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Performance Analysis of Three Spectrum Sensing Detection Techniques with Ambient Backscatter Communication in Cognitive Radio Networks

引用

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第10期137卷 813-825页

作者： Shayla Islam Anil Kumar Budati Mohammad Kamrul Hasan saoucene mahfoudh Syed Bilal Hussian Shah Institute of Computer Science&Digital Innovation ICSDIUCSI UniversityKuala Lumpur56000Malaysia Center for Cyber Security Faculty of Information Science and TechnologyUniversiti Kebangsaan Malaysia(UKM)Selangor43600Malaysia School of Engineering Computing and InformaticsDar Al-Hekma UniversityJeddah22246Saudi Arabia

In wireless communications, the Ambient Backscatter Communication (AmBC) technique is a promisingapproach, detecting user presence accurately at low power levels. At low power or a low Signal-to-Noise Ratio(SNR), there is no dedicated power for the users. Instead, they can transmit information by reflecting the ambientRadio Frequency (RF) signals in the spectrum. Therefore, it is essential to detect user presence in the spectrum forthe transmission of data without loss or without collision at a specific time. In this paper, the authors proposed anovel Spectrum Sensing (SS) detection technique in the Cognitive Radio (CR) spectrum, by developing the *** Matched Filter Detection with Inverse covariance (MFDI), Cyclostationary Feature Detection with Inversecovariance (CFDI) and Hybrid Filter Detection with Inverse covariance (HFDI) approaches are used with AmBCto detect the presence of users at low power levels. The performance of the three detection techniques is measuredusing the parameters of Probability of Detection (PD), Probability of False Alarms (Pfa), Probability of MissedDetection (Pmd), sensing time and throughput at low power or low SNR. The results show that there is a significantimprovement via the HFDI technique for all the parameters.

关键词： Ambient backscatter communication cognitive radio MFDI CFDI HFDI

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