Detecção Cooperativa de Espectro para Rádio Cognitivo

A subutiliza??o do espectro, juntamente com a crescente quest?o da escassez de espectro, promoveu uma reavalia??o da forma como o espectro de radiofrequ?ncias ? utilizado. A tecnologia de r?dio cognitiva surge como uma solu??o que melhora a utiliza??o do espectro com a utiliza??o sistem?tica do escasso recurso atrav?s do acesso oportunista ao espectro. Entre muitos algoritmos de detec??o de espectro dispon?veis, o Detector de Energia (ED) ? prefer?vel, uma vez que n?o necessita da informa??o pr?via sobre os sinais do utilizador prim?rio e est? a ter uma baixa complexidade computacional. No entanto, o desempenho do ED ? directamente proporcional ? rela??o sinal/ru?do (SNR), o que leva a um mau desempenho no regime de SNR baixo. A fim de aliviar o problema de detec??o no regime de SNR baixo, a Transformada Discreta de Ondas (DWT) baseada na denoising do sinal do utilizador prim?rio ? aplicada na extremidade frontal do ED. O efeito da denoising antes da DE ? analisado atrav?s do emprego de seis ondula??es-m?e diferentes como Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin e, a m?trica de desempenho da DE ? analisada utilizando uma ?nica fase de ED baseada em wavelet. Os resultados da simula??o mostraram que a abordagem de ondula??o-m?e Reverse Bior melhora todas as matrizes de desempenho.