ABSTRACT
Contents 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 Interference Management and Spectrum Sensing . . . . . . . . . . . . . 5 1.1.1.1 Receiver-Centric Interference Management . . . . . . . . . 5 1.1.1.2 Transmitter-Centric Interference Management . . . . . 5
1.1.2 Characteristics of Spectrum Sensing. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 Problem Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2.1 The General Spectrum-Sensing Problem. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.2 Spectrum Sensing from the Cognitive Radio Network
Perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2.1 No Prior Knowledge on the Signal Structure . . . . . . . . 9 1.2.2.2 Sensing Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2.2.3 Fading Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3 Noncooperative Sensing Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3.1 Energy Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.1.1 Characterization of Energy Detector in AWGN Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1.2 Characterization of Energy Detector in Fading Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.2 Matched Filter Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.2.1 Characterization of the Matched Filter . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.3 Cyclostationary Feature Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4 Cooperative Sensing Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.4.1 Voting-Based Sensing. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.2 Correlator-Based Sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.3 Eigenvalue-Based Sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4.3.1 Noise Distribution Unknown, Variance Known . . . . 23 1.4.3.2 Both Noise Distribution and Variance Unknown . . . 23
1.5 Conclusions and Open Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Today, the creation of new radio access technologies is limited by the shortage of the available radio spectrum. These new technologies are becoming evermore bandwidth demanding due to their higher rate requirements. Cognitive radio networks and spectrum-sensing techniques are a natural way to allow these new technologies to be deployed.
