Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/41838
Title: Real-time distributed spectral probe
Other Titles: Sonda espectral distribuída de tempo-real
Author: Lourenço, Guilherme Baltar Lopes Cardoso
Advisor: Oliveira, Arnaldo Silva Rodrigues de
Carvalho, Nuno Borges
Keywords: Spectrum sensing
Software-defined radio
FPGA
Real-Time Digital Signal Processing
Defense Date: 20-Dec-2023
Abstract: Technological developments in wireless communications, particularly the deployment of Fifth Generation (5G) mobile communications and emergence of later ones, alongside the rapid expansion of the Internet of Things (IoT) driven by the adoption of IEEE 802.11ax (commercially known as WiFi 6 and WiFi 6E), are leading to a significant increase in the number of connected wireless devices. By 2025, 55.7 billion devices are expected to be connected worldwide, 75% of which will be connected to an IoT platform. This significant growth will make addressing the already scarce electromagnetic spectrum increasingly challenging as the existing bands become increasingly crowded. In this context, spectrum sensing platforms have become essential tools for spectrum analysis, monitoring, and management. In this work, a novel distributed real-time radio spectral probe is presented. To the best of the author’s knowledge, this is the first work in which a remotely reconfigurable and Field Programmable Gate Array (FPGA) wideband spectral probe with an open multi-Gigabit interface, scalable and deployable in a spatially distributed scenario, is presented. A high-performance, deterministic platform was configured, capable of running custom real-time digital signal processing algorithms optimized for the Central Processing Unit (CPU) architecture. The system was tested and validated in a controlled environment using Radio Frequency (RF) laboratory equipment, as well as in an indoor multi-band spectral sensing scenario. The developed probe features a noise floor of at least -89 dBm over a frequency range of 0.8 to 3.5 GHz and is capable of receiving and processing RF signals that reach a rate of up to 7.86 Gbit/s.
Os desenvolvimentos tecnológicos nas comunicações sem fios, em particular a implementação das comunicações móveis da quinta geração (5G) e advento de posteriores, juntamente com a rápida expansão da Internet das Coisas (IoT) impulsionada pela adoção da norma IEEE 802.11ax (conhecida comercialmente como WiFi 6 e WiFi 6E), estão a conduzir a um aumento significativo do número de dispositivos sem fios interligados. Até 2025, prevê-se que 55,7 mil milhões de dispositivos estejam ligados em todo o mundo, 75% dos quais estarão ligados a uma plataforma IoT. Este crescimento significativo tornará cada vez mais difícil lidar com o já escasso espetro eletromagnético, à medida que as bandas existentes se tornam cada vez mais congestionadas. Neste contexto, as plataformas de sensorização de espetro tornaram-se ferramentas essenciais para a análise, monitorização e gestão do espetro. Neste trabalho, é apresentada uma nova sonda espetral de rádio distribuída de tempo real. Tanto quanto é do conhecimento do autor, este é o primeiro trabalho em que é apresentada uma sonda espetral remotamente reconfigurável e baseada em Field Programmable Gate Array (FPGA) com uma interface multi- Gigabit aberta, escalável e implementável num cenário especialmente distribuído. Foi configurada uma plataforma determinística de alto desempenho, capaz de executar algoritmos personalizados de processamento de sinais digitais em tempo real, otimizados para a arquitetura da Unidade Central de Processamento (CPU). O sistema foi testado e validado num ambiente controlado utilizando equipamento de laboratório de Rádio-Frequência (RF), bem como num cenário de deteção espetral multi-banda em ambientes interiores. A sonda desenvolvida apresenta um patamar de ruído de pelo menos -89 dBm numa gama de frequências de 0,8 a 3,5 GHz e é capaz de receber e processar sinais RF que atingem uma taxa de até 7,86 Gbit/s.
URI: http://hdl.handle.net/10773/41838
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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