Effektiv användning och delning av begränsade spektrumresurser på ett autonomt sätt är ett av de primära målen för kognitiv radio. Decentraliserad spektrumdelning kan dock leda till störningsscenarier som måste upptäckas och karakteriseras för att bidra till att uppnå det andra målet om kognitiv radiotillförlitlig tjänst för slutanvändaren. Interferenshändelser kan behandlas som ovanliga och därför kan anomalidetektionsalgoritmer användas för att upptäcka dem. Två kompletterande algoritmer som bygger på teoretiska mått på skillnader i statistisk distribution och informationsinnehåll föreslås. Den första metoden är tillämplig på signaler med periodiska strukturer och baseras på analys av Kullback-Leibler divergens. Den andra använder sig av informationsinnehållsanalys för att upptäcka ovanliga händelser. Resultat från program- och maskinvaruimplementeringar visar att de föreslagna algoritmerna är effektiva, enkla och kapabla att bearbeta höghastighetssignaler i realtid. Dessutom kräver ingen av algoritmerna att signalen degraderas.
Författarna till REF föreslår två metoder för att upptäcka avvikelser med hjälp av informationsteoretiska åtgärder: Kullback-Leibler divergens (KLD) och informationsinnehåll.
The information theoretic approach to signal anomaly detection for cognitive radio
{'venue': 'Int. J. Digital Multimedia Broadcasting', 'journal': 'Int. J. Digital Multimedia Broadcasting', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}