toggle”, permite utilizatorului să aleagă care dintre elementele
mediului virtual ar trebui să dispară sau să reapară în cadrul hărţilor radio disponibile.
În afară de meniu, utilizatorul mai poate interacţiona prin selecţie, cu relee şi comutatoare
din interiorul ariei industriale considerate, aplicaţia desfăşurându-se în timp real.
2.4.4. Rezultatele aplicaţiei:
Principalul rezultat al studiului este reprezentat de valoarea adăugată adusă domeniilor
numite Managementul Spectrului Radio şi Percepţia Spectrului Radio de către implementarea
24 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
unui sistem conceptual bazat pe interfaţă de tipul HNI, care combină paradigmele Percepţiei de
Spectru bazată pe o reţea de senzori, Bazelor de Date de Geo-locaţie precum şi a interacţiunii cu
Realităţi Virtuale. Utilizarea metodelor specifice Realităţii Virtuale are ca scop medierea
interacţiunii utilizator – reţea, în scopul flexibilizării şi eficientizării acesteia. Aplicaţia
construieşte un Mediu Virtual 3D în care, utilizatorul, prin interacţiunea cu meniul, poate
vizualiza o serie de 6 hărţi radio bidimensionale şi 3 hărţi tridimensionale pentru a putea asimila
informaţia care ii este fumizată şi în care acesta poate modifica parametrii cum ar fi relee şi
comutatoare care la rândul lor acţionează actuatoare, în scopul de a primi feedback informaţional
instantaneu referitor la starea sistemului,.
Aplicaţia a fost testată într-o încăpere pe un singur nivel de 432 m2. Această suprafaţă a
fost împărţită în 192 de pătrate egale, numerotate de la 0 la 191. Transmiţătorul a fost plasat în
colţul corespunzător coloanei 0 şi liniei 0 in interiorul halei industriale. Fiecare nod al grilei a
fost echipat cu câte un senzor wireless, fiecare având capacitatea de a realiza sensing radio.
Eroarea medie de localizare a algoritmului bazat pe măsurătorile RSSI a fost determinată
ca fiind de 2.7 metrii.
Din cele 80 de pătrate ale zonei de interes care conţineau obstacole, 36 au fost corect
identificate. O mai bună detaliere a rezultatelor obţinute se prezintă în Tabelul 2.1:
Tabelul 2.1. Procentajele identificării obstacolelor şi a tipului lor
Maşini unelte identificate
(dintr-un total de 28)
Grupuri de obstacole identificate
(dintr-un total de 7)
Obstacole Mici identificate
(dintr-un total de 52)
Număr Procent Număr Procent Număr Procent
23 82,1% 7 100% 13 25,5%
2.5. Percepţia de spectru cu senzori ZigBee
Comunicaţiile ZigBee au loc in banda de 2.4GHz, bandă care este divizată în 16 canale a
câte 5MHz [55]. Deoarece fiecare nod al reţelei de Mote-uri are un câmp special RSSI
recepţionat (de la Gateway) se poate realiza o etapă de percepţie spectru cu ajutorul senzorilor
Mote, dacă termenul general de spectru radio este redus la domeniul (2405MHz – 2485MHz)
Harta radio din Fig. 2.2 reprezintă harta de sensing a zonei de interes. Se poate alege o
valoare - prag care reprezintă punctul sub care orice valoare RSSI reprezintă zgomot, şi deasupra
căreia orice valoare RSSI reprezintă o transmisie a unui utilizator primar. Astfel se poate
implementa metoda de percepţie de spectru cu măsurarea puterii pe cele 16 canale ale Zigbee.
25 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
2.6. Concluzii
Prototipul conceptual implementat oferă funcţionalităţi ca: reprezentarea hărţilor radio ale
distribuţiei puterii semnalului transmis de Gateway (utilizator primar), detecţiei obstacolelor sau
culoarelor de propagare electromagnetică; dar înglobează şi paradigme cum ar fi Internetul
Viitorului, Mediile Virtuale 3D, Reţelele de Senzori Wireless, Televirtualitatea, sau dispozitivele
de vizualizare de înaltă rezoluţie, sisteme audio surround şi dispozitive haptice pentru a aduce
valoare dăugată domeniului RSM. Această aplicaţie este legată de utilizarea GL-DB prin
implementarea unui GUI 3D de interacţiunii şi percepţiei a datelor de sensing şi de RSM.
Eroarea medie de localizare a algoritmului bazat pe valorile RSSI, relevă o precizie
moderată a sistemului, o concluzie ce nu contrazice premisele iniţiale ale implementării
aplicaţiei, care prevedeau o aproximare generoasă a detecţiei poziţiei.
Ca o dezvoltare ulterioară plasarea şi alinierea obiectelor 3D utilizate pentru realizarea
replicii zonei de interes, din mediul virtual 3D, se vor realiza automat. Datele RSSI vor fi
interpretate prin utilizarea unor algoritmi de detecţie a obstacolelor şi a poziţiei acestora.
Iimplementarea autorului aduce funcţionalităţi suplimentare conceptului de GL-DB, ca
funcţionarea în timp real şi reprezentarea informaţiei statistice de sensing, pentru utilizatorii
numiţi manageri de spectru, sub formă de informaţie perceptibilă şi asimilabilă în mod natural.
3. Calculul Puterii Benzii Unui Canal DTT cu Ajutorul Unei
Platforme SDR
3.1. Introducere
În acest capitol se prezintă implementarea calculului puterii unui canal de Televiziune
Digital-Terestră (Digital Terrestrial Television) printr-o metodă bazată pe utilizarea
coeficienţilor Transformatei Fourier Rapide (FFT) pătraţi, precum şi funcţionalitatea
implementării necesare pentru realizarea acestei măsurători. Metoda FFT de calcul al puterii este
validată iniţial prin măsurarea paralelă cu ajutorul unui analizor spectral [96].
3.2. Radio definit de software
Termenul de Radio Definit de Software (Software Defined Radio - SDR) a fost definit de
[77] ca fiind un echipament hardware, reconfigurabil, cu utilizare universală ce foloseşte drept
interfaţa dintre banda de bază şi resursa radio. Forma de undă a unui semnal transmis este
generată în totalitate în software, la fel cum şi un semnal recepţionat este procesat în totalitate şi
demodulat cu ajutorul algoritmilor software. În SDR, puterea de procesare necesară pentru
procesarea de semnale este preluată de la o gazdă universală.
26 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
3.3. Platforma USRP
3.4.4. Comparaţie intre USRP1 si USRP2
USRP-ul foloseşte ca interfaţă între partea digitală (computerul gazdă) şi partea analogică
(partea de Frecvenţe Radio). În Mai 2009, bine-cunoscutul produs numit USRP a fost actualizat
şi îmbunătăţit fiind prezentat sub forma unui nou produs, numit USRP2. Acesta din urmă
utilizează un FPGA mai performant, convertoare ADC şi DAC mai rapide şi mai precise, cu o
gamă dinamică mai mare şi nu în ultimul rând o interfaţă pentru conexiunea Gigabit-Ethernet (în
loc de USB2.0). Toate plăcile secundare sunt compatibile atât cu USRP dar şi cu USRP2.
Tabel 3.1. Comparaţie USRP1 versus USRP2
USRP1 USRP2
Producător Ettus Research
ADCs 64 MS/s 12-bit 100 MS/s 14-bit
DACs 128 MS/s 14-bit 400 MS/s 16-bit
Mixer Factori de interpolare şi decimare programabili
Max. BW 16 MHz 50 MHz
Conexiune PC USB 2.0 (32 MB/s half duplex) Gigabit Ethernet (1000 MBit/s)
Domeniu de RF DC – 5.9 GHz, definit prin plăci secundare RF
Detaliile legate de parametrii USRP şi USRP sunt prezentate în tabelul 3.1.
3.4.5. Plăci cu front end pentru USRP/2
Plăcile secundare sunt Front End-uri Radio care se ataşează într-unul din cele patru
socluri disponibile pe placa de bază, şi sunt proiectate să suporte o gamă largă de benzi de
frecvenţe radio. Placa WBX înglobează atât capacitatea de a transmite cât şi de a recepţiona.
Autorul a folosit modulul USRP2 împreună cu placa secundară WBX, deoarece banda de
frecvenţă specifică canalelor DTT este inclusă domeniul de frecvenţe de la 50 Hz la 2,2 GHz.
3.6.4. Interfaţare directă între USRP2 şi Simulink
Începând cu versiunea Matlab 2010b, din Septembrie 2010, Simulink are blocuri speciale
de recepţie/transmisie pentru modulul USRP2. Acesta poate comunica direct cu Simulink dacă:
modulul are imagini software speciale pentru FPGA şi firmware (indicate de către Mathworks şi
furnizate de Ettus Research LLC la [27]); placa de reţea a calculatorului gazdă (host) are atribuit
IP-ul static 192.168.10.1; blocul simulink numit USRP2 are atribuit IP-ul 192.168.10.255;
conexiunea calculator gazdă - modul se realizează printr-o placă de reţea Gigabit Ethernet.
3.6.5. Blocurile Simulink USRP2 receiver/transmitter
Blocul Simulink numit USRP2 Receiver suportă realizarea comunicării dintre Simulink şi
modulul USRP2, permiţând rularea, simularea şi dezvoltarea mai multor aplicaţii SDR. Această
27 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
comunicaţie are loc prin intermediul interfeţei GigabitEthernet. Blocul USRP2 Receiver primeşte
date de control şi un semnal de la modulul USRP2 prin intermediul unor datagrame de tip User
Datagram Protocol (UDP). Deşi blocul recepţionează date de la un USRP2, el funcţionează ca o
sursă Simulink, care are drept ieşire un semnal vectorial pe o singura coloană de lungime fixă.
3.7. Calculul puterii din benzile UHF DTT prin metoda FFT
3.7.1. Mediul SDR şi configuraţia sistemului
Se va utiliza modulul USRP2, ca pe un modul de etaj final digital, toate operaţiunile de
procesare de date fiind preluate de Simulink. Imaginile software furnizate de Ettus LLC au rolul
să furnizeze o funcţionalitate minim necesară pentru a ne atinge scopurile propuse. În activitatea
experimentală s-a utilizat configuraţia funcţională din Tabelul 3.2:
Tabel 3.2 Configuraţia Sistemului
Caracteristicile Host-ului
Procesor 2.6 GHz (Intel Dual Core), 2 Gb RAM
OS Ubuntu 10.04 Lucid
GNU Radio 3.3.0 + UHD
Matlab/Simulink 2010b
SDR
Hardware SDR USRP2
Daughterboard USRP WBX
FPGA Image u2_rev3-udp-ise12-20100615
Firmware Image txrx_wbx_udp_20100507
Echipament de măsurat
Analizor Spectral Agilent
Generator Semnal Agilent
3.7.3. Calculul puterii unui canal DTT în Simulink
O aplicaţie importantă de analiză şi test realizată cu sistemul conceptual din Tabelul 3.2,
este măsurarea puterii unei benzi de semnale provenite de la modul, pe baza coeficienţilor FFT.
În Fig.3.1 se observă schema generală a măsurării de putere în Simulink. Blocul
“Rational Resampler” realizează, o decimare raţională cu factor de 24/25 pentru transformarea
benzii de 8.33MHz intr-una de 8MHz, astfel obţinându-se canalul DTT dorit.
Deoarece vectorul ce caracterizează semnalul este de forma 358x1 este necesară o
operaţiune de unbuffer-buffer pentru ca vectorul sa aibă o dimensiune, care sa fie o putere a lui 2
(datorită blocului ce realizează FFT). Astfel, se introduce un block Unbuffer urmat de un block
Buffer cu dimensiunea de 2048. Rezultă un vector de tip 2048x1.
Blocul ”Magnitude FFT” realizează coeficienţii de magnitudine ai semnalului de la
intrare cu ajutorul FFT. Aceştia sunt utilizaţi pentru calculul puterii blocul numit “Power”.
28 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Fig.3.1 - Schema generală de măsurare a putrerii unui canal DTT
pe baza coeficienţiilor FFT
În paralel cu măsurarea puterii pe baza algoritmului autorului, se realizează măsurarea
paralelă a puterii cu un analizor spectral vectorial Agilent [2] concluzia fiind că cele 2 măsurători
nu diferă niciodată cu mai mult de 0.22%.
3.7.4. Algoritmul de calcul al puterii pe baza coeficienţilor FFT pătraţi
Conform [69] puterea unui semnal este direct proporţională cu amplitudinea sau cu
magnitudinea sa. Blocul “Magnitude FFT” din Fig.3.2 calculează 2048 de coeficienţi FFT iar
apoi îi ridică la pătrat, astfel obţinându-se 2048 de coeficienţi de magnitudine ai unei benzi de
frecvenţe de 8MHz. Fig.3.2 ilustrează funcţionarea blocului “Power.
În [7] se definesc metode şi formule de măsurarea puterii care, alături de consideraţiile
specifice mediului implementat de autor, au ca rezultat un algoritm original pentru măsurarea
puterii semnalelor vectoriale implementată în schema din Fig.3.2.
Fig.3.2 - Schema funcţională a blocului “Power”
29 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Primul bloc este un filtru FIR, utilizat pentru “rotunjirea” coeficienţilor FFT pătraţi, şi
deci pentru atenuarea variaţiilor bruşte ale valorilor coeficienţilor de putere. Următorul este un
bloc sumator, al Coeficienţilor FFT pătraţi. Suma obţinută se împarte apoi la numărul de
coeficienţi FFT pătraţi dar şi la 2 deoarece, aceştia din urmă, sunt valori de vârf însă se doreşte
obţinerea de valori RMS. Se împarte apoi, la valoarea mărimii buffer-ului, pentru menţinerea
coerenţei timpului de eşantionare. La nivelul acestui bloc se realizează împărţirea la valoarea
unei impedanţe caracteristice de radio-frecvenţă (50 Ohm). Rezultatul reprezintă valoarea puterii
unui canal DTT exprimată in vaţi.
3.8. Concluzii
În acest capitol s-a prezentat, conceptul de Radio Definit de Software, accentul căzând pe
plus-valoarea pe care astfel de platforme o aduc în arhitectura sistemelor comunicaţionale, cum
ar fi flexibilitatea, fiabilitatea, reconfigurabilitatea, eficienţa dar şi costul redus. Se detaliază apoi
motivele pentru care s-a ales ca soluţie platforma numită Universal Serial Radio Peripheral 2
(USRP2), şi anume echilibrul optimal dintre pretarea la scopul urmărit de autor, şi costul redus
faţă de alte variante de Etaj-final modular mult mai costisitoare, dar cu parametrii de performanţă
asemănători. Scopul urmărit constă în implementarea unui prototip de sensing spectral bazat pe
măsurarea de putere a semnalului considerat pe baza coefocienţiilor FFT.
Ulterior s-a trecut la studiul, modelarea, dezvoltarea şi implementarea unei arhitecturi
funcţionale bazate pe utilizarea unei platforme SDR. Sistemul, implementat pentru demonstrarea
conceptului de arhitectură CR funcţională, este bazat pe platforma USRP2. Aplicaţia Simulink,
din cadrul Matlab2010b a fost aleasă ca soluţie software funcţională.
Rezultatul activităţii autorului prezentate în acest capitol este un sistem funcţional ce este
capabil de măsurarea puterii unei benzi de 8 MHz lăţime de bandă (tipic DTT).
Această aplicaţie, odată integrată în funcţionalitatea prototipului de transmisie adaptivă,
va folosi la validarea valorilor de putere măsurate în prima din cele două etape de sensing,
numită Măsurarea Puterii unui Canal DTT. La rândul său această aplicaţie este validată cu
ajutorul unui analizor spectral Agilent din seria 89600.
4. Implementarea Unui Prototip de Transmisie Adaptivă
Bazat pe Procesul de Percepţie in Două Etape
4.1. Introducere
În acest capitol se descriu etapele implementării unui prototip de transmisii adaptive care
se bazează pe un proces de percepţie al spectrului electromagnetic în două etape pentru a
30 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
identifica si utiliza oportunităţile spectrale rămase neutilizate din resursa radio, precum si
conceptele şi funcţionalităţile ce stau la baza acestuia ca în [70].
Prima parte a implementării presupune implementarea percepţiei spectrului, în două
etape, mai precis, măsurarea puterii, şi etapa de identificare a caracteristicilor de semnal pentru
determinarea tipului de modulaţie, urmate de transmisia adaptivă.
În cadrul funcţionării percepţiei spectrului se prezintă implementarea separării unei benzi
în canalele constituente, precum şi cum se elaborează calculul puterii unui canal DTT, pe baza
utilizării coeficienţilor wavelet. Tot aici se elaborează şi utilizează algoritmul de detectare a
caracteristicilor semnalului, necesar pentru clasificarea tipului de canal DTT detectat şi luarea
unei decizii referitoare la existenţa / absenţa unei oportunităţi spectrale.
În partea de implementare a transmisiei prototipului se descrie funcţionarea secvenţială a
întregului sistem şi dependenţele dintre diferitele procese ce se realizează in modelele Simulink.
4.2. Wavelet
Un wavelet este o formă de undă de durată limitată în timp care are o valoare medie de
zero. Spre deosebire de sinusoide care pot fi teoretic de la minus până la plus infinit, wavelet-
urile au un început şi un sfârşit.
Transformata wavelet înlesneşte analiza datelor pe mai multe niveluri de rezoluţie. În
plus, evenimentele de tranziţie prezente în datele obţinute sunt păstrate de această analiză. În
cazul algoritmului FWT (Fast Wavelet Transform), datele eşantionate sunt trecute prin filtrele de
scalare şi wavelet (convoluţie). Acestea sunt, respectiv, filtre trece-jos şi trece-sus cu lăţimi de
bandă complementare, cunoscute şi ca pereche quadriture mirror filter (QMF). Ieşirile ambelor
filtre sunt decimate cu un factor de 2. Setul de date filtrate trece-sus reprezintă coeficienţii
transformatei wavelet la acel nivel de scală a transformatei. Setul de date filtrate trece-jos
reprezintă coeficientul de aproximare la acel nivel al scalei. Datorită decimării, ambele seturi de
coeficienţi au în plus cu jumătate numărul de elemente faţă de seturile de date originale.
4.3. Arhitectura implementării funcţionale
Autorul urmăreşte implementarea unui prototip experimental bazat pe o platformă SDR,
ce realizează funcţia de sensing în două etape şi determină canalele disponibile pentru transmisii
de tip radio cognitiv, al cărui funcţionalitate sa fie conformă cu cea reprezentată in Fig.4.1.
În Partea de SDR din Fig.4.1, există gruparea funcţională cu numele Platforma Hardware
Tip SDR care, împreună cu suita sa specifică de software-uri şi firmware-uri, precum şi o antenă
adecvată, oferă funcţionalitatea unei platforme SDR. Acest modul a fost ales, în defavoarea altor
31 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
soluţii analogice de radio deoarece aduce un plus in ceea ce priveşte flexibilitatea, fiabilitatea şi
reconfigurabilitatea unui sistem de comunicaţii.
Fig.4.1 - Arhitectura Functională a Sistemului Radio Cognitiv
de Percepţia Spectrului Bazat pe o Platformă SDR
Blocul numit Placa de Bază SDR, realizează conversiile analogic-digital şi digital-
analogic ale semnalului care se îndreaptă sau provine de la etajul final analogic. Tot aici se
realizează procesări specifice asupra semnalului digital astfel încât acesta sa fie livrat către
Partea de Host în banda de bază. Soluţia aleasă pentru acest bloc funcţional se numeşte USRP2.
Computerul Host este un PC capabil să ruleze software-ul specific DSP, dar şi să gestioneze
debite de date de până la 1 Gbit. Software-ul sistemului, trebuie să asigure funcţionalitate de
DSP pentru semnalul provenit de la platforma USRP2. Soluţia aleasă este componenta Simulink
a platformei software Matlab 2010b. Tot in acest bloc funcţional putem include Sistemul de
Operare şi alte aplicaţii necesare rulării platformei DSP.
4.4. Implementarea sistemului de percepţie spectrală în două
etape
Nucleul funcţional al sistemului SDR de percepţie de spectru în două etape pentru
determinarea canalelor DTT disponibile pentru transmisii de tip radio cognitiv a fost
implementat în Simulink, schema sa fiind împărţită în 3 părţi ce se succed serial, numite: Etaj
Iniţial, Etaj Median şi Etaj Final şi ilustrate în Fig.4.2.
Fig.4.2 - Compartimentarea funcţionării percepţiei spectrului
Semnal de la
platforma SDR Informaţii de
Sensing Etaj
Iniţial Etaj
Median
Etaj
Final
Partea de
SDR
SDR RF
Front - End
Placa de bază
SDR
Computerul
Host
Software-ul
Sistemului
Platforma Hardware Tip SDR
Partea de
Host
32 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Prototipul propus a avut mai multe stagii de implementare din punctul de vedere al
descompunerii spectrului de bandă considerat în canale DTT individualizate.
În primul dintre acestea s-a considerat cazul în care numărul de canale DTT, de 8 MHz,
ce trebuie separate, este de doar două, în al doilea stagiu numărul de canale este de patru, în timp
ce în al treilea se lucrează cu benzi ce conţin 8 sau mai multe semnale. Cel din urmă caz e
considerat şi de experimentele realizate pe o bandă cu 8 canale de 3.125 MHz (25 MHz/8), dar
care emulează parametric (putere, modulaţie) canalele standard DTT. Forma generalizată a
algoritmului reuşeşte să separe cele 8 canale, după unele modificări software minore.
Canalele separate sunt supuse apoi unor etape de percepţie de spectru pentru analiza,
identificarea şi exploatarea golurilor ce apar în spectru. Unul dintre principalele avantaje ale
sistemului de sensing propus in acest studiu, este modularitatea celor trei etaje, Etajul Iniţial,
Etajul Median şi Etajul final. Acestea sunt seriale însă nu de depind unul de altul, din punctul de
vedere ar parametrilor sau al arhitecturii lor, ci doar de tipul de semnal ce se aplică la intrarea
sistemului. Acest avantaj împreună cu preţul redus al platformei USRP2 se materializează printr-
o fiabilitate şi flexibilitate mult superioară sistemelor similare existente şi astfel relevă plus –
valoarea pe care sistemul autorului o aduce în contextul sistemelor de percepţie a spectrului.
4.4.1. Formatarea semnalului şi acordarea fină
Fig.4.3 - Schema Etajului Iniţial în cazul primului stagiu de implementare
Etajul iniţial din Fig.4.2 este explicitat în Fig.4.3. Acesta preia semnalul în banda de bază
de la platforma USRP2, ca apoi să îl formateze şi să îl modifice pentru a Etajul Median.
4.4.2. Separarea benzii percepute în canale DTT
Etajul Median are rolul de a prelua semnalul provenit de la Etajul Iniţial şi de a
descompune banda sa de bază în canale de 8MHz de tip DTT. În funcţie de numărul de canale pe
care banda de bază le conţine, există trei stagii de implementare ale procesului.
Primul şi al doilea stagiu de implementare sunt cazuri particulare ale celui de-al treilea.
Întrucât s-a constat ca fenomenul de trunchiere al canalelor dintr-o bandă de frecvenţe se
33 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
manifestă doar în cazul în care descompunerea se face asupra unei benzi care conţine două
canale, stagiul al treilea de implementare, porneşte de la premisa că schema de descompunere a
unei benzi de bază ce conţine un număr de canale, , este cea din Fig.4.4.
Schema şi parametrii blocurilor funcţionale din Etajul Iniţial al stagiului trei de
implementare coincide în mare măsură cu cel din Fig.4.2. În cazul de faţă, nu mai este necesar
blocul Rational Resampler.
Fig.4.4 - Schema Etajului Median de descompunere a unei benzi în 8 canale DTT
4.4.3. Implementarea algoritmului de sensing
Etajul Final preia canalele DTT individualizate şi le supune unui proces de percepţie de
spectru în două etape pentru a analiza şi interpreta datele spectrale captate, a identifica
oportunităţile spectrale relevate, şi a le exploata în transmisii cognitive. Procesul de sensing are
două etape seriale, măsurarea puterii unui canal, urmată de o etapă de rafinare, a rezultatelor,
numită detecţie a caracteristicilor semnalului. În funcţie de clasificarea din prima etapă, un canal
poate reprezenta o oportunitate, şi este trecut într-o listă albă, sau lipsa unei oportunităţi, şi este
trecut într-o listă neagră. Etapa a doua se ocupă cu identificarea posibilelor oportunităţilor
spectrale din lista neagră care pot reprezenta o oportunitate spectrală la un moment dat în timp.
4.4.3.1. Prima etapă: Măsurarea puterii
Etapa de Măsurarea Puterii este o metodă de sensing simplă dar nu foarte precisă.
Schema funcţională din Fig.4.5 se aplică la ieşirea canalelor individualizate dintr-un bloc WPD.
Blocul Con_Med_Fin1 reprezintă sursa semnalului şi este perechea blocului omonim din schema
ce reprezintă Etajul Median în oricare dintre cele trei stagii de implementare, de la care preia
canalul DTT individualizat respectiv.
34 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Fig.4.5 - Schema Etapei de sensing denumite Măsurarea puterii
Conform [40], se poate calcula valoarea puterii unui canal individualizat pe baza
coeficienţilor wavelet rezultaţi în urma descompunerii benzii de bază în canalele ce o alcătuiesc
ca în [97]. În paralel se realizează măsurarea puterii cu un analizor spectral vectorial Agilent [3].
4.4.3.2. A doua etapă: Clasificarea canalelor DTT
A doua etapă de sensing numită detecţia caracteristicilor de semnal sau (Feature
Detector) este necesară deoarece precizia măsurării de putere a canalelor DTT nu oferă garanţii.
Drept urmare toate canalele, care în etapa anterioară de sensing au fost clasificate ca fiind
“negre”, vor fi analizate, pentru determinrea statutului de utilizator primar sau secundar.
Implementarea propusă poate clasifica modulaţii ale utilizatorilor primari [83] cum ar fi
QPSK, 16QAM şi 64QAM, specifice standardului DTT. Se respectă funcţionalitatea din Fig. 4.6.
Fig.4.6 - Funcţionalitatea algoritmului
de detecţie a caracteristicilor unui semnal [121]
Canalele clasificate de tip “negru” nu sunt utilizabile pentru transmisie, deci vor fi
eliminate din mulţimea de canale candidate pentru următoarea etapă de percepţie în timp ce cele
caracterizate ca fiind “gri” vor fi reanalizate ulterior [121].
35 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
4.5. Funcţionalitatea transmisiei adaptive
Pentru implementarea unui sistem funcţional de transmisie adaptivă, capabil de o
percepţie de spectru în două etape, şi care să poată transmite adaptiv fără a interfera cu
utilizatorii primari, exploatând golurile din spectru, este nevoie de un algoritm funcţional ale
cărui etape de implementare se vor prezenta în cele ce urmează. Codul algoritmului menţionat
anterior, care poartă numele de P_transmitting_sensing.m, este disponibil în Anexa 4. În Anexa 5
şi Anexa 6 sunt reproduse şi funcţiile pe care modelul P_transmitting_sensing.m le utilizează.
4.5.1. Transmisia efectivă
Partea prototipului de transmisie adaptivă care se ocupa efectiv de transmisia de date, este
reprezentată in fig.4.7. Tipul de transmisie implementată este una de o complexitate redusă.
Acest proces constă în transmisia unei imagini în tonalitate alb-negru, în banda DTT.
Fig.4.7 - Modelul de Transmisie numit P_transmitting.mdl
Schema preia un fişier imagine din workspace-ul Matlab, care e convertit apoi automat
într-o imagine binară de tip alb-negru, vectorizat, modulat QPSK, filtrat şi transmis în eter.
Pentru validarea modelului de transmisie numit P_transmitting.mdl s-a realizat un model
numit P_receiving.mdl, care imită în “oglindă” funcţionalitatea transmisiei semnalului modulat.
4.5.2. Lansarea algoritmului
Procesele de percepţie spectrală în două etape şi, deci, de transmisie adaptivă şi de
recepţie adaptivă, sunt puse intr-un context funcţional de către algoritmii funcţionali din Anexele
4, 5 şi 6.
4.6. Concluzii
În acest capitol s-a dezvoltat funcţionalitatea sistemului implementat în capitolul anterior
pentru realizarea unei aplicaţii ce va fi capabilă de transmisii adaptive, fructificând oportunităţile
spectrale relevate de un proces de percepţie de spectru radio în două etape.
Pentru început s-a prezentat metoda de Măsurare a Puterii unui Canal DTT pe baza
coeficienţilor wavelet, ca o primă etapă în procesul de percepţie de spectru, urmată de o a doua
etapă, care pe baza identificării parametrilor de semnal numiţi medie si varianţă ai semnalului
poate indica tipul de modulaţie prezent în canalul ocupat
36 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
În ultima parte a capitolului s-a prezentat funcţionalitatea schemei de procesarea de
semnale implementate în Matlab, ce transpune procesul de sensing în două etape. Transmisia
adaptivă a fost explicitată în cazul procesării unei imagini, în aşa fel încât, canalul DTT
identificat liber anterior să se folosească, într-un mod optim din punct de vedere spectral.
Un punct de inovaţie al abordării autorului este utilizarea Transformatei Wavelet Packet
pentru analiza unor secţiuni de spectru de mai multe canale (tipic un multiplu de 4).
Evaluarea implementării relevă că sistemul este limitat de funcţionalitatea Simulink, nu
numai prin lăţimea de bandă ce poate fi analizată (25 MHz) ci şi prin lăţimea de bandă ce poate
fi transmisă, dar şi prin lipsa suportului pentru funcţionalitate de tip full-duplex. Dacă nu se
consideră limitările cauzate de platforma USRP2, utilizată doar pentru validarea conceptuală,
funcţionalitatea algoritmului software poate fi implementată pentru orice număr par de canale
incluse într-un segment de spectru pentru procesul de percepţie spectrală, în timp ce transmisia
poate beneficia de orice lăţime de bandă permisă de dispozitivele hardware utilizate.
5. Măsurarea, analiza şi caracterizarea interferenţei
secundare asupra canalelor de transmisiuni digital-
terestre
5.1. Introducere
În acest capitol pornind de la tendinţa globală a suprapopulării spectrului radio, autorul
introduce ideea de a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF destinat transmisiilor
DTT utilizând transmisii radio cognitive, în contextul utilizării complementare a accesului
ierarhic de tip Underlay, ce impune restricţii severe asupra puterii de transmisie a utilizatorilor
secundari, cu abordarea de tip Overlay, din capitolul 4.
5.2. Contextul în care se realizează măsurătorile
Partajarea de spectru, dintre diversele tehnologii din banda ISM, ridică probleme de co-
existenţa care pot avea ca urmări scăderea performanţelor sau anomalii de funcţionare ale reţelei.
O soluţie viabilă pentru limitarea acestei congestii a fost considerată utilizarea unor
frecvenţe mai joase. Măsurătorile FCC au relevat că o mare parte din spectrul electromagnetic
este neutilizat, purtând denumirea de goluri în spectru [43 - 45]. Canalele neutilizate din banda
DTT, numite şi goluri în spectrul TV (TVWS), reprezintă o soluţie de exploatare ideală a unor
resurse spectrale ramase neutilizate, reducând din efectul de congestie din banda ISM şi aducând
beneficii substanţiale performanţelor aplicaţiilor indoor [79]. Transmisia digitala este mai
37 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
eficientă de aproximativ 6 ori decât cea analogică, şi exploatează proprietăţile benzii UHF ce
oferă un compromis foarte bun dintre lăţime de bandă şi de rază de acoperire. Ofcom
aproximează că se vor elibera aproximativ 112 MHz de bandă UHF, echivalentul a 14 canale ca
urmare a switchover-ului după cum se poate observa şi în fig.5.1 [15].
Scopul capitolului este acela de a realiza o transmisie secundară DVB-T intr-un domeniu
de canale adiacente unui canal ocupat de un transmisie primară DVB-T şi de a identifica valorile
de putere pentru care transmisiile secundare nu influenţează transmisia primară.
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68
69
Spectru disponibil in urma switchover-ului
Spectru alocat celor 6 multiplexări DTT
Spectru momentan indisponibil, canalul 36 este pentru radar,
canalul 38 este pentru radio astronomie
Spectru utilizat de evenimente speciale
Fig.5.1 – Dispoziţia şi tipurile de canale ale benzii UHF între 470 – 862 MHz [15]
Pentru determinarea distribuţiei valorilor de putere necesare transmisiilor neintrusive
asupra canalului N, din canalele N+/-10, autorul a realizat o serie de măsurători pe un banc de
teste bazat pe o platformă SDR, pe televizoare cu selectoare DTT integrate şi antene comerciale.
5.3. Transmisii digital -terestre
Avantajul transmisiilor digitale, fie ele terestre, prin satelit, sau cablu este caracterizat de
o utilizare mai eficientă a spectrului, o capacitate mai mare de transport de informaţie, o mai
bună calitate a imaginii şi preţuri mai reduse în ceea ce priveşte operarea efectivă, odată
amortizate investiţiile iniţiale. Caracterul “terestru” al transmisiunilor digitale de televiziune este
dat de faptul ca transmisia are loc prin antene convenţionale şi nu antene parabolice pentru
sateliţi sau transmisii prin cablu [32].
Tehnologiile digital terestre variază în funcţie de zona geografică considerată. DVB-T
(Digital Video Broadcasting - Terrestrial) este standardul utilizat în Europa. Acest standard,
utilizează modulaţia OFDM, care oferă un semnal robust, în condiţii severe de canal.
470 MHz
862 MHz
38 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
5.4. Metodologia de măsurare
O aplicaţie reală, ce presupune identificarea şi exploatarea golurilor în spectru relevate şi
apoi transmisia adaptivă secundară, trebuie să ţină cont de interferenţa din canalul (canalele)
adiacent(e) (Adjacent Channel Interference - ACI) pe care aceasta le-ar putea produce.
5.4.1. Modelul general de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa
din canalele adiacente
Toleranţa receptoarelor DVB-T la ACI a fost evaluată în diverse studii, de exemplu în
[15] sau în [31], demonstrându-se că transmisiile secundare pe canalele adiacente unui canal
ocupat de o transmisie DVB-T, considerată primară, pot într-adevăr să producă efecte nedorite
de interferenţă. În [15] şi [31] s-au realizat măsurători detaliate pe o gama largă de receptoare
DTT. Rapoartele de protecţie C/I obţinute în [31] sunt ilustrare în figura 5.2.
Fig.5.2 - Raportul de protecţie C/I al receptoarelor DTT (8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm [13]
Puterea interferenţei create de un canal DVB-T secundar nu descreşte monoton în ambele
părţi ale domeniului de canale adiacente. În funcţie de receptorul DVB-T utilizat, pentru
semnalul util, se observă susceptibilităţi la interferenţe, mai pronunţate, în canalele N+5 şi N+9.
Mediul utilizat pentru realizarea măsurătorilor şi rapoartelor C/I este unul de transmisii ideale
(cuplor direcţional) ce nu ţine cont de parametrii transmisiilor reale.
5.4.2. Modelul real de susceptibilitate al receptoarelor digital-terestre la interferenţa din
canalele adiacente
Autorul a hotărât realizarea unui set de măsurători într-un mediu real ideal (complet izolat
de mediul exterior din punct de vedere ar radiaţiei electro-magnetice), utilizând transmisia
semnalului TV util (de tip DVB-T) şi a celui interferator (de asemenea DVB-T) prin intermediul
antenelor, pentru a avea o imagine cât mai fidelă celei reale referitor la parametrii urmăriţi.
39 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Măsurătorile experimentale s-au desfăşurat în interiorul unei camere anecoide, din cadrul
Facultăţii de Inginerie Electronică a Universita degli Studi di Cagliari, Italia.
Pentru măsurarea raportului de protecţie C/I s-au utilizat următorii paşi procedurali:
1. Pentru fiecare receptor DTT testat, puterea semnalului util recepţionat (N), notat cu “C”, a
fost setat la o valoare de -73 dBm.
2. Valoarea puterii semnalului util a fost măsurată utilizând un analizor spectral vectorial
Agilent într-o bandă de măsurare de 7.6 MHz. Analizorul a fost setat pentru măsurare RMS
cu o rezoluţie de bandă (RBW) de 100 KHz şi bandă video (VBW) de 1 MHz.
3. Valoarea puterii, cu care generatorul de semnal transmite semnalul DVB-T interferator, a
fost setată iniţial la o putere de -20 dBm sub nivelul pragului de zgomot al analizorului
vectorial.
4. Puterea semnalului DVB-T interferator din canalul adiacent N-10, a fost, apoi, setată la o
valoarea care să aibă ca efect degradarea calităţii semnalului MPEG decodat, necesară, din
canalul N (canalul TV util).
5. Valoarea puterii interferenţei recepţionate de către receptor în canalul N, determinată de
transmisia din canalul N-1, şi notată cu “I”, a fost măsurată, utilizând metoda RMS, cu o
RBW de 100 KHz şi o VBW de 1 MHz.
6. S-a calculat valoarea raportul de protecţie C/I, rezultat din determinarea parametrilor “C” şi
“I”, din paşii 2 - 5.
7. Paşii 2 - 6 au fost repetaţi pentru transmiterea semnalului de interferenţă în fiecare dintre
canalele de la N-9 la N+10.
Fig. 5.3, 5.4 au rezultat în urma a 21 de incremente ale măsurării raportului de protecţie
C/I ca în [15].
Legenda figurilor Fig.5.3 şi 5.4 indică realizarea, a trei măsurători în paralel, în condiţii
identice, cu diferite dispozitive cum ar fi cele două receptoare anterior amintite.
Fig.5.3 – Distribuţia raportului de protecţie C/I subiectiv
(8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm
Primul dintre acestea este un receptor DTT dotat cu selector de tip CAN de dimensiuni
considerabile, caracteristici termice modeste şi standarde de control al calităţii permisive [117].
40 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Al doilea tip de receptor utilizat a fost unul ce are în componenţa sa un selector de siliciu, care
reprezintă un progres tehnologic clar, fiind realizate cu scopul de a substitui selectoarele CAN.
Grupul de lucru ITU-R/WP-6A a elaborat o serie de recomandări, menite să protejeze
reţelele de telecomunicaţii radio de mai multe tipuri de interferenţe, inclusiv dispozitivele DVB-
T/H [116]. Autorul a comparat propriile rezultate experimentale cu cele ale unui receptor ce
respectă recomandările ITU-R/WP-6A, obţinute din [31].
Fig.5.4 – Distribuţia raportului de protecţie C/I obiectiv
(8K 64QAM 2/3) cu C=-73 dBm
Ultimul fel de măsurători reprezentate în Fig.5.3 şi Fig.5.4 sunt realizate cu un analizor
spectral vectorial Agilent din seria N5183A.
5.5. Configuraţia experimentală
Deoarece, în referinţele considerate, cele două tipuri de receptoare au fost testate şi
studiate considerând canalul N ca fiind canalul 61 (frecvenţa centrală de 790 MHz), autorul a
ales acelaşi canal N pentru realizarea experimentelor descrise în această etapă.
5.6. Rezultatele obţinute
Din figurile menţionate anterior se poate observa că în cazul receptoarelor DTT cu
selectoare de siliciu, precum şi a măsurătorilor cu analizorul spectral, raporturile de protecţie C/I,
au relevat o distribuţie tipică, fără prea mari neliniarităţi. În cazul selectorului de tip CAN, deşi
pe anumite domenii performanţele sunt ameliorate, acestea, se alternează cu neliniarităţi
puternice ce au ca rezultat interferarea severă din partea unor canale adiacente (în special
canalele N+5 şi N+9, unde N este canalul central). Reprezentarea grafică a propunerii de
specificaţii de receptor DTT WP-6A este considerată drept etalon şi foloseşte la evaluarea
rezultatelor obţinute din măsurătorile experimentale.
41 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Se remarcă că selectoarele cu siliciu nu sunt afectate de canalul N+9, spre deosebire de
receptoarele bazate pe selectoare CAN sau pe receptoare DTT de tip WP-6A. Interferenţele din
canalele adiacente N+5 şi, în special, din N+9 impun restricţii severe asupra transmisiilor
secundare din banda DTT, deoarece receptoarele specifice acestei benzi (în special cele cu
selectoare CAN) sunt puternic susceptibile la perturbaţiile provenite din acestea, spre deosebire
de receptoarele cu selectoare de siliciu.
5.6.1. Algoritmul de decizie adiacentă
În urma obţinerii modelelor din Fig.5.3 şi Fig.5.4 pentru determinarea în mod dinamic a
canalului liber şi disponibil pentru utilizarea optimă în transmisie, şi pentru a evita producerea de
interferenţe asupra canalelor adiacente active, autorul a modelat un algoritm specific, numit
Algoritm de Decizie Adiacentă (ADA). Acesta utilizează informaţii rezultate în urma procesului
de sensing prezentat în capitolul 4, măsurătorilor realizate anterior pentru determinarea unui
model de distribuţie al raportului de protecţie C/I (Fig. 5.3 şi Fig. 5.4) sau în urma eventualelor
interogări ale bazelor de date GL-DB explicitate în capitolul 2, pentru a centraliza şi cuantifica o
listă de frecvenţe şi puteri de transmisie specifice fiecărui canal liber identificat.
Caracteristica de protecţie de canal, reprezentată în fig. 5.5 (în partea de jos), a fost
obţinută prin deplasarea (sau shiftarea) cu 9 canale a celei mai defavorabile valori a raportului de
protecţie C/I (practic canalul N+9 devine canalul central de referinţă, în urma unei shiftări spre
stânga) obţinut din cele trei măsurători efectuate în camera anecoidă, folosind receptoare DTT ce
preiau semnalul din eter în condiţii ideale de propagare electro-magnetică.
Fig.5.5 - Valorile de putere a 18 canale adiacente canalului central N, şi valorile lor
corespunzătoare de raport de protecţie, considerând N un canal liber
42 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Cunoscând atât puterea la recepţie a tuturor celor 18 canale adiacente (Fig.5.5 în partea
de sus) cât şi caracteristica de protecţie de canal (Fig.5.5 jos), algoritmul ADA estimează 18
puteri de transmisie potenţiale pentru canalul N. Dintre acestea, doar puterea minimă asigură o
transmisie activă care nu dă naştere efectelor de interferenţă pe celelalte 18 canale adiacente.
Valoarea minimă dintre cele 18 înregistrate ale lui I implică în mod direct valoarea puterii cu
care se va transmite pe canalul N astfel încât acesta să nu interfereze cu nici unul dintre cele 18
canale adiacente ale sale.
În Fig.5.5 sunt reprezentate 18 canale adiacente din domeniul de frecvenţe DTT,
reprezentându-se corelaţia dintre raportul de protecţie C/I al acestora, şi informaţia spectrală
obţinută în urma procesului de sensing spectral caracteristică domeniului.
Fig.5.6 - Diagrama Bloc a Algoritmului de Decizie Adiacentă
Algoritmul de Decizie Adiacentă, reprezentat sub formă de graf funcţional în Fig.5.6 are
ca date de intrare informaţia rezultată în urma procesului de percepţie de spectru sau preluată de
la o bază de date de tip GL-DB. Pe baza acestor informaţii se realizează o listă de canale libere,
ce conţine frecvenţa centrală a fiecărui astfel de canal.
Funcţionarea algoritmului ADA şi paşii săi constituenţi, sunt reprezentaţi în figura 5.6.
Rezultatul algoritmului ADA este o transmisie secundară adaptivă funcţională, ce nu
interferează în nici un fel cu transmisiile primare licenţiate, şi oferă o nouă metodă de exploatare
a resurselor radio ramase neutilizate ca urmare a politicii de management static actuale a
spectrului electromagnetic.
43 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
5.7. Concluzii
În acest capitol s-a studiat pornind de la contextul suprapopulării spectrului radio ideea de
a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF destinat transmisiilor DTT utilizând
transmisii radio cognitive, fără însă a perturba sau interfera în vreun fel cu transmisiile licenţiate
din aceste domeniu de spectru.
Scopul acestui capitol a fost de a realiza o serie de transmisii secundare pe canale DTT
considerate libere, de semnale DVB-T, care exploatează optim banda de frecvenţă disponibilă (8
MHz) pentru a realiza în paralel 3 tipuri de măsurători cu diferite tipuri de receptoare DTT
(asemănător cu bibliografia citată în [15] şi [31]) pentru relevarea unor caracteristici ce
reprezintă raportul de protecţie C/I, specific pentru a caracteriza susceptibilitatea la interferenţă a
diferitelor tipuri de dispozitive. Pe baza acestor caracteristici, dar şi a informaţiilor de percepţie
de spectru care prezintă felul în care spectrul este ocupat, dar şi canalele identificate libere, s-a
implementat un algoritm numit Algoritmul de Decizie Adiacentă, care impune restricţii
suplimentare în sistemele de transmisii secundare dinamice pentru a asigura compatibilitatea
electro-magnetică a acestora cu transmisiile primare din canalele adiacente. Astfel, se identifică
puterile maxime de transmisie potenţială, pentru care nu se interferează cu un domeniu de 18
canale adiacente. Domeniul de adiacenţă conţine 18 canale, deoarece caracteristica raportului de
protecţie C/I nu mai prezintă neliniarităţi severe după canalul N+9.
În cadrul accesului dinamic de tip ierarhic la spectrul radio, accesul overlay este
reprezentat şi implementat în capitolul 4 sub forma percepţiei spectrale în două etape, în timp ce
accesul underlay este implementat prin determinarea unui model de raport de protecţie C/I al
receptoarelor DTT, şi ulterior prin algoritmul ADA. Un prototip iterativ, ce ar îngloba procesul
de percepţie spectrală în două etape urmat de algoritmul ADA, deţine caracteristica
fundamentală necesară pentru implementarea de transmisii secundare adaptive.
6. Concluzii finale şi contribuţii originale
Activităţile de cercetare realizate în cadrul programului de doctorat s-au dezvoltat în
cadrul Programului Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane şi au fost finanţate de
către Fondul Social European şi de către Guvernul Romaniei prin contractul POSDRU/6/1.5/S/6.
Tot în cadrul programului doctoral autorul a realizat o perioadă de mobilitate educaţională la
Universita degli Studi di Cagliari, Italia, universitate parteneră, dar şi o colaborare de 1 an cu
Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italia. Afinităţile cu universităţile italiene s-au materializat şi
în: implementarea unui sistem de transmisie adaptiv de tip radio cognitiv care să releve şi să
exploateze golurile din spectrul radio ţinând cont de restricţiile de putere necesare pentru
44 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
înlăturarea ACI, cu universitatea din Cagliari; implementarea unui prototip de interacţiune de tip
Interacţiune Om – Reţea (Human – Network Interaction) care permite unui manager de spectru
radio să interacţioneze într-un mod cât mai natural cu diferitele entităţi ce alcătuiesc reţeaua de
senzori de percepţie spectrală pentru realizarea activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune
interactivă în timp real a spectrului radio dintr-o zona de interes, cu universitatea din Pisa.
Teza autorului răspunde necesităţii apărute la nivel european de a reforma felul în care
este alocat spectrul radio către diverşii săi utilizatori, într-un mod cât mai eficient şi în acelaşi
timp compatibil cu actualele politici de reglementare din domeniu. Cercetarea autorului tratează
în special exploatarea resurselor ramase neutilizate, în actuala politică de distribuţie a accesului
la spectrul electro-magnetic, denumite şi goluri în spectru, sau oportunităţi spectrale, şi are ca
scop realizarea de transmisii radio adaptive care să descongestioneze suprapopularea spectrală
înregistrată odată cu dezvoltarea tot mai multor tehnologii şi dispozitive radio.
În Capitolul 1 intitulat “Stadiul Actual în Gestionarea Adaptivă a Spectrului Radio” se
descrie mai întâi conceptul de Acces Dinamic la Spectru, beneficiile aduse de această abordare
precum şi deferitele metodele (uneori complementare) prin care se implementează. Se
argumentează optarea pentru o abordare hibridă complementară de tipul Acces Ierarhic de tip
Underlay + Overlay prin exemplificarea avantajelor funcţionale pe care acestea le aduc.
Se defineşte apoi termenul de Acces Oportunist la Spectru şi se detaliază procedeul numit
Percepţia de Spectru prin care oportunităţile spectrale sunt detectate şi exploatate.
În ultima parte a capitolului se analizează avantajele/dezavantajele utilizării diferitelor
metode de Percepţie de spectru şi se optează pentru un sensing în două etape care implică
utilizarea succesivă a metodelor de măsurare a puterii şi cea a detecţiei de parametrii relevanţi ai
semnalului recepţionat, pentru a-i putea identifica modulaţia, şi deci tipul de transmisie.
În Capitolul 2 numit “Implementarea unui scenariu de management al spectrului radio”
autorul propune o aplicaţie care implementează o interacţiune de tip Interacţiune Om – Reţea
(Human – Network Interaction) ce permite unui manager de spectru radio să perceapă şi să
asimileze informaţia statistică provenită dintr-o zonă de interes. Utilizatorul are posibilitatea să
intre în contact într-un mod foarte natural cu diferitele entităţi ce alcătuiesc reţeaua de senzori de
percepţie spectrală, în scopul realizării activităţilor de proiectare, dezvoltare şi gestiune
interactivă în timp real a profilului radio dintr-o zona de interes, care poate fi plasată oriunde din
punct de vedere geografic. Totodată, se oferă şi proprietatea de prezentă “la distanţă” a
utilizatorului, sau teleprezentă, realizată în aplicaţie prin tranzlaţia spaţială virtuală a poziţiei
acestuia la locul zonei de interes, prin replicarea locală a zonei respective într-un mediu virtual
3D. Replica 3D permite şi o serie de interacţiuni prin actuatoare şi feedback .
45 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
În primă fază, se pun fundamentele unor concepte şi paradigme ce vor fi utilizate cum ar
fi Internetul Viitorului (Internet of the Future), Internetul 3D (3D Internet),
Televirtualitate/Teleprezenţă sau Medii Virtuale 3D. Tot aici se prezintă arhitectura şi avantajele
reţelelor de senzori de tip Wireless Sensor Network (WSN) dar şi parametrul RSSI, nativ
disponibil în reţeaua WSN, pe care autorul îl exploatează ca pe o resursă gratuită în scopul
reprezentării de hărţi radio.
Următorul subcapitol prezintă implementarea arhitecturală a prototipului propus din
punct de vedere al blocurilor funcţionale principale şi a funcţiilor acestora dar şi pe cea software,
constituită din algoritmii de localizare, detecţie şi reprezentare care reprezintă nucleul funcţional
al aplicaţiei şi totodată contribuţia exclusivă a autorului. Odată cu algoritmii sunt prezentate si
diferitele tipuri de hărţi radio disponibile, cu accentul pe cele 3D, care reprezintă distribuţia
puterii semnalului recepţionat de la un utilizator primar (în acest caz particular Gateway-ul), care
poate fi considerată şi o hartă de percepţie de spectru, respectiv, a obstacolele electro-magnetice
detectate, severe şi moderate, dar şi a culoarelor de propagare a undelor electro-magnetice şi
implicit a poziţiilor optime de plasare a emiţătoarelor şi receptoarelor.
Aplicaţia propusă de autor aduce îmbunătăţiri substanţiale în domeniul Managementului
Spectrului Radio (Radio Spectrum Management - RSM), alăturând într-o aplicaţie hibridă,
conceptele de Percepţie de Spectru Cooperativă cu o Reţea de Noduri Fără Fir sau de Transmisii
Adaptive ca Urmare a Unui Proces de Sensing în Două Etape, cu noţiuni specifice domeniului
numit Realitate Virtuală şi Robotică, cum ar fi Medii Virtuale 3D, Interacţiune Imersivă cu un
grad înalt de prezenţă sau dispozitive haptice. Proiectanţii şi dezvoltatorii de reţele de
comunicaţii radio pot folosi această aplicaţie pentru a percepe informaţia statistică considerată
relevantă dintr-o zonă geografică de interes, şi pot avea feedback-ul intervenţiei lor asupra
configurării reţelei în timp real. Această intervenţie se poate face prin comutatoare sau relee din
mediul virtual care au legătură directă cu actuatoare din zona de interes. Astfel se poate spune ca
managerul spectrului radio este prezent “la distanţă” în zona geografică considerată, fără a fi
fizic prezent, acest scenariu incluzând zone de interes periculoase, sau inaccesibile din cauza
distanţei mari dintre poziţia lor şi cea a utilizatorului. Practic utilizatorul va avea acces din
confortul propriului birou la zone de interes care pot fi la mii de kilometrii distanţă faţă de acesta
dar şi între ele.
Deasemenea, infrastructura de percepţie de spectru şi centralizarea informaţiei rezultante
din acest proces poate fi utilizată şi de dispozitivele considerate utilizatori secundari ai spectrului
radio, în mod direct, în forma statistică, prin interogări către o Bază de Date de Geo-locaţie (GL-
46 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
DB) generală, aceştia beneficiind de procesul de sensing, şi implicit de canalele libere de
transmisie rezultate, fără a mai fi necesară dotarea cu echipament de sensing
În Capitolul 3, intitulat “Calculul puterii benzii unui canal de transmisiune digital-terestră
cu ajutorul unei platforme SDR” se prezintă în primă fază, conceptul de Radio Definit de
Software (SDR - Software Defined Radio), accentuându-se principalele avantaje pe care astfel de
platforme le aduc în arhitectura sistemelor comunicaţionale cum ar fi flexibilitatea, fiabilitatea,
reconfigurabilitatea, eficienţa dar şi costul redus. Se detaliază apoi motivele pentru care s-a ales
ca soluţie platforma SDR numită Universal Serial Radio Peripheral 2 (USRP2), şi anume un
echilibru optimal dintre pretarea la scopul urmărit de autor, implementarea unui prototip de
transmisii adaptive bazat pe un proces de sensing în două etape, materializat prin ampla puterea
de procesare şi comunicare, specifică domeniului procesării digitale de semnale, şi costul redus
faţă de alte variante de Etaj-final modular mult mai costisitoare, dar cu parametrii de performanţă
asemănători cu cei ai soluţiei alese.
Urmează apoi o etapă de implementare a unui sistem funcţional bazat pe platforma
USRP2, capabil să îndeplinească funcţii specifice transmisiilor bazate pe procesarea de semnale.
Se testează mai multe soluţii software care să pună în valoare capabilităţile de funcţionarea ale
platformei SDR, printre care utilizarea hibridă a platformei gratuite GnuRadio împreună cu
platforma de procesare de semnale Matlab, acestea fiind pe rând unite prin fişiere de tip Pipe sau
prin funcţii specifice Matlab de tip Mex, fără, însă, a furniza o soluţie satisfăcătoare din punctul
de vedere al debitului de informaţie procesat. Datorită dezvoltărilor ulterioare s-a considerat
utilizarea platformei GnuRadio 3.3.1 împreună cu driver-ul funcţional dedicat Universal
Hardware Driver, care însă nu oferă suficient suport în ceea ce priveşte manipularea şi
procesarea fluxurilor vectoriale de date (de ex. nu deţine blocuri funcţionale pentru
implementarea Transformatei Wavelt Packet). Ca soluţie software funcţională a fost aleasă
aplicaţia Simulink, din cadrul platformei de procesare de semnale numită Matlab2010b.
Odată stabilit sistemul funcţional, se trece la implementarea unei prime aplicaţii, şi
anume măsurarea de înaltă precizie a puterii unui canal de tip Digital Terrestrial Television
(DTT) de lăţime de bandă 8MHz, aplicaţie ce, odată integrată în funcţionalitatea prototipului de
transmisie adaptivă, va folosi la validarea valorilor de putere măsurate în prima din cele două
etape de sensing, numită Măsurarea Puterii unui Canal DTT. La rândul său această aplicaţie este
validată cu ajutorul unui analizor spectral Agilent din seria 89600 care se dispune în paralel.
Utilizarea unei platforme de tip SDR pentru implementarea unui prototip de comunicaţii
adaptive este un concept relativ nou şi contribuie la caracterul original al abordării tezei
autorului.
47 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Capitolul 4 intitulat “Implementarea unui prototip de transmisie adaptivă bazat pe
procesul de percepţie in două etape” dezvoltă funcţionalitatea sistemului funcţional implementat
în Capitolul 3 pentru implementarea unei aplicaţii ce va fi capabilă de transmisii adaptive
fructificând oportunităţile spectrale relevate de un proces de percepţie de spectru radio în două
etape. În partea de început se studiază transformata Wavelet Packet utilizată pentru împărţirea
unei benzi în canalele sale componente, utilizând apoi coeficienţii wavelet pentru calculul puterii
unei canal. Practic, sistemul implementat, în loc să perceapă individual fiecare canal DTT
considerat ca fiind un candidat pentru o oportunitate spectrală, va analiza spectrul pe segmente
formate din grupuri de canale (de obicei în număr par şi multiplu de 4), pentru o eficienţă
ridicată, urmând ca într-o etapă consecutivă să considere fiecare canal individual, după etapa de
împărţire în canale, pentru cele două etape de sensing ce au ca rezultat identificarea
oportunităţilor spectrale.
Capitolul se continuă cu prezentarea metodei de Măsurare a Puterii unui Canal DTT, ca o
primă etapă de sensing, pe baza coeficienţilor wavelet urmată de o a doua etapă de percepţie de
spectru radio, care pe baza identificării parametrilor de semnal numiţi medie si varianţă poate
indica tipul de modulaţie al canalului ocupat analizat, şi implicit, dacă acesta este o posibilă
viitoare oportunitate spectrală (dacă detectăm transmisia unui utilizator secundar) sau dacă avem
de a face cu transmisia unui utilizator primar, caz în care canalul respectiv nu va mai fi
considerat un candidat pentru sensing.
Funcţionarea prezentată anterior are ca rezultat un vector ce conţine frecvenţele canalelor
considerate libere şi utilizabile pentru transmisii. În ultima parte a capitolului se prezintă
funcţionalitatea algoritmului funcţional, implementat în Matlab, care automatizează funcţionarea
prototipului de sensing în două etape urmată de transmisie adaptivă. Tot aici se explicitează
funcţionarea transmisiei unei imagini în aşa fel încât să se folosească canalul DTT identificat ca
fiind liber anterior, într-un mod optim, ţinând cont de limitările funcţionale pricinuite de
Simulink.
Practic, prototipul propus inovează domeniul Percepţiei de Spectru prin introducerea unei
metode de percepţie de spectru în două etape, care exploatează, pe lângă canalele descoperite ca
fiind libere prin metoda tradiţională a Măsurării de Putere, şi distribuţia în timp a altor transmisii
adaptive, în sensul că atunci când se identifică un canal ocupat de o transmisie adaptivă, acesta
va fi considerat din nou pentru procesul de sensing, nefiind eliminat din mulţimea de candidaţi la
oportunitate spectrală, existând o posibilitate destul de ridicată ca acel canal sa se elibereze într-
un interval de timp relativ scurt.
48 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Un alt punct de inovaţie este analiza unei secţiuni de spectru de minim 4 canale care,
apoi, este împărţită în canalele componente cu ajutorul Transformatei Wavelet Packet. Se
utilizează secţiuni de numai 4 canale datorită limitărilor funcţionale ale platformei USRP2, însă
funcţionalitatea algoritmului software poate fi implementată pentru orice număr par (şi în general
multiplu de 4) de canale incluse într-un segment de spectru.
Evaluarea implementării relevă că sistemul este limitat de funcţionalitatea Simulink, nu
numai prin lăţimea de bandă ce poate fi analizată ci şi prin lăţimea de bandă ce poate fi
transmisă, aceasta neatingând nici jumătatea lăţimii de bandă a unui canal DTT, dar şi prin lipsa
suportului pentru funcţionalitate de tip full-duplex (emisie-recepţie).
În Capitolul 5 s-a studiat, ideea de a exploata la maxim golurile din spectrul radio UHF
destinat transmisiilor DTT utilizând transmisii radio cognitive, neintrusive asupra transmisiilor
licenţiate din aceste domeniu de spectru folosind abordarea de tip acces ierarhic la spectru prin
metoda underlay.
În cadrul conceptului de acces dinamic de tip ierarhic la spectrul radio, există două tipuri
de abordări, complementare între ele, ce poartă numele de Acces de tip overlay şi Acces de tip
Underlay, ambele fiind utilizate de autor cu scopul obţinerii de valoarea adăugată în domeniul
Accesului şi Managementului Dinamic al Spectrului Electro-magnetic. Se poate spune că
aplicarea algoritmului ADA, care reprezintă implementarea accesului de tip underlay, constituie
o etapă suplimentară în cadrul unui sistem de comunicare cu acces dinamic la spectru după
stagiul de percepţie spectrală în două etape.
Un parametru foarte important considerat în măsurătorile experimentale din Capitolul 5, a
fost caracteristica fiecărei antene şi a fiecărui cablu utilizat, care au fost compensate pentru
obţinerea unor reprezentări cât mai fidele modelelor reale. Astfel algoritmul ADA propus de
autor, implementează funcţionalitatea propusă şi detaliată anterior, ce se pretează mediului real
de transmisii şi de exploatare a resursei de spectru electro-magnetic.
Rezumând, în cele 5 capitole ale tezei, autorul detaliază scopul şi funcţionalitatea unei
aplicaţii conceptuale capabilă să reprezinte şi să redea informaţia de management spectral şi
acces la spectru, cu un accentuat caracter dinamic, într-un mod cât mai natural perceptibil şi
inteligibil, de către un utilizator uman. Autorul obţine informaţia de management şi acces la
spectru reprezentată anterior, şi implementează exploatarea acesteia cu ajutorul unui model de
percepţie spectrală în două etape şi transmisie adaptivă, ce ţine cont de constrângerile de
transmisie impuse de un model de interferenţă adiacentă obţinut, tot de către autor, în urma unor
măsurători laborioase ce au constat în evaluarea unor receptoare DTT variate, în condiţii foarte
atent controlate şi supravegheate.
49 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
6.1. Contribuţii
Contribuţii la cercetarea fundamentală:
Propunerea unui model complet de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe
coeficienţii Transformatei Fourier Rapide (FFT) într-un sistem bazat pe o platformă de tipul
Radio Definit de Software
- Propunerea unui model de Management al Spectrului Radio care implică metode de percepţie
naturală a informaţiei
- Propunerea unor algoritmi de reprezentare a distribuţiei puterii unui semnal, de localizare a
obstacolelor electro-magnetice, şi a culoarelor de propagare a undelor electromagnetice pe
baza indicaţiilor RSSI dintr-o zonă de interes considerată
- Evaluarea algoritmilor anteriori şi evidenţierea avantajelor şi dezavantajelor lor
- Propunerea unui metode de îmbunătăţire a abordării bazată pe utilizarea de Baze de Date de
Geo-locaţie prin schimbarea regimului de funcţionarea la cel “în timp real”
- Propunerea unui model complet de separare a unei benzi de frecvenţe în subbenzile ei
constituente, bazat pe Transformata Wavelet Packet
- Propunerea unui model complet de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe
coeficienţii Transformatei Wavelet Packet
- Propunerea unui model complet de Percepţie de Spectru bazat pe identificarea modulaţiei
transmisiei utilizatorului secundar şi crearea unei liste de posibile oportunităţi spectrale
- Propunerea unui model complet de transmisie în canalele Digital Terrestrial Television
- Propunerea unui model de transmisie adaptivă caracterizat de un proces de sensing în două
etape care presupune ca primă etapă metoda Măsurării Puterii unei Benzi, a doua etapă fiind
metoda Identificării Modulaţiei Transmisiei Secundare pentru identificarea posibilelor
oportunităţi spectrale, urmate de transmisie.
- Propunerea unei proceduri care să simuleze cât mai bine rularea în timp real a modelului de
transmisie adaptivă
- Evaluarea performanţelor soluţiei de transmisie adaptivă bazată pe un proces de sensing în
două etape şi evidenţierea eventualelor îmbunătăţiri funcţionale
- Determinarea unui model de protecţie a unui canal DTT cu o transmisie primară împotriva
interferenţei provenite de la transmisiile secundare din canalele adiacente, caracterizat de
raportul C/I, pentru receptoare DTT specifice.
- Propunerea unui algoritm preliminar de protecţie împotriva interferenţelor din canalele
adiacente N+5 şi N+9
- Propunerea unui algoritm de protecţie împotriva interferenţelor, bazat pe cel preliminar, pe
informaţia spectrală relevată de procesul de percepţie de spectru, dar şi pe modelul de
protecţie împotriva interferenţei adiacente, ce va permite realizarea de transmisii adaptive
neintrusive asupra transmisiilor licenţiate
Contribuţii la cercetarea aplicativă:
- Implementarea unor algoritmi de reprezentare a distribuţiei puterii unui semnal, de localizare
a obstacolelor electro-magnetice, şi a culoarelor de propagare a undelor electromagnetice pe
baza indicaţiilor RSSI dintr-o zonă de interes considerată
- Implementarea unui model de Management al Spectrului Radio care implică metode de
percepţie naturală a informaţiei
- Implementarea modelului de calcul al puterii unei benzi de frecvenţă bazat pe coeficienţii
Transformatei Fourier Rapide (FFT) într-un sistem bazat pe o platformă de tipul Radio
Definit de Software
- Implementarea unui model de transmisie adaptivă cu sensing în două etape, care presupune
ca primă etapă metoda Măsurării Puterii unei Benzi, a doua etapă fiind metoda Identificării
50 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Modulaţiei Transmisiei Secundare pentru identificarea posibilelor oportunităţi spectrale,
urmate de transmisie
- Transpunerea modelului de protecţie a unui canal DTT cu o transmisie primară împotriva
interferenţei provenite de la transmisiile secundare din canalele adiacente, caracterizat de
raportul C/I, pentru receptoare DTT specifice într-un algoritm implementabil şi funcţional
menit să îmbunătăţească compatibilitatea electro-magnetică a sistemelor transmisie adaptivă
cu sensing în două etape cu transmisiile primare
6.1.1. Lista lucrărilor publicate:
[1] Stoianovici, V. C., Popescu V., Murroni M., “A Survey On Spectrum Sensing
Techniques For Cognitive Radio”, Bulletin Of The Transilvania University Of Braşov, Vol. 1
(50) – 2008, ISSN 2065-2119
[2] Stoianovici V. C., “The Acquisition and Transmission of the Neural Signal by Means
of Wireless Communication”, Conferinţa de Creativitate şi Inventică din cadrul Universităţii
Transilvania, Braşov, 2009, Prezentare în Cadrul Conferinţei, Menţiune Specilă a Juriului;
[3] Szekely I., Stoianovici V.C., Machedon M., Nedelcu A., “Wireless Neural Signal
Transmission in Biomedical Prosthetic Systems”, Conferinţa Internaţională SIITME, Gyula
Ungaria, 2009, indexat IEEEXplore;
[4] Machedon-Pisu M., Szekely I., Stoianovici V.C., “Evaluating The Industrial Areas
With High Particulate Concentration Using A Wireless Approach ” 7th International Conference
On Electromechanical And Power Systems, October 8-9, 2009 - Iaşi, Romania
[5] Stoianovici V.C., Nedelcu A. V., et. al „ A Virtual Reality Based Human-Network
Interaction System for 3d Internet Applications”, Proceedings of OPTIM 2010, Braşov, Mai
2010, indexat IEEEXplore
[6] Nedelcu A.V., Talabă D., Stoianovici V.C., Machedon-Pisu M., Szekely I.
„Conceptual Integration of Wireless Sensor Networks with Virtual Environments”, Proceedings
of IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Information
Security, WCNIS2010, Beijing, Iunie 2010, indexat IEEEXplore
[7] Barbuceanu F., Antonia, C., Duguleana M., Nedelcu A. V., Stoianovici V. C.,
“Evaluation of the average selection speed factor between a head tracking versus an eye
tracking interaction interface” Technological Innovation for Sustainability, L. Camarinha-
Matos, ed., Springer Boston, 2011, pp 181-186, indexat SpringerLink
[8] Stoianovici V.C., Nedelcu A., Székely I., Fadda M, “A Software-Defined Radio
Approach to Spectrum Sensing Systems’ Architecture” Bulletin of the Transilvania University of
Braşov • Series I • Vol. 4 (53) No. 1 – 2011
[9] Nedelcu A.V., Stoianovici V.C., Székely I.: “Energy-Efficient Integration of WSNs
with Active RFID Systems” Bulletin of the Transilvania University of Braşov • Series I • Vol. 4
(53) No. 1 – 2011
[10] Stoianovici V. C., Talaba D., Nedelcu A., Machedon – Pisu M. “Virtual Reality 3D
Radio Mapping for an Optimized Radio Spectrum Management” depus spre evaluare în cadrul
Jurnalului Elsevier “Computer Networks”
[11] Stoianovici V.C., Fadda M., Murroni M., Popescu V., “Cooperative Spectrum
Sensing for Geo-LocationDatabases” – acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari,
Italy, 2011.
51 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
[12] Fadda M., Murroni M., Popescu V., Stoianovici V.C. “TV White Spaces
Exploitation for Signal Distribution” acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy,
2011.
Bibliografie selectivă: [1] S.Y. Chang, “Analysis of Proposed Sensing Schemes: IEEE 802.22-06/0032r0”, February 2006
[3] Agilent Technologies - How does the analyzer compute the band power - retrieved from
http://www.home.agilent.com/agilent/editorial.jspx?cc=IT&lc=ita&ckey=626701&nid=-
536902437.536881997&id=626701 , 2010
[7] Anritsu Technologies –Technical Note – Custom Measurements and Analysis Using Matlab,
released September 2005
[13] D. Cabric, S.M. Mishra, and R.W. Brodersen, “Implementation issues in spectrum sensing for
cognitive radios,” in Proc. 38th. Asilomar Conf. Signals Systems, Computers, 2004, pp. 772 776.
[15] CEPT ECC Reprot 159 /ERA report 2007-0631 “Conducted Measurements to Quantify DVB-T
Interference intoDTT Receivers”, publicat la http://www.ofcom.org.uk/research/technology/ctc/era05-07/
[27] Communications Blockset – retrieved from
http://www.mathworks.com/support/solutions/en/data/1-CUN7JZ/index.html?product=CB&solution=1-
CUN7JZ, 2010
[31] Digital Terrestrial Television Action Group -“UHF Interference Issues for DVB-T/T2 reception
resulting from the Digital Dividend”, http://www.digitag.org/DTTResources/Interference_issues.pdf -
accesat 12.02.2011
[32] DVB – Digital Video Broadcasting – Standards / Technology,
http://www.dvb.org/technology/DVB. Accesat 22.08.2010
[40] Fadda M., Murroni M., Popescu V., Stoianovici V.C. “TV White Spaces Exploitation for Signal
Distribution” acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy, 2011.
[43] Federal Communications Commission - “FCC Second Memorandum Opinion and Order”, FCC
10-174, September 2010, www.fcc.gov.
[44] FCC Spectrum Policy Task Force, “Report of the spectrum efficiency working group,” Nov. 2002.
Available: http://www.fcc.gov/sptf/reports.html
[45] FCC, Unlicensed Operation in the TV Broadcast Bands Notice of Proposed Rulemaking
(NPRM), ET Docket No. 04-186, May, 2004.
[61] A. Kataria, “Cognitive Radios – Spectrum Sensing Issues”. A Thesis presented to the Faculty of
the Graduate School at the University of Missouri-Columbia, December 2007
[68] X. Liu and S. Shankar, “Sensing-based opportunistic channel access,” ACM Journal on Mobile
Networks and Applications (MONET), Vol. 11, No. 1, Feb. 2006, p. 577-591.
[69] R. G. Lyons “Understanding Digital Signal Processing, Second Edition”, Prentice Hall PTR,
March 15, 2004, ISBN 0-13-108989-7, section 1.2.:Signal Amplitude, Magnitude, Power
[70] S. Maleki, A. Pandharipande and G. Leus, “Two-Stage Spectrum Sensing for Cognitive Radios”
In Proceedings of the ICASSP 2010 Conference, March 2010, Dallas, USA.
[73] S. Mishra, A. Sahai, and R. Brodersen, “Cooperative sensing among cognitive radios,” in Proc.
ICC, 2006, pp. 1658-1663.
[75] J. Mitola, “Cognitive Radio.” Licentiate proposal, KTH, Stockholm, Sweden.
[76] J. Mitola, “Cognitive radio for flexible mobile multimedia communications,” in Proc. IEEE Int.
Workshop Mobile Multimedia Communications, 1999, pp. 3–10.
52 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
[77] J. Mitola, ”Software Radios: Wireless Architecture for the 21st Century.” New York: Wiley,
2000.
[79] M. Nekovee “Cognitive Radio Access to TV White Spaces: Spectrum Opportunities, Commercial
Applications and Remaining Technology Challenges” Proc. IEEE DySPAN, Singapore, Apr. 2010.
[83] P. Prakasam, M.Madheswaran – “Digital Modulation Identification Model Using Wavelet
Transform and Statistical Parameters”, Journal of Computer Systems, Networks, and Communications
Volume 2008, Article ID 175236, doi:10.1155/2008/175236
[86] C. Raman, R. Yates, and N. Mandayam, “Scheduling variable rate links via a spectrum server,”
in Proc. 1st IEEE Symp. New Frontiers Dynamic Spectrum Access Networks, 2005, pp. 110–118.
[90] Shankar, N.S. Cordeiro, C. Challapali, K. “Spectrum agile radios: utilization and
sensing architectures “, DySPAN 2005 Philips Res. USA, Briarcliff Manor, CA
[96] Stoianovici V.C. et al. “A Software-Defined Radio Approach To Spectrum Sensing Systems’
Architecture” –Bulletin of the Transilvania University of Braşov Series I: Engineering Sciences • Vol. 4
(53) No. 1 – 2011
[97] Stoianovici V.C. et al. “A Virtual Reality Based Human-Network Interaction System for 3d
Internet Applications”, 12th International Conference on Optimization of Electrical and Electronic
Equipment, OPTIM 2010, Brasov, Romania
[98] Stoianovici V.C, Fadda M. Murroni M., Popescu V., “Cooperative Spectrum Sensing for Geo-
LocationDatabases” – acceptat spre publicare la Mobimedia 2011, Cagliari, Italy, 2011.
[99] Stoianovici, V. C., Talaba, D., Nedelcu, A., Machedon – Pisu, M. “Virtual Reality 3D Radio
Mapping for an Optimized Radio Spectrum Management” depus spre evaluare în cadrul Jurnalului
Elsevier “Computer Networks”
[100] A.V Nedelcu,., D. Talabă, V. Stoianovici, M. Machedon-Pisu, I. Szekely „Conceptual Integration
of Wireless Sensor Networks with Virtual Environments”, Proceedings of IEEE International Conference
on Wireless Communications, Networking and Information Security, WCNIS2010, Beijing, Iunie 2010,
indexat IEEEXplore
[101] V. Stoianovici, V. Popescu, M. Murroni “A Survey On Spectrum Sensing Techniques For
Cognitive Radio”, Bulletin Of The Transilvania University Of Braşov, Vol. 1 (50) – 2008, ISSN 2065-
2119
[102] H. Tang, “Some physical layer issues of wide-band cognitive radio systems,” in Proc. 1st IEEE
Symposium New Frontiers Dynamic Spectrum Access Networks, Nov. 2005, pp. 151-159.
[116] WP-6A/196-E Planning criteria for digital terrestrial television services in the VHF/UHFbands,
Annex 10 to Working Party 6A Chairman’s Report, 1st June 2009.
[117] A. Wong - “Silicone TV Tuners Will Replace Can Tuners as Transistors Replaced the Vacuum
Tube”, ADEAC White Paper - http://www.xceive.com/docs/ADEAC%20White-Paper.pdf accesat
24.03.2011
[121] Q. Zhao, L. Tong, A. Swami, and Y. Chen, “Decentralized cognitive MAC for opportunistic
spectrum access in ad hoc networks: A POMDP framework,” IEEE J. Selected Areas in Commun.:
Special Issue on Adaptive, Spectrum Agile and Cognitive Wireless Networks, vol. 25, no. 3, Apr. 2007.
.
53
Rezumat:
Metode şi tehnici pentru managementul şi accesul dinamic la spectrul de radio frecvenţă:
Cercetarea autorului tratează exploatarea resurselor spectrului radio ramase neutilizate, în actuala
politică de distribuţie a accesului la acesta, şi are ca scop reprezentarea şi utilizarea optimă a
acestora pentru realizarea de transmisii radio adaptive care să descongestioneze suprapopularea
spectrală înregistrată odată cu dezvoltarea tot mai multor tehnologii şi dispozitive radio.
În cele 5 capitole ale tezei, autorul detaliază scopul şi funcţionalitatea unei aplicaţii
conceptuale capabilă să reprezinte informaţia de management spectral şi acces la spectru, într-un
mod natural perceptibil şi inteligibil, de către mintea umană prin utilzarea reprezentărilor 3D.
Efortul de cercetare se concentrează asupra rafinării preciziei informaţiei reprezentate, prin
implementarea identificării şi exploatării oportunităţilor spectrale cu ajutorul unui model de
transmisie adaptivă ca urmare a unui proces de percepţie spectrală în două etape. Acest model ia
în considerare constrângerile de transmisie impuse de un modelul de interferenţă adiacentă
obţinut, de către autor, în urma unor măsurători laborioase ce au constat în evaluarea unor
receptoare DTT variate, în condiţii foarte atent controlate şi supravegheate.
Radio Frequency Spectrum Dynamic Access and Management Methods and Techniques:
The author’s research entails the employment of the unused allocated radio spectrum resources
resulted from the current radio spectrum allocation policies. Its purpose is the optimal
representation and exploitation of the Radio Spectrum Management (RSM) information in order
to achieve efficient RSM and, hence, adaptive radio transmissions that would relieve and
alleviate the radio congestion caused by the recent development of various wireless technologies
and devices.
During the 5 chapters of this paper, the author depicts the purpose and the functionality of
a conceptual application, capable of representing RSM and spectrum access information in a
naturally and easily perceivable way by the human mind, in order to better use the available
spectral resources. This is done through the use of 3D virtual representations. The research effort
was then focused upon refining the representable information, by means of implementing the
identification and exploitation of spectrum opportunities. This was achieved by using the
Overlay access paradigm, more precisely, a two-stage sensing process that provides relevant
information for an adaptive transmission model. Along with the Overlay approach of the
Hierarchic Spectrum Access paradigm, the author employed also of the complementary
Underlay access. This type of access is characterized by the transmission constraints imposed by
an adjacent channel interference model, developed after a laborious experimental stage that
involved the evaluation of several DTT receptors, under strict and thoroughly controlled
conditions.
54 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Curriculum Vitae
Date Personale
Nume Stoianovici Vlad - Cristian
Adresa Str. Cal. Bucuresti nr.13, bl.34, sc. A, Ap.1, 500396 Brasov, Romania
Telefon +40 368 427224; +40 726 272600
E-mail [email protected], [email protected]
Nationalitate Română
Data Naşterii 17.12.1984
Educaţie şi alte
activităţi conexe
Data 2008 - Prezent
Statut Doctorand la Universitatea Transilvania Braşov
Activităţi Deprinderea de metodologii riguroase de cercetare academică.
Proiectarea, dezvolatarea, implementarea, testarea şi validarea unor sisteme
bazate pe platforme de tip Cognitive Radio capabile de transmisii adaptive
precedate de etape de percepţie de spectru
Conceperea şi scrierea unei teze de doctorat care să înglobeze toate toate
aspectele studiate de autor şi să sublinieze contribuţiile personale ale
acestuia.
Data Aprilie 2011 – Iunie 2011; August 2010 – Decembrie 2010
Statut Doctorand aflat în mobilitate la Universita degli Studi, Cagliari, Italia
Activităţi Proiectarea, dezvolatarea, implementarea, testarea şi validarea unor sisteme
bazate pe platforme de tip Cognitive Radio capabile de transmisii adaptive
precedate de etape de percepţie de spectru
Data Iulie 2009 – Septembrie 2010
Statut Masterand al Universităţii Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italia
Activităţi Dezvoltarea de metode de reprezentare în sisteme tri-dimensionale virtuale,
ce utilizează dispozitive avansate specifice realităţii virtuale.
Data 2003 - 2008
Statut Student al Universităţii Transilvania Braşov, Facultatea de Inginerie
Electrică şi Ştiinţa Calculatoarelor
Activităţi Obţinerea licenţei şi a titlului de inginer diplomat în domeniul
Telecomuncaţii
Competenţe şi
abilităţi
Limbi Străine Engleză – nivel avansat
Italiana – nivel avansat
Franceză - nivel intermediar
Alte abilităţi Diplomă de absolvire a cursului CISCO, primul modul
Experienţă cu C++, Java, Python, Assembler, JavaScript, Flash, Html, Ms-
Office , Unix, MacOS
Informaţii
Suplimentare
Persoană determinată, ambiţioasă, de încredere, perspicace, creativă,
încrezătoare în propriile capacităţi şi dinamică
55 STOIANOVICI V.C. - Metode şi Tehnici pentru Managementul şi Accesul Dinamic la Spectrul de Radio Frecvenţă
Resume Personal
Information
Name Stoianovici Vlad - Cristian
Address Str. Cal. Bucuresti nr.13, bl.34, sc. A, Ap.1, 500396 Brasov, Romania
Phone +40 368 427224; +40 726 272600
E-mail [email protected], [email protected]
Nationality Romanian
Date of Birth 17.12.1984
Education and
related activities
Dates 2008 - Present
Status PhD Student at Universitatea Transilvania Braşov
Activities Conceiving, drafting and writing research projects for European Union Grant
Calls.
Designing, developing, manufacturing, implementing, testing and validating a
fully functional Adaptive Cognitive Radio Platform, able to exploit the
electromagnetic resource in a novel way in order to transmit and receive, based
upon its inherent sensing algorithms’ intelligence Conceiving and Writing a PhD Thesis that would explain all research-related
activities and underline the author’s original contributions.
Dates April2011 – June 2011; August 2010 – December 2010
Status Foreign Exchange PhD Student at Universita degli Studi, Cagliari, Italy
Activities Conceiving Designing, developing, manufacturing, implementing, testing and
validating a fully functional Adaptive Cognitive Radio Platform, able to exploit the
electromagnetic resource in a novel way in order to transmit and receive, based
upon its inherent sensing algorithms’ intelligence
Dates July 2009 – September 2010
Status Master’s Student at Scuola Superiore Sant’Anna University, Pisa, Italy
Activities Design and Development of representation methods and techniques for 3D
virtual systems that employs specific virtual reality devices.
Dates 2003 - 2008
Status Bachelor’s Student at Universitatea Transilvania Braşov, Faculty of Electric
Engineering and Computer Science
Activities Bachelor’s Degree in the field of Telecommunications
Skills and abilities
Foreign Languages English – advanced level
Italian – advanced level
French – intermediate level
Other Skills CISCO graduation diploma, first module
Experience with C++, Java, Python, Assembler, JavaScript, Flash, Html,
Ms-Office , Unix, MacOS
Additional
Information
[1] A determinate, ambitious, reliable, quick learner, creative, very adaptive,
confident, dynamic, action oriented person