Die unzureichende Nutzung des Frequenzspektrums und das wachsende Problem der Frequenzknappheit haben zu einer Neubewertung der Nutzung des Funkfrequenzspektrums gef?hrt. Die kognitive Funktechnologie ist eine L?sung, die die Nutzung des Spektrums durch eine systematische Nutzung der knappen Ressource durch opportunistischen Frequenzzugang verbessert. Unter den vielen verf?gbaren Spectrum-Sensing-Algorithmen wird der Energy Detector (ED) bevorzugt, da er keine Vorabinformationen ?ber die Signale der Prim?rnutzer ben?tigt und eine geringe Rechenkomplexit?t aufweist. Allerdings ist die Leistung des ED direkt proportional zum Signal-Rausch-Verh?ltnis (SNR), was zu einer schlechten Leistung bei niedrigem SNR-Regime f?hrt. Um das Erkennungsproblem bei niedrigem SNR zu lindern, wird eine auf der diskreten Wavelet-Transformation (DWT) basierende Rauschunterdr?ckung des prim?ren Nutzersignals im vorderen Teil der ED angewendet. Die Auswirkung der Rauschunterdr?ckung vor der ED wird durch den Einsatz von sechs verschiedenen Mutter-Wavelets wie Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets und Fejer-Korovkin analysiert. Die Simulationsergebnisse haben gezeigt, dass der Reverse-Bior-Mutter-Wavelet-Ansatz alle Leistungsmatrizen verbessert.
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