I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b er   20 25 ,   p p .   5 4 0 1 ~ 5 4 1 0   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 6 . pp 5 4 0 1 - 5 4 1 0           5401       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Enha nced  spec tr um sens ing   in  M I M O - O FDM   co g nitive ra dio   networks  usi ng  m ulti - user  de tect io n and  squa re - la w  co mbinin g   techniqu es       Srik a ntha   K a nd hg a l Mo chig a r 1, 2 ,   Ro hitha   Uj j ini   M a t a d 1 ,  P re m a cha nd   Do dd a m a g a di  Ra m a na i k 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   P r o u d h a d e v a r a y a   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y   H o sa p e t e ,   a f f i l i a t e d   t o  V i sv e sv a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,   B e l a g a v i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   B a l l a r i   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y   a n d   M a n a g e me n t   B a l l a r i ,   a f f i l i a t e d   t o   V i sv e sv a r a y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y ,   B e l a g a v i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   2 3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 9 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Sep   1 4 ,   2 0 2 5       S p e c tru m   s e n sin g   (S S )   is  e ss e n ti a l  fo r  c o g n it iv e   ra d i o   (CR)  n e t wo rk s  to   e n a b le  se c o n d a ry   u se rs  to   o p p o rt u n isti c a ll y   a c c e ss   u n u se d   sp e c tr u m   with o u t   in terfe rin g   wi th   p r ima ry   u se rs.  Th is  a rti c le  p ro p o se s  a   n o v e l  m u lt i - u se r   d e tec ti o n   ( M UD )  a n d   sq u a re - la w  c o m b in i n g   (S LC)  fra m e wo rk   fo r  S S   i n   m u lt ip le - i n p u t  m u lt ip le - o u t p u t   ( M IM O)  a n d   o rth o g o n a l   fre q u e n c y   d i v isio n   m u lt ip le x in g   (OFDM )  CR   n e tw o rk s.   Trad it io n a l  S S   m e th o d s,   e sp e c ially   e n e rg y   d e tec ti o n   (ED),   o fte n   u n d e rp e rfo rm   in   lo w   sig n a l - to - n o ise   ra ti o   (S NR)  c o n d it io n s,  re su lt in g   in   h i g h   fa lse   a larm   ra tes   d u e   to   n o ise   u n c e rtain ty   a n d   m u lt i - u se r  i n terfe re n c e .   Th e   m u lt i - u se r  d e tec ti o n - sq u a re - law   c o m b in i n g   ( M UD - S LC )   fra m e wo rk   a d d re ss e s  th e se   li m it a ti o n s  b y   u sin g   M UD   to   se p a ra te  u se r  sig n a ls  a n d   S LC  t o   c o m b in e   e n e rg y   fr o m   m u lt i p le   a n ten n a s,   sig n ifi c a n t ly   imp r o v i n g   p r o b a b il i ty   o f   d e tec ti o n   (P D )  w h il e   m a in tain in g   a   lo w  fa lse   a larm   p ro b a b il it y   (P fa ).   S imu latio n   re su lt s  sh o w  t h a t  th e   p ro p o se d   a p p r o a c h   a c h ie v e s   a   P D   o f   0 . 8 1   a t   P fa = 0 . 1 5   a n d   S N R = 15   d B ,   o u t p e rfo rm in g   c o n v e n ti o n a l  a n d   a d v a n c e d   S S   m e th o d s.  M o re o v e r,   M UD - S LC  d e m o n stra tes   a   c o n sid e ra b le  b o o st   i n   d e tec ti o n   p e rfo rm a n c e ,   e v e n   in   th e   p re se n c e   o f   se v e re   in terfe re n c e   a n d   n o ise   u n c e rtain ty ,   lea d in g   to   m o re   re li a b le  sp e c tru m   u ti li z a ti o n   i n   sy ste m s.  T h e   fra m e wo rk   a lso   m a in tain s  a   lo we r  P fa ,   e sp e c ially   in   d y n a m ic  wire les s  e n v ir o n m e n ts.  Th is  re se a rc h   wo rk   c o n t rib u tes   t o   imp ro v i n g   th e   e fficie n c y   a n d   re li a b il it y   o f   S S   in   CR   n e two r k s.   K ey w o r d s :   C o g n itiv e  r ad io   E n er g y   d etec tio n   Mu ltip le - in p u t m u ltip le  o u tp u t     Mu lti - u s er   d etec tio n   s q u ar e - law  co m b in g   Or th o g o n al  f r eq u en cy   d iv is io n   m u ltip lex in g   Sp ec tr u m   s en s in g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Srik an th a  Kan d h g al  Mo ch i g ar   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   Pro u d h a d ev ar a y a  I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y ,   Ho s ap ete,   af f iliated   to   Vis v esv ar ay a  T ec h n o lo g ical  Un iv er s ity   B elag av i - 5 9 0 0 1 8 ,   Kar n atak a,   I n d ia   E m ail:  s r ik an th k m 2 0 1 9 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  r ap id   e x p an s io n   o f   wir el ess   co m m u n icatio n   h as  r esu l ted   in   an   in cr ea s in g ly   c o n g e s ted   r ad io   s p ec tr u m ,   cr ea tin g   ch allen g e s   f o r   ef f icien t   s p ec tr u m   u tili za tio n .   C o n v e n tio n al  s tatic  s p ec tr u m   allo ca tio n   tech n iq u es  f ail  to   ef f ec tiv ely   ad d r ess   th is   ch allen g e,   as  lice n s ed   f r eq u e n cy   b an d s   ar e  o f te n   u n d er u tili ze d .   T o   o v er co m e   th is   lim itatio n ,   c o g n itiv e  r ad io   ( CR )   s y s tem s   h av e  em er g ed   as  a   p r o m is in g   s o lu tio n   b y   e n ab lin g   d y n am ic   s p ec tr u m   ac ce s s   ( DSA) ,   wh ich   allo ws  s ec o n d ar y   u s er s   ( SUs )   to   o p p o r tu n is tically   ac ce s s   id le   licen s ed   s p ec tr u m   with o u t  i n ter f er in g   with   p r im ar y   u s er s   ( PUs )   [ 1 ] ,  [ 2 ] .   As  h ig h lig h ted   in   a  c o m p r e h en s iv e   s u r v ey   o n   n ex t  g en er atio n   C R   n etwo r k s   [ 3 ] ,   C R   s y s te m s   u tili ze   DSA  tech n iq u es  to   an aly ze   th e   r ad io   en v ir o n m en ts ,   id en tify   s p ec tr u m   g ap s   an d   p e r m it  SUs   to   o cc u p y   th ese  id le  f r eq u en cy   b a n d s .   T h is   ap p r o ac h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 4 0 1 - 5 4 1 0   5402   n o t  o n ly   e n h an ce s   s p ec tr u m   u tili za tio n   b u t  also   f ac ilit ates  th e  cr ea tio n   o f   m o r e   f lex i b le  an d   ad ap ti v e  n etwo r k   f r am ewo r k s .   E f f ec tiv e  s p ec tr u m   s en s in g   ( SS )   is   cr u cial  SUs   to   ex p lo it  u n d e r u tili ze d   s p ec tr u m   in   C R   n etwo r k s .   E n er g y   d etec tio n   ( ED )   is   wid ely   u s ed   d u e  to   its   s im p lici ty   an d   ad a p tab ilit y   to   d iv er s e   co m m u n icatio n   s ce n ar io s .   Ho wev er ,   E D - b ased   tech n iq u es  o f ten   f ac e  c h allen g es  in   lo w  s ig n al - to - n o is e  r atio   ( SNR )   co n d itio n s ,   wh er e  n o is e  u n ce r tain ty   ( NU)   ca n   r esu lt  in   h ig h er   f alse  alar m   an d   m i s s ed   d etec tio n   r ates   [ 4 ] ,  [ 5 ] .    Ad v an ce d   s p ec tr u m   s en s in g   t ec h n iq u e s   ar e  b ei n g   d ev elo p e d ,   f o cu s in g   o n   s ig n a l  ch ar ac te r i s t ic s   th a t   d i s t in g u i s h   li ce n s e d   s ig n a l s   f r o m   b ac k g r o u n d   n o i s e.   B y   a n aly zin g   s p a t ial   an d   te m p o r a l  s ig n a l   p r o p e r t ie s ,   th e s e   m eth o d s   en h an c e s   d et e ct io n   ac cu r a cy   [ 6 ] .   S ev er al   e n h an ce m en t s   to   E D   h a v e   b ee n   p r o p o s e d ,   s u ch   a s   d y n am i c  th r e s h o ld in g ,   to   im p r o v e  p er f o r m a n ce   u n d er   v a r y in g   n o is e  l ev e l s .   F o r   ex a m p le ,   Ye  et  a l.   [ 7 ]   d em o n s t r at ed   th at   a d ap tiv e  t h r e s h o ld   a d ju s tm en t s   b a s ed   o n   r e al - t im e   n o i s e   v ar ia n ce   co u ld   s ig n if ic an t ly   im p r o v e  S S  r e l iab il ity .   B y   f ac to r in g   in   n o i s e  v ar ian ce   e s t im at es ,   th e  r e s e ar ch er s   d e m o n s tr a ted   th a t  th e   s y s t em   ca n   p r o d u ce   m o r e   p r ec i s e  d e te ct io n   o u t co m e s ,   ev en   i n   en v ir o n m en t s   w i th   s i g n if i ca n t  n o i s e   an d   u n ce r ta in ty .   Ad d i t io n a lly ,   h ig h lig h t s   th a t  co n v e n t io n a l  E D   m eth o d s ,   wh i ch   u s e  f ix ed   th r esh o ld s ,   ar e  p r o n e  to   in cr ea s ed   f a l s e  al ar m   p r o b ab i li ty   ( Pf a )   an d   m i s s ed   d et ec tio n ,   p a r t icu lar ly   wh e n   n o is e  l ev el s   f lu ct u a te  [ 8 ] .  T h e  p r es en c e  o f   m u l tip le  an ten n as  in   m u l tip le - in p u t  m u l tip le - o u tp u t  ( MI M O )   s y s tem s   i m p r o v es   s ig n al   d ete ct io n   in   lo w - S N R   co n d it io n s .   W h ile  o r th o g o n a l  f r eq u en cy   d iv i s io n   m u lt ip l ex in g   ( OF DM )   o p t im iz es   s p e ctr u m   u t il iza t io n   b y   b r ea k in g   th e   s ig n al   in to   o r th o g o n al   s u b ca r r i er s .   T h e   in teg r a t io n   o f   M I M O  an d   OF DM   tech n o lo g ie s   in   C R   s y s t em s   h a s   p r o v en   to   b e  a   p r a ct ica l  ap p r o ac h   to   i m p r o v in g   b o th   s p ec tr al   ef f i ci en cy   an d   o v er a ll  s y s tem   p er f o r m an c e  co g n i tiv e  r ad io s   ( CRs )   al lo w  d y n am ic  ac ce s s   t o   u n d er u t il iz ed   s p e ctr u m ,   wh i le  MI M O  a n d   OF DM   o f f er   ad v a n ta g e s   l i k e  s p at ia l  d iv er s ity   an d   i n cr ea s ed   r e s i li en c e  to   m u lt ip ath   f ad in g   [ 9 ] – [ 1 5 ] .   I n   R awa t’ s   s tu d y   [ 1 6 ] ,   th e  p er f o r m a n ce   o f   C R   u s er s   in   m u ltip le - in p u t  m u ltip le - o u tp u t - o r th o g o n al   f r eq u e n cy   d i v is io n   m u ltip lex i n g   ( MI MO - OFDM )   wir eless   n etwo r k s   is   ass ess ed ,   with   a  p ar ticu lar   f o cu s   o n   h o w  th ese  tech n o lo g ies  im p r o v e  SS   an d   d ata  tr an s m is s io n   in   C R   s y s tem s .   T h e  r esear ch   s h o ws  th at  th e  co m b in atio n   o f   MI MO   a n d   OFDM  g r ea tly   en h an ce s   th e  r eliab ilit y   o f   SS   b y   u tili zin g   s p atial  d iv er s ity   an d   f r eq u e n cy   s elec tiv ity .   E D  f ac es n o tab le  ch allen g es,  p ar ticu la r ly   in   en v ir o n m en ts   with   NU,   wh ich   ar is es d u e  to   f ac to r s   s u ch   as  tem p er atu r e  v ar iatio n s ,   in ter f er en ce   an d   im p er f ec t  f ilter in g .   T h ese  f lu ctu atio n s   ca n   ex ce ed   p r ed icted   v alu es,  ca u s in g   t h e  p er f o r m a n ce   o f   E D   to   d eg r ad e,   esp ec ially   u n d er   lo w - SNR   co n d itio n s .   Ad d itio n ally ,   th e  t r ad e - o f f s   a m o n g   c r itical  p ar am eter s   lik e  t h e  n u m b er   o f   s am p les,  NU  lev els,  an d   Pfa   r eq u ir e  ca r ef u l  ca lib r atio n   to   m ain tai n   co n s is ten t  d etec tio n   p er f o r m an ce .   Ad d r ess in g   th ese  ch allen g es  is   es s en tial  to   en h an ce   E D’ s   ap p licab ilit y   an d   e n s u r e  its   r o b u s tn ess   in   d iv e r s e  an d   d y n am ically   ch an g in g   wir eless   en v ir o n m en ts   [ 1 7 ] .   W h ile  Dee p - C R Net  d em o n s tr ates  im p r ess iv e  p er f o r m a n ce   in   ac cu r ately   d etec tin g   PU  ac tiv ity   an d   id e n tify in g   s p ec tr u m   h o les  in   C R   n etwo r k s ,   ce r tain   ch allen g es  r em ai n .   T h e   s y s tem s   r elian ce   a   d ee p   lear n in g   m eth o d   s u ch   a s   m u lti - k er n el   co n v o lu tio n s   a n d   r esid u al  co n n ec tio n s ,   i n tr o d u ce s   a  s ig n if ica n t  co m p u tatio n al   b u r d en .   Ad d it io n ally ,   th e  d etec to r s   p er f o r m an ce   m ay   d ep e n d   h ea v ily   o n   th e  q u ality   a n d   d iv er s ity   o f   tr ain in g   d ata,   p o t en tially   m ak in g   it  v u ln er ab le  to   v ar iatio n s   in   tr an s m is s io n   p atter n s   o r   n etwo r k   d y n am ics th at  wer e  n o t c o n s id er ed   d u r in g   t h e  tr ain in g   p r o ce s s   [ 1 8 ] ,  [ 1 9 ] .    T h e  in teg r atio n   o f   in tellig en t  r ef lectin g   s u r f ac e  s ig n if ican tly   en h an ce s   SS   ac cu r ac y   b y   lev e r ag in g   its   ab ilit y   to   m an ip u late  r ef lectio n s   an d   s tr en g th en   wea k   s ig n als  f r o m   th e  PUs .   T h is   r es u lt  in   m o r e  r eliab le   d etec tio n   o u tc o m es  ev en   in   ch allen g in g   e n v ir o n m en ts .   T ec h n iq u es  s u ch   as  b l o ck   co o r d in ate  d escen t,   s u cc ess iv e  co n v ex   a p p r o x im at io n   an d   s em id ef in ite   r elax atio n   ar e  co m p u tatio n ally   i n ten s iv e  an d   m ay   in cr ea s e   s y s tem   laten cy   [ 2 0 ] .   Fu ll - d u p l ex   o p er atio n   m o d es  en ab le  s im u ltan eo u s   tr an s m is s io n   an d   r ec ep tio n ,   r e d u cin g   SS   d elay s   wh ile  im p r o v in g   th r o u g h p u t  co m p ar ed   to   t r ad itio n al  h alf - d u p lex   m eth o d s .   T h ese  m o d es   s ig n if ican tly   en h an ce s   th e  n et wo r k s   r esp o n s iv en ess   to   ch an g es  in   f r eq u en c y   av ailab ilit y   [ 2 1 ] .   Siv ag u r u n at h an   et  a l.   [ 2 2 ]   r ev iews  v ar io u s   SS   tech n iq u e,   th eir   class if icatio n   an d   th eir   u n d er ly i n g   m eth o d o lo g ies.  I t  ex p lo r es  th e  s tr en g th s   an d   wea k n ess es  o f   th ese  ap p r o ac h es,  o f f er i n g   v alu ab le  in s ig h ts   in to   p o te n tial  im p r o v em e n ts .   T h e  s u r v e y   also   id en tifie s   k e y   ch allen g es  an d   o p p o r tu n ities   in   th e  f ield ,   p r o v id in g   a  r o ad m ap   f o r   en h an cin g   ex is tin g   SS   tech n iq u es  [ 2 2 ] .   R ec en t  ad v an ce m e n ts   h av e   in co r p o r ated   a n ten n a   d iv er s ity   tech n iq u es  s u ch   as   s q u ar e - law  s elec to r   an d   s q u a r e - law  co m b in i n g   ( SLC ) ,   to   e n h an ce   d etec tio n   ac c u r ac y .   T h ese  m eth o d s   h av e   b ee n   a n aly tically   e v alu ated   to   u n d er s tan d   th eir   im p ac t   o n   d etec tio n   p er f o r m an ce .   Ho wev er ,   p r ac tical  ch allen g es  lik e  r a d io   f r eq u en cy   ( R F)  im p air m en ts   a n d   f a d in g   m o d els  co m p lic ate  th e  h ar d war e  im p lem en tatio n   o f   th ese  tech n iq u es  [ 2 3 ] .   T h is   s ec tio n   r ev ie ws  th e  ex is tin g   r esear ch   o n   E D  an d   SS   in   MI MO - OFDM - b ased   C R   n etwo r k s ,   h ig h lig h tin g   b o th   th eir   b e n ef its   an d   lim itatio n s .   L o r in cz   et   a l.   [ 2 4 ]   d ev el o p ed   an   alg o r ith m   to   s im u late   th e  E D  p r o ce s s   in   co g n itiv e   MI M O - OFDM   s y s tem s   u s in g   th e  SL C   tech n i q u e.   T h e  SLC  tech n iq u e  is   em p lo y ed   to   e n h an ce   th e  E D  p r o ce s s   b y   co m b in in g   s ig n als  f r o m   m u ltip le  a n ten n as.  T h is   m eth o d   im p r o v es  th e  o v er all  SNR ,   m ak in g   it  ea s ier   to   d etec t  th e   p r esen ce   o f   s ig n als.  Ho wev er ,   th e  s tu d y   d id   n o t  co m p r eh e n s iv ely   in v esti g ate  th e  im p ac t  o f   v ar iatio n s   in   n o is e  u n ce r tain ty   ( NU)   an d   th e  ad j u s tm en ts   to   th e  d y n a m ic  d etec ti o n   th r esh o ld   ( DT )   o n   th e  p e r f o r m an ce   o f   E D  a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n h a n ce d   s p ec tr u m  s en s in g   in   MIMO - OF DM c o g n itive  r a d io   n etw o r ks  …  ( S r ika n th a   K a n d h g a l Mo c h ig a r )   5403   it  was  co n f in ed   to   a   p ar ticu l ar   MI MO - OFDM  s y s tem   m o d el.   T h e  an al y s is   d o es  n o t  e x p lo r e  th e   p o ten tial   b en ef its   o f   ad v an ce d   m o d u latio n   s ch em es o n   d etec tio n   p er f o r m an ce .   L o r in cz   et  a l.   [ 2 5 ]   in tr o d u ce d   an   in n o v ativ e  alg o r ith m   to   s im u late  E D  p r o ce s s   u s in g   SLC ,   ev alu atin g   its   p er f o r m an ce   ac r o s s   d if f er e n t  o p er atio n al   s ce n ar io s .   T h ei r   f in d in g s   h ig h lig h ted   t h at  en h an cin g   th e   n u m b er   o f   r ec ei v e  a n ten n as  o d   t h e  SU  s id e  s ig n if ican tly   im p r o v es  E D  p er f o r m a n ce   c o m p ar e d   to   in cr ea s in g   th e   n u m b er   o f   tr an s m it  an te n n as  o n   th e   PU  s id e.   Nev er t h eless ,   th eir   s tu d y   was  co n f in ed   to   E D,   m ak in g   it  less   ef f ec tiv e  in   s ce n ar io s   with   lo w  SNR   o r   s ev er e  c h an n el   f a d in g .   Fu r th er m o r e,   t h e  im p ac t  o f   th e  ad v an ce d   m o d u latio n   tech n iq u es o n   d ete ctio n   p er f o r m an ce   was n o t e x p lo r ed   in   th eir   an al y s is .   L o r in cz   et  a l.   [ 2 6 ]   d e v elo p e d   a  m ath em atica l  m o d el  aim e d   a t  ex p lo r in g   th e  r elatio n s h ip   b e twee n   k ey   p ar am eter s   an d   d etec tio n   p er f o r m an ce ,   with   a  f o cu s   o n   o p tim izin g   th e  d etec tio n   t h r esh o ld   to   en h an ce   th e   r eliab ilit y   o f   SS .   T h e   s tu d y   e x am in ed   h o w  v ar iatio n s   in   t h e  DT   an d   NU  in f lu en ce   th e   ef f e ctiv en ess   o f   E D  in   MI MO - OFDM  C R   s y s tem s .   Ho wev er ,   th e  an aly s is   f ailed   to   co n s id er   th e  p o ten tial  in ter f er en ce   f r o m   o th e r   u s er s   o r   ex ter n al  s o u r ce s ,   wh i ch   co u ld   n o tab l y   im p ac t th e  p er f o r m a n ce   o f   E D.   Pan   et  a l.   [ 2 7 ]   i n tr o d u ce d   a   f r am ewo r k   t h at  h ar n ess es  d ee p   lear n in g   tec h n iq u es  to   i m p r o v e  t h e   ac cu r ac y   a n d   r eliab ilit y   o f   S S  in   d y n am ic  wir eless   en v ir o n m en t.  I t  p r o p o s es  a  n ew  m e th o d   f o r   SS   in   C R   Netwo r k s ,   em p lo y in g   d ee p   lear n in g   a n d   cy cle  s p ec tr u m   an aly s is   to   id en tify   OFDM  s ig n als.  Ho wev er ,   th e   lear n in g   a p p r o ac h   d em an d s   c o n s id er ab le  c o m p u tatio n al  r es o u r ce s   an d   ex p er tis e  in   m o d el   tr ain in g ,   th is   co u ld   cr ea te  d if f icu lties   f o r   d ep lo y m en t in   en v ir o n m e n ts   with   lim ited   r eso u r ce s .   Al - Am id ie  et  a l.   [ 2 8 ]   d ev el o p ed   a  g en e r alize d   lik elih o o d   r atio   test   ( GL R T )   d etec to r   u s in g   a   B ay esian   f r am ewo r k   to   tack l e  u n ce r tain ties   in   th e  n o is e  c o v ar ian ce   m atr ix   a n d   c h an n e l  g ain .   T h eir   wo r k   p r esen ts   a  r o b u s t  SS   d etec t o r   d esig n ed   f o r   MI MO   C R   s y s tem s ,   p ar ticu lar ly   wh en   th e  C h an n el  State  I n f o r m atio n   ( C SI)   is   im p e r f ec t.  T h e  p r o p o s ed   s o lu tio n   e f f ec tiv ely   ad d r ess es  SS   u n ce r tain t ies  u n d er   th e   g iv e n   ass u m p tio n s .   Ho wev er ,   t h e  s tu d y   f o cu s es  s o lely   o n   th e  S S  ch allen g e,   with o u t  ac co u n t in g   f o r   ad d itio n al  f ac to r s   s u ch   as  r eso u r ce   allo c atio n   o r   th r o u g h p u t  o p tim izatio n   with in   C R   n etwo r k s .   Ad d i tio n ally ,   th e   r o b u s t   d etec to r   m ay   i n v o lv e   h ig h er   c o m p u tatio n al  c o m p lex ity .   Z ai m b a s h i  [ 2 9 ]   p r o p o s ed   a  S S  m eth o d   f o r   m u l ti - an ten n a  C R   s y s tem s   u s in g   a  o n e - s te p   lik el ih o o d   te s t  ( L R T )   b a s ed   o n   th e  c o v ar i an c e  m a tr ix   o f   th e  r e ce iv ed   s i g n a l.  T h e  p r o p o s e d   E - S S E   d e tec to r s   o u tp er f o r m e d   t r ad it io n a l  m et h o d s   li k e  S SE  an d   M ME   in   s im u lat io n   en v ir o n m en t s .   H o wev er ,   th e  wo r k   as s u m e s   id ea l  co n d i tio n s   an d   d o e s   n o t  ac c o u n t  f o r   r e al   wo r l d   i s s u e s   s u c h   a s   h ar d war e  im p er f ec tio n s ,   m o b i li ty   o r   in te r f er en c e.   Ad d it io n a ll y ,   it   d o e s   n o t   ad d r e s s   s i g n a l  d e te ct io n   in   O F DM   s y s t em s   o r   m u lt i - u s e r   s c en ar io s .   I n   co n tr a s t,  th e   wo r k   in tr o d u ce s   a  m u l ti - u s e r   d e te ct io n - s q u a r e - la w  co m b in in g   ( MU D - SL C )   f r am e wo r k   ta il o r ed   f o r   MI M O - O F DM   n et wo r k s ,   ca p ab l e  o f   h an d l in g   in t er f er en ce   a n d   d y n am i c  s p e ctr u m   co n d i tio n s   ef f ec tiv el y .   Ov er all,   cu r r e n t  co g n itiv e  SS   ap p r o ac h es  f ac e  ch allen g es,  r o b u s t  d etec tio n   m eth o d s   o f ten   lead   to   in cr ea s ed   co m p u tatio n al  c o m p lex ity .   Ad d itio n ally ,   m a n y   o f   th ese  ap p r o ac h es  ar e  r estr icted   to   b asic  E D,   wh ich   ca n   u n d er p e r f o r m   in   lo w - SNR   co n d itio n s   o r   wi th   s ig n if ican t  c h an n el   f ad i n g .   T h e   im p ac t   o f   in ter f er en ce   in   SS   is   also   f r eq u en tly   o v er lo o k ed ,   wh ich   ca n   r esu lt  in   r e d u ce d   ef f icien c y   d u e  to   ele v ated   f alse  alar m   r ates.    I n   th is   r esear ch ,   th e  MU D - S L C   tech n iq u e  to   cr ea te  a  r o b u s t  an d   ef f icien t  SS   s o lu tio n   f o r   MI MO - OFDM  CR   n etwo r k s .   T h e  im p o r tan t f in d in g s   o f   th is   r esear ch   ar e  lis ted   as.   a.   Sep ar atio n   o f   s ig n als:   MU D  p lay s   a   cr itical  r o le  i n   s ep ar atin g   s ig n als  f r o m   m u ltip le  u s er s .   T h is   is   esp ec ially   im p o r ta n t  in   m u lti - u s er   C R   en v ir o n m en ts   wh e r e  p r im ar y   an d   s ec o n d ar y   u s er s   s h ar e  th e   s am e   s p ec tr u m .   B y   r ed u cin g   t h e  in t er f er en ce   b etwe en   u s er s ,   MU D  en h an ce s   d etec tio n   p er f o r m an ce .   b.   C o m b in in g   e n er g y   f o r   r o b u s t   d etec tio n :  SLC  b o o s ts   d etec tio n   p er f o r m a n ce   b y   co m b in i n g   th e   r ec eiv ed   s ig n al  en er g y   f r o m   m u ltip le  a n ten n as  o r   s u b ca r r ier s ,   th u s   im p r o v i n g   SNR   an d   m ak in g   t h e  s y s tem   m o r e  r esil ien t  to   n o is e  an d   f ad in g .   T h is   f ac ilit ates  a  m o r e  d e p en d ab le   d etec tio n   p r o ce s s ,   ev en   in   ad v e r s e   co n d itio n s .   c.   I m p r o v ed   s p ec tr u m   u tili za tio n :  b y   en h a n cin g   t h e  d etec tio n   p er f o r m an ce   in   m u lti - u s er   en v ir o n m e n ts ,   th e   s y s tem   en ab les  s ec o n d ar y   u s er s   to   m o r e  ef f ec tiv ely   ac ce s s   u n u s ed   s p ec tr u m ,   im p r o v in g   o v er all  s p ec tr u m   u tili za tio n   in   C R   n etwo r k s .     d.   I n cr ea s ed   n etwo r k   r eliab ilit y :  th e  in teg r atio n   o f   MU D  an d   SLC  en s u r es  th at  s p ec tr u m   h o les  ar e  d etec ted   with   h ig h   ac cu r ac y ,   ev e n   in   ch allen g in g   en v ir o n m e n ts   s u ch   as  lo w - SN R   o r   f ad in g   ch an n e ls .   T h is   lead s   to   m o r e  r eliab le  n etwo r k   p er f o r m an ce ,   with   f ev e r   m is s ed   d ete ctio n   o p p o r tu n ities   an d   f alse a lar m s .   T h e  s tr u ctu r e   o f   th e   r esear ch   p ap er   is   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   o u tlin es  th e   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y ;   s ec tio n   3   p r o v id es  an   an al y s is   o f   th e  r esu lts   alo n g   with   th e  d is cu s s io n   an d   s ec tio n   4   o f f er s   th e  co n clu s io n s   d r awn   f r o m   th e  r esear ch .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 4 0 1 - 5 4 1 0   5404   2.   P RO P O SE D  M E T H O D     I n   th i s   r es ea r ch ,   M UD - SL C   t e ch n iq u e  is   p r o p o s ed   f o r   th e  S S  in   MI M O - OF D M  C R   n et w o r k ,   wh er e  S S  i s   en h an c ed   u s i n g   M UD   an d   S L C   t ec h n iq u e s .   T h e  o b je ct iv e  o f   th e  s y s te m   i s   t o   ef f i ci en t ly   d et ec t     th e  p r e s en ce   o f   P U  in   a  s h a r ed   s p e ctr u m   en v ir o n m en t  w h il e  a llo w in g   SU s   to   a cc e s s   av ai la b l e  s p ec tr u m   wi th o u t  ca u s in g   h ar m f u l  in t er f er en ce .   T h e  s ch em at ic  r ep r es en ta t io n   o f   MU D - SL C   te ch n i q u e  i s   p r e s en ted   i n   Fig u r e  1 .           Fig u r e   1 .   Fu n ctio n al  co m p o n e n ts   o f   th e  MI MO - OFDM  co m m u n icatio n   s y s tem   u tili zin g   E D  f o r   SS ,   I m p lem en ted   t h r o u g h   MU D - S L C   tech n iq u e       2 . 1 .     Sy s t e m   mo del    T h e  p r o p o s ed   f r a m ewo r k   o p er ates  with in   a  MI MO - OFD M  C R   n etwo r k ,   le v er ag in g   s p atial  an d   f r eq u e n cy   d i v er s ity   to   e n h an c e  SS .   T h e  s y s tem   co n s is ts   o f     tr an s m it  an ten n as  at  th e  PU   an d     r ec eiv e   an ten n as  at  th e  SU.  MI MO   tech n o lo g y   en a b les  s p atial  d iv er s ity ,   wh ile  OFDM  m itig ates  f r eq u e n cy - s elec tiv e   f ad in g   b y   d i v id in g   t h e  s ig n al  N  o r th o g o n al  s u b ca r r ier s .   T h e  r ec eiv ed   s ig n al  at  th e  i th   a n ten n a  is   ex p r ess ed   as     = +   ( 1 )     w h er e    r ep r esen ts   ch an n el  m atr ix   m o d ellin g   p ath   lo s s ,   f a d in g   an d   in ter f e r en ce .     r ep r e s en ts   v ec to r   o f   tr an s m itted   s ig n als  f r o m   PU  an ten n as,  m o d u lated   u s in g   QPSK  o r   QAM .     r ep r esem ts   n o is e  with   ze r o   m ea n   an d   v ar ian ce   σ 2 .   T o   m itig ate   in ter f er en ce ,   t h e  p r o p o s ed   s y s tem   em p lo y es  MU D  to   s ep ar ate  o v er la p p in g   s ig n als  f r o m   m u ltip le  u s er s .   S L C   ag g r eg ates  th e  en er g y   ac r o s s   N r   an ten n as  to   im p r o v e  th e  ef f ec tiv e  SNR   f o r   r eliab le  d etec tio n .       2 . 2 .     M ulti - us er   det ec t io n ( M UD)   Mu lti - u s er   d etec tio n   ( MU D)   i s   a  en h an ce   tech n iq u e  i n   wir el ess   co m m u n icatio n   s y s tem s ,   p ar ticu lar ly   in   s ce n ar io s   wh er e  m u ltip le  u s er s   tr an s m it  d ata  s im u ltan eo u s ly   o v er   s h ar ed   c h an n els.  T h e   g o al  o f   MU D  is   to   d ec o d e  th e  s ig n als  o f   m u ltip le  u s er s   b y   ac co u n tin g   f o r   t h e  in ter f er en ce   b etwe en   th e m ,   th u s   im p r o v in g   o v e r all  s y s tem   p er f o r m a n ce .   MU D  i s   esp ec ially   cr itical  in   co d e -   d iv is io n   m u ltip le  ac ce s s   ( C DM A) ,   OFDM  an d   MI MO   s y s tem s ,   wh er e  u s er s   o r   an ten n as  s h ar e  th e  s am e  f r eq u e n cy   b an d .   T h e  ze r o - f o r cin g   ( Z F)  d etec to r   elim in ates in ter f er en ce   b y   m u l tip ly in g   th e  r ec eiv e d   s ig n al  b y   th e  p s eu d o - in v er s e  o f   th e  c h a n n el  m atr ix   .   T h e  Z F so lu tio n   is   g iv en   b y :     ̂ = ( ) − 1   ( 2 )     w h er e  X ̂   i s   t h e   e s t im at ed   tr an s m it ted   s i g n a l  v ec to r ,   an d     i s   t h e  a g g r eg at e  ch an n el   m atr ix   ac r o s s   al l   u s er s .   W h il e  Z F   ef f ec tiv ely   r e m o v es   in te r f er en c e,   it   c an   am p lify   n o is e  wh en   t h e  ch an n el  m a tr ix     i s   il l   co n d i tio n ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n h a n ce d   s p ec tr u m  s en s in g   in   MIMO - OF DM c o g n itive  r a d io   n etw o r ks  …  ( S r ika n th a   K a n d h g a l Mo c h ig a r )   5405   2 . 3 .     S qu a re - la w  co m bin ing     Sq u ar e - law  co m b in in g   ( SLC)   is   a  d iv er s ity - co m b in in g   tech n iq u e  o f ten   u s ed   in   c o m m u n icatio n   s y s tem s   to   im p r o v e  d etec tio n   p er f o r m a n ce   u n d er   f ad i n g   c h an n els.  SLC  is   ty p ically   ap p lied   in   E D  f o r   SS ,   wh er e  th e  s ig n als  en er g y   is   co m b in ed   ac r o s s   m u ltip le  b r an c h es  ( e. g .   an ten n as  o r   s u b ca r r ie r s ) .   SLC  co m p u tes  th e  en er g y   o f   th e  r ec eiv e d   s ig n al  an d   s u m s   th e  en er g y   f r o m   all  b r an ch es.  T h is   is   p ar ticu lar ly   ef f ec tiv e  w h en   th e  s ig n al  is   wea k ,   as  it  ca n   i m p r o v e   th e  p r o b a b ilit y   o f   d etec tio n   ( P D )   with o u t  n ee d in g   to   d ec o d in g   th e   ex ac t   tr an s m itted   d ata.   C o n s id er   a   c o m m u n icatio n   s y s tem   with   N r   r ec eiv e   an ten n as  an d   let  th e   r ec eiv ed   s ig n al   o n   th e  i th   b r a n ch   b e  d e n o ted   b y   ( ) .   T h e  SLC  o u t p u t  is   th e   s u m   o f   th e   s q u ar e d   m a g n itu d es  o f   th e  r ec ei v ed   s ig n als,  g iv en   b y :     = ∑ | | 2 = 1   ( 3 )     w h er e,   | y i | 2   r ep r esen ts   th e  en er g y   o f   th e  s ig n al  r ec eiv ed   o n   t h e  i th   b r an c h .   T h e   d ec is io n   o n   wh eth er   a  s ig n al  is   p r esen t o r   a b s en t is m ad e  b y   c o m p ar in g   th e  co m b in ed   en er g y   E   with   a  th r esh o ld   λ .      :   { >         ≤                ( 4 )     Fo r   SLC,  th e  ef f ec tiv e  SNR   af ter   co m b in in g   is   g iv en   b y :        = 1   ∑  = 1     ( 5 )     T h is   s h o ws  th at  c o m b in in g   t h e  en er g y   ac r o s s   N r   b r a n ch es  i m p r o v e   th e   o v e r all  SNR ,   th er eb y   e n h an cin g   t h e  d etec tio n   p er f o r m a n ce ,   p a r ticu lar ly   in   f a d in g   e n v ir o n m en ts .   I n   C R   n etwo r k s ,   SLC  is   o f ten   u s ed   f o r   SS .   I t   h elp s   d etec t  th e  p r esen ce   o f   P U  b y   m ea s u r in g   th e  e n er g y   o f   th e  r ec eiv ed   s ig n al  ac r o s s   m u ltip le  an ten n as  o r   s u b ca r r ier s .   T h is   m ak es  SLC   a  v alu ab le  tech n iq u e  in   d y n am ic  s p ec tr u m   ac ce s s   s ce n ar io s   wh er e  r eliab le  d etec tio n   is   cr u cial.     2 . 4 .     O F DM   t ra ns m is s io n   I n   th e   OFDM - b ased   C R   s y s tem ,   th e  wid eb a n d   ch an n el   is   s eg m en ted   in to   s ev er al  o r th o g o n al   s u b ca r r ier s ,   en ab lin g   t h e  s y s tem   to   m itig ate  f r eq u en c y - s elec tiv e  f ad in g .   T h e  tr a n s m itted   s ig n al  x   co n s is ts   o f   m o d u lated   s y m b o ls   o n   ea ch   s u b ca r r ier .   T h e  s ig n al  o n   th e  k th   s u b ca r r ier   at  tim e  t   is   g iv e n   b y :     ( ) = ∑ 2 ⁄ − 1 = 0    = 0 , 1 , … … . , − 1   ( 6 )     w h er e,   X   r ep r esen ts   th e  m o d u lated   d ata  s y m b o l  o n   th e  n th   s u b ca r r ier ,   N  is   th e  n u m b e r   o f   OFDM  s u b ca r r ier s ,   th e  ex p o n en tial  ter m   r e p r esen ts   th e  s u b ca r r ier   m o d u latio n .   At  th e  r ec eiv er ,   af ter   MU D  a n d   SLC  ar e   ap p lied ,   th e  s y s tem   co m b in es  th e   r ec ei v ed   s ig n al   en e r g ies  ac r o s s   m u ltip le  an ten n as  a n d   s u b ca r r ier s   f o r   SS .   Sp ec tr u m   s en s in g   p r o ce s s   as:   a.   Sig n al  tr an s m is s io n : m u ltip le  SUs   tr an s m its   th eir   d ata  u s in g   OFDM  o v er   s h ar ed   b a n d s .     b.   Sig n al  r ec ep tio n :  th e  r ec eiv ed   s ig n als,  s u b ject  to   m u lti - u s er   in ter f er en ce   an d   n o is e,   ar e  p r o ce s s ed   u s in g   MU D  tech n iq u es su ch   as Z F o r   MM SE.   c.   E n er g y   c o m b i n in g :  SLC  is   ap p lied   to   co m b in e  th e   en er g y   o f   th e  r ec eiv e d   s ig n als  ac r o s s   m u ltip le  an ten n as  an d /o r   s u b c ar r ier s .   d.   Dec is io n   m ak in g :   th e   co m b in ed   en e r g y   is   co m p ar ed   ag ai n s t  th e  d etec tio n   th r esh o l d   to   d ec id e  wh eth er   th e   s p ec tr u m   is   o cc u p ied   b y   a   PU o r   av ailab le  f o r   SU.     2 . 5 .   Co m pu t a t io na l  c o m plex i t y   T h e  co m p u tatio n al  co m p lex it y   o f   th e  MU D - SLC  f r am ewo r k   p r im ar ily   ar is es  f r o m   MU D  alg o r ith m   an d   SLC  en er g y   ag g r eg atio n .   T h e  Z F  d etec to r   u s ed   in   MU D  in v o lv es  m atr ix   in v er s io n   with   a  co m p lex ity   o f   ( 3 ) ,   wh ile  SLC  ad d s   l in ea r   co m p lex ity   p r o p o r tio n al  to   th e  n u m b er   o f   an ten n as  ( ( ) ) .   W h ile  t h ese   o p er atio n s   ar e  m o r e  e f f icien t  th an   d ata - in ten s iv e  m ac h in e  l ea r n in g   m o d els,  o p tim izin g   MU D - SLC  f o r   r ea l - tim e  ap p licatio n s   is   a  f o cu s   f o r   f u tu r e   r esear ch .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   p r esen ts   th e  ex p er im en tal  f in d in g s   an d   th eir   in ter p r etatio n ,   em p h asizin g   t h e   ef f icien cy   o f   th e  p r o p o s ed   MU D - SLC  f r am ewo r k   f o r   SS   in   MI MO - OFDM  C R   n etwo r k s .   B y   in te g r atin g   r esu lts   with   d is cu s s io n ,   to   p r o v i d e  a  co m p r eh en s iv e  u n d e r s tan d in g   o f   h o w  th e   p r o p o s ed   f r am e wo r k   ad d r ess es  SS   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 4 0 1 - 5 4 1 0   5406   ch allen g es,  p ar ticu lar l y   in   lo w - SNR   an d   in ter f er en ce - h ea v y   s ce n ar io s .   T h e  im p lem e n tatio n   p r o ce s s   was  ex ec u ted   with   th e  h elp   o f   MA T L AB   s o f twar e  o n   a  s y s tem   with   an   in tel   i7   p r o ce s s o r ,   win d o ws  1 1   o p er atin g   s y s tem   an d   8 G b   o f   r an d o m - ac ce s s   m em o r y   ( R AM ) .   T h e   s im u latio n   p a r am eter s   f o r   th e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   a r e   o u tlin ed   in   T a b le  1 .       T ab le  1 .   Simu latio n   p ar am eter s   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   P a r a me t e r s   V a l u e s   P U   si g n a l   t y p e   O F D M   N U   f a c t o r   ρ   1 . 0 2   D T  f a c t o r   ρ ΄   1 . 0 1   O F D M   mo d u l a t i o n   t y p e   Q P S K ,   1 6   Q A M ,   6 4   Q A M   D e t e c t i o n   s a mp l e   n u m b e r s   1 2 8 ,   5 1 2 ,   2 5 6   P D   a n d   P f a   r a n g e   [ 0   t o   1 ]   P U   Tx   b r a n c h e s   n u m b e r   1   t o   2   S U   R x   b r a n c h e s  n u m b e r   1   t o   2   S N R   a t   S U   p o i n t   ( d B )   - 3 0   t o   - 10       3 . 1 .     P er f o r m a nce  a na ly s is   I n   th is   s ec tio n ,   th e  e f f icien cy   o f   th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   is   ev alu ated   u s in g   v ar io u s   p ar a m eter s ,   as  lis ted   in   T ab le   1 .   Fig u r e   2   il lu s tr ates  th e  r ec eiv er   o p er atin g   ch a r ac ter is tic  ( R OC )   cu r v e,   d ep ictin g   th e   P D   v er s u s   SNR   f o r   a  2 ×2   M I M O  s y s tem   u n d er   NU  an d   DT   co n d itio n s ,   with   th e   PU  tr an s m itti n g   at  1   W   an d     100   m W .   Fig u r e  3   s h o ws  th e   R OC   cu r v e  o f   P D   v er s u s   Pfa   f o r   a  M I MO   s y s tem   u n d er   N U  an d   DT   f ac to r s ,   with   th e  PU  tr an s m itti n g   at  1   W .   Fig u r e   2   d is p lay s   th e   R OC   cu r v e  f o r   a  2 ×2   M I M O  s y s tem ,   s h o win g     th e  r elatio n s h ip   b etwe en   P D   an d   SNR   f o r   NU  an d   DT   f a cto r s ,   with   p a r am eter s   s et  as  Pfa = 0 . 1 5 ,   N = 1 2 8 ,   P TX = 1 W   an d   1 0 0   m W .   T h e  r esu lts   in d icate   t h at  as  t h e  SNR   im p r o v es,   th e  P D  i n cr ea s es  s ig n if ican tly ,   h ig h li g h tin g   t h e  en h an ce d   SS   p er f o r m a n ce   o f   t h e  MU D - SLC  f r am ewo r k .   Fo r   in s tan ce ,   Fig u r e  2   illu s tr ates  th e  R OC   cu r v e  f o r   a  2 ×2   MI MO   s y s tem   u n d er   NU  an d   DT   co n d itio n s ,   s h o w in g   th at  an   SNR   o f   - 15   d B   a n d   a  Pfa   o f   0 . 1 5 ,   th e   p r o p o s ed   m eth o d   ac h iev es  a  P D   o f   0 . 8 1 .   T h e   r esu lt  o u t p er f o r m s   co n v en tio n al   SLC - b ased   m eth o d s   in   lo w - SNR   s ce n ar io s ,   wh ich   ac h ie v e  P D   v alu es  o f   0 . 7 7   an d   0 . 7 0 .   T h e  i n teg r atio n   o f   MU D  en ab les  ef f ec tiv e   s ep ar atio n   o f   u s er   s ig n als,  m itig atin g   co - ch a n n el  in ter f e r en ce ,   wh ile  SLC  ag g r eg ates  en er g y   f r o m   m u ltip le   an ten n as,  f u r th er   b o o s tin g   th e  o v er all  SNR .   Ho wev er ,   NU  a n d   DT   ad ju s tm en t   p r esen t   ch a llen g es,  p ar ticu lar l y   at  lo wer   SNR   lev el s .   T h ese  f ac to r s   h ig h lig h t  th e  im p o r tan c e  o f   d esig n in g   r o b u s t  alg o r ith m s   to   ad d r ess   r ea l - wo r ld   im p air m e n ts   in   wir eless   en v ir o n m en ts .   Fig u r e  3   p r esen ts   th e   R OC   cu r v e  f o r   t h e  s am e  2 ×2   MI MO   s y s tem ,   illu s tr atin g   th e  P D   v e r s u s   Pfa   at  SNR   lev els  o f   - 15   d B   an d   - 10   d B ,   with   N= 1 2 8   an d   P TX   =1   W .   T h e  r esu lts   r e v ea l  a   tr ad e - o f f   b etwe en   t h e  P D   an d   th e  Pfa .   As th e  SNR   in cr ea s es f r o m   - 1 5   to   - 10   d B ,   th e  R OC   cu r v e  m o v es to war d   th e  t o p - lef t c o r n e r   o f   t h e  p lo t,  s ig n if y in g   an   im p r o v em en t  in   P D   wh ile  m ain tain in g   t h e  s am e  Pfa .   T h is   tr en d   is   an ticip ated ,   as  h ig h er   SNR   co n d itio n s   f ac ilit ate  m o r e  r eliab le  d etec tio n   o f   PU sig n als.             Fig u r e  2 .   R OC   cu r v e  o f   P D   v e r s u s   SNR   f o r   2 ×2   MI MO   u n d er   NU  a n d   DT   f ac t o r   at  P TX   = 1   W   an d   100   mW     Fig u r e  3 .   R OC   cu r v e  o f   P D   v e r s u s   Pfa   f o r   2 × 2   MI MO   u n d er   NU  a n d   DT   f ac t o r   at  P TX   = 1   W   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n h a n ce d   s p ec tr u m  s en s in g   in   MIMO - OF DM c o g n itive  r a d io   n etw o r ks  …  ( S r ika n th a   K a n d h g a l Mo c h ig a r )   5407   T h e  f in d i n g s   p r o v id e  v alu ab l e  in s ig h ts   in to   th e  ef f e ctiv en ess   o f   E D  f o r   SS   in   MI MO - OFDm   C R   Netwo r k s .   B y   ev al u atin g   f ac t o r   s u ch   as  n o is e  u n ce r tain ty ,   d y n am ic   th r esh o ld   ad j u s tm en t,  an d   th e   in ter p la y   b etwe en   d etec tio n   a n d   f alse  alar m   p r o b ab ilit ies,  th ese  f in d in g s   ca n   in f o r m   th e   d ev el o p m en t  an d   r e f in em en t o f   SS   alg o r ith m s   f o r   p r ac tical  im p lem en tatio n .     3 . 2 .     Co m pa ra t iv e  a na ly s is   T ab le  2   o u tlin es  t h e  s im u latio n   p ar a m eter s   f o r   v ar io u s   s ce n ar io s ,   with   s ce n ar io s   1   a n d   2   r e p r esen tin g   SLC   [ 2 4 ]   an d   SLC   [ 2 5 ]   r esp ec tiv ely .   T ab le  3   p r o v id es  a  co m p ar ativ e  a n aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   MU D - SLC   f r am ewo r k   ag ain s t  ex is tin g   S L C - b ased   m eth o d s   in   [ 2 4 ]   an d   [ 2 5 ]   b y   ev alu ati n g   P D   at  v ar io u s   SNR   lev els.  T h e  r esu lts   d em o n s tr ate  th e  s u p er io r   p e r f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d .   Fo r   i n s tan ce ,   at  an   SNR   o f   - 10   d B ,   th e  MU D - SLC  f r am ewo r k   ac h iev es  a  P D   o f   0 . 9 0 ,   co m p ar ed   to   0 . 8 8   [ 2 4 ]   an d   0 . 8 5   [ 2 5 ] .   Similar ly ,   at     SNR = - 15   d B ,   th e  p r o p o s ed   m et h o d   ac h iev es a   P D   o f   0 . 8 1 ,   s u r p ass in g   0 . 7 7   [ 2 4 ]   an d   0 . 7 0   [ 2 5 ] .   T ab le  4   f u r th er   illu s tr ates  th e  p er f o r m an ce   co m p ar is o n   f o r   PD  v er s u s   Pfa   at  SN R = - 1 5 d B .   No tab ly ,   th e  MU D - SLC m eth o d   ac h iev es a   PD   o f   0 . 9 0   at  Pfa = 0 . 4 ,   ex c ee d in g   th e  r esu lts   o f   [ 2 4 ]   ( 0 . 8 9 )   an d   [ 2 5 ]   ( 0 . 8 5 ) .   T h ese  f in d in g s   h ig h lig h t  th e   r o b u s tn ess   o f   t h e  MU D - SLC  f r am ewo r k   in   h an d lin g   lo w - S NR   co n d itio n s   an d   ac h iev in g   a  f a v o r ab le  tr a d e - o f f   b etwe en   PD  an d   Pfa .   T ab le  5   s u m m ar izes  th e  PD  o f   th e  p r o p o s ed   MU D - SLC   f r am ewo r k   co m p a r ed   with   a d v an ce d   m eth o d s ,   in clu d in g   i m p r o v e d   E D  an d   d ee p   lear n i n g - b ased   s p ec tr u m   s en s in g   ( DL - SS ) ,   at  Pfa = 0 . 1 5   a n d   SNR = - 15   d B .       T ab le  2 .   Simu latio n   p ar am eter s   with   th e  d if f er en t scen a r io s   P a r a me t e r s   S c e n a r i o   1   2   N U   f a c t o r   ρ   1 . 0 2   1 . 0 2   D T  f a c t o r   ρ ΄   1 . 0 1   1 . 0 1   S N R   i n   d B   - 3 0   t o   - 10   - 15   Ta r g e t   P f a   0 . 1 5   0   t o 1   P U   Tx   b r a n c h e s   n u m b e r   1   t o   2   1   t o   2   S U   R x   b r a n c h e s  n u m b e r   1   t o   2   1   t o   2   N u mb e r   o f   sam p l e s    1 2 8   1 2 8       T ab le  3 . C o m p ar is o n   o f   P D   v e r s u s   SNR   f o r   th e  p r o p o s ed   M UD - SLC f r am ewo r k   an d   ex is tin g   m eth o d s     ( [ 2 4 ] ,  [ 2 5 ] )   at  Pfa = 0 . 1 5   S c e n a r i o   P a r a me t e r s   S LC   [ 2 4 ]   S LC   [ 2 5 ]   P r o p o se d   M U D   -   S L C     1   S N R =   - 1 0 d B   0 . 8 8   0 . 8 5   0 . 9   S N R =   - 1 5 d B   0 . 7 7   0 . 7   0 . 8 1   S N R =   - 2 5 d B   0 . 6 5   0 . 6   0 . 6 8   S N R =   - 3 0 d B   0 . 5 5   0 . 5   0 . 5 7       T ab le  4 .   C o m p a r is o n   o f   P D   v e r s u s   Pfa   f o r   th e  p r o p o s ed   MU D - SLC f r am ewo r k   an d   ex is tin g   m eth o d s     ( [ 2 4 ] ,  [ 2 5 ] )   at  SNR = - 15   dB   S c e n a r i o   P a r a me t e r s   S LC   [ 2 4 ]   S LC   [ 2 5 ]   P r o p o se d   M U D   -   S L C     2   P f a = 0   0 . 4 2   0 . 3 5   0 . 4 6   P f a = 0 . 2   0 . 7 9   0 . 7 3   0 . 8 2   P f a = 0 . 3   0 . 8 4   0 . 8   0 . 8 5   P f a = 0 . 4   0 . 8 9   0 . 8 5   0 . 9   P f a = 0 . 8   0 . 9 8   0 . 9 6   0 . 9 9       T ab le  5 .   C o m p a r is o n   o f   p r o p o s ed   MU D - SLC with   ad v an ce d   s p ec tr u m   s en s in g   m eth o d s   S c e n a r i o   M e t h o d   P D   a t   P f a = 0 . 1 5   C o m p u t a t i o n a l   c o m p l e x i t y   3   C o n v e n t i o n a l   ED   0 . 7   Lo w   I mp r o v e d   ED   0 . 7 5   M o d e r a t e   DL - SS   0 . 8   H i g h   P r o p o se d   M U D - S LC   0 . 8 1   M o d e r a t e       3 . 3 .     Rea l - wo rld a pp lica bil it y   W h ile  s im u latio n   r esu lts   co n f ir m   th e  r o b u s tn ess   o f   th e  p r o p o s ed   MU D - SLC  f r am ewo r k ,   r ea l  wo r ld   v alid atio n   r em ain s   a  c r u cial  s tep   to   ass ess   it s   p r ac tical  ef f ec tiv en ess .   I n   r ea l  d ep l o y m e n ts ,   ad d itio n al  f ac to r s   s u ch   as  h ar d war e  im p er f ec tio n s ,   n o n - lin e ar ities ,   u s er   m o b il ity   an d   r a p id ly   ch a n g in g   s p ec tr u m   en v i r o n m e n ts   ca n   s ig n if ican tly   i n f lu en ce   s y s tem   p er f o r m an ce .   Fu tu r e  w o r k   will  f o cu s   o n   im p lem e n tin g   th e  f r am ewo r k   in   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 4 0 1 - 5 4 1 0   5408   p h y s ical  test b ed   to   ev alu ate  i ts   r eliab ilit y   u n d er   s u ch   n o n - id ea l  co n d itio n s .   T h is   in clu d e s   test in g   with   r ea l  co g n itiv e  r a d io   h a r d war e  p latf o r m s ,   m ea s u r in g   d etec tio n   a cc u r ac y   in   th e  p r esen ce   o f   d y n am ic  in ter f e r en ce   an d   o b s er v in g   p e r f o r m an ce   in   v ar y in g   m o b ilit y   s ce n ar io s   s u ch   as  UAV - ass i s ted   o r   v eh icu l ar   n etwo r k s .   T h ese   ex p er im en ts   will  h elp   b r id g e  t h e  g ap   b etwe en   th eo r etica l  s im u latio n s   an d   p r ac tical  d ep l o y m en t,  en s u r in g   th e   f r am ewo r k s   ad a p tab ilit y   to   5 G  an d   b e y o n d   wir eless   s y s tem s .     3 . 4 .     Dis cus s io n   T h e  p r o p o s ed   MU D - SLC  SS   f r am ewo r k   ef f ec tiv ely   ad d r e s s es  k ey   ch allen g es  f ac ed   b y   tr ad itio n al   E D  m eth o d s ,   p ar ticu lar l y   u n d er   lo w - SNR   co n d itio n s   an d   i n   m u lti - u s er   en v i r o n m e n ts .   B y   in teg r atin g   MU D,   th e  f r am ewo r k   s ep ar ates  s ig n als  f r o m   m u ltip le  u s er s ,   s ig n if ican tly   r ed u cin g   co - ch an n el  in ter f er en ce .   Ad d itio n ally ,   th e  SLC  tech n iq u e  ag g r e g ates  en er g y   ac r o s s   s p atial  p ath s ,   r esu ltin g   in   a  h i g h er   P D   ev en   in   th e   p r esen ce   o f   f ad in g   an d   n o is e  u n ce r tain ty .   C o m p ar ativ e  an aly s is   with   p r io r   s tu d ies  f u r th er   u n d er s co r es  th e  ad v an tag es  o f   th e  p r o p o s e d   m eth o d .   Un lik e  [ 2 4 ]   an d   [ 2 5 ] ,   wh ich   r ely   s o lely   o n   SLC  f o r   E D,   th e  MU D - SL C   f r am ewo r k   co m b in es  MU D  f o r   in ter f er en ce   m itig atio n   an d   SLC  f o r   en er g y   ag g r eg atio n ,   ac h iev in g   s u p e r io r   p er f o r m an ce .   Fo r   in s tan ce ,   at  a n   SNR   o f   - 15   d B ,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   ac h ie v es a   P D   o f   0 . 8 1 ,   co m p ar ed   t o   0 . 7 7   f o r   [ 2 4 ]   an d   [ 2 5 ] ,   r esp ec tiv ely .   Similar ly ,   at  a  Pfa   o f   0 . 4   th e  p r o p o s ed   s y s tem   attain s   a  P D   o f   0 . 9 0 ,   ex ce e d in g   th e   p er f o r m a n ce   o f   th e   r ef er en ce   s y s tem s .   T h e  p r o p o s ed   MU D - SLC  f r am ewo r k   d em o n s tr ates  s u p er io r   d ete ctio n   p er f o r m an ce ,   ac h iev in g   a  P D   o f   0 . 8 1   at  Pfa = 0 . 1 5 ,   co m p ar e d   to   0 . 7 5   f o r   im p r o v e d   E D  an d   0 . 8 0   f o r   DL - S S.  Un lik e  DL - SS ,   wh ich   d em a n d s   h ig h   co m p u ta tio n al  r eso u r ce s ,   th e  MU D - S L C   m eth o d   b alan ce s   p er f o r m an ce   an d   ef f icien c y ,   m ak in g   it m o r e  s u itab le  f o r   r e s o u r ce - co n s tr ain e d   en v i r o n m e n ts .   W h ile  th e  f r a m ewo r k   d em o n s tr ates  s ig n if ican t  im p r o v e m en ts   in   P D ,   it  in tr o d u ce s   ad d itio n al  co m p u tatio n al  co m p le x ity   d u e  to   th e  MU D  p r o ce s s .   Fu tu r e  r esear ch   c o u ld   e x p lo r e   ad ap tiv e  th r esh o ld i n g   tech n iq u es  o r   m ac h in e   lear n in g   ap p r o ac h es  to   o p tim ize  th e  f r am ewo r k   f o r   r ea l - tim e   ap p licatio n s .   T h is   r ef in em en t   co u ld   f u r th er   en h a n ce   th e  ap p licab ilit y   o f   t h e  MU D - SLC  f r am ewo r k   in   C R   n etwo r k s ,   p ar ticu lar ly   in   d y n am ic  an d   r eso u r ce   co n s tr ain ed   en v ir o n m en ts .   W h ile  t h e  d ataset  is   b ased   o n   s im u latio n ,   th e   f r am ew o r k   is   d esig n ed   to   o p e r ate  in   d y n am ic  r ea l - wo r ld   en v ir o n m en ts .   Fu tu r e  r esear ch   will  c o n f ir m   its   v alid ity   p er f o r m an ce   u s in g   e x p er im e n tal  test b ed s   to   ac co u n t  f o r   h a r d war e  im p er f ec tio n s ,   m o b ilit y   an d   in ter f er en ce   f r o m   e x ter n al  s o u r ce s .       4.   CO NCLU SI O N    T h is   r esear ch   p r esen ts   a  r o b u s t  SS   f r am ewo r k   f o r   MI MO - OFDM  C R   n etwo r k s ,   co m b in in g   MU D  an d   SLC  tech n iq u es.  T h e  p r o p o s e d   s y s tem   d eliv er s   s u p er io r   d e tectio n   p er f o r m an ce ,   esp ec iall y   in   lo w - SNR   an d   in ter f er en ce - p r o n e  en v ir o n m e n ts .   Key   f in d in g s   in d icate   th at   th e  MU D - SLC  f r am ewo r k   ac h iev es  a  P D   o f   0 . 8 1   at  an   SNR   o f   - 15   d B ,   s ig n if ican tly   o u tp er f o r m in g   ex is tin g   SLC - b ased   m eth o d s .   At  a  Pfa   o f   0 . 1 5   a n d   an   SNR   o f   - 15   d B ,   th e  f r am ewo r k   s u r p ass es c o n v en tio n al  an d   ad v a n c ed   ap p r o ac h es.  B y   r ed u cin g   in ter f er en ce   th r o u g h   MU D  an d   en h an cin g   s ig n al  ag g r eg atio n   u s in g   SLC,  th e  s y s tem   im p r o v es  s p ec tr u m   u tili za tio n   an d   n etwo r k   r eliab ilit y   in   d y n am ic  an d   ch allen g in g   co n d itio n s .   Alth o u g h   th e  ap p r o ac h   p r o v id es  s u b s tan tial  b en ef its ,   th e   co m p u tatio n al  c o m p lex ity   co u ld   p r esen t  d if f icu lties   f o r   r ea l - tim e  d ep lo y m e n t.  Ho wev e r ,   th e  b alan ce   b etwe e n   co m p u tatio n al   ef f icien c y   an d   p er f o r m an ce   m ak es  it  p r ac tical  f o r   v ar io u s   ap p licatio n s .   Fu tu r e  r esear ch   co u l d   f o cu s   o n   d ev el o p in g   a d ap tiv e   alg o r ith m s   an d   co n d u ctin g   te s tb ed   v alid atio n s   to   f u r th er   o p tim ize  co m p lex ity   an d   en h a n ce   r ea l - wo r ld   p er f o r m an ce .   T h ese  ad v a n ce m en ts   will  s u p p o r t  th e  in teg r atio n   o f   C R   s y s tem s   in   n ex t - g en e r atio n   wir eless   n etwo r k s ,   in clu d i n g   5 G  a n d   b ey o n d .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   Y .   Ze n g ,   Y . - C .   L i a n g ,   A .   T.   H o a n g ,   a n d   R .   Zh a n g ,   “ A   r e v i e w   o n   s p e c t r u m   sen s i n g   f o r   c o g n i t i v e   r a d i o :   c h a l l e n g e s  a n d   s o l u t i o n s, ”   EU RAS I P   J o u rn a l   o n   Ad v a n c e s  i n   S i g n a l   Pr o c e ss i n g ,   v o l .   2 0 1 0 ,   n o .   1 ,   p .   3 8 1 4 6 5 ,   D e c .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 0 / 3 8 1 4 6 5 .   [ 2 ]   A .   G h a sem i   a n d   E.   S .   S o u s a ,   “ S p e c t r u m  s e n s i n g   i n   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s :   r e q u i r e m e n t s,   c h a l l e n g e s  a n d   d e si g n   t r a d e - o f f s,”   I EEE  C o m m u n i c a t i o n s  M a g a zi n e ,   v o l .   4 6 ,   n o .   4 ,   p p .   3 2 – 3 9 ,   A p r .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C O M . 2 0 0 8 . 4 4 8 1 3 3 8 .   [ 3 ]   I .   F .   A k y i l d i z ,   W . - Y .   L e e ,   M .   C .   V u r a n ,   a n d   S .   M o h a n t y ,   “ N e X t   g e n e r a t i o n / d y n a m i c   s p e c t r u m   a c c e ss/ c o g n i t i v e   r a d i o   w i r e l e ss   n e t w o r k s:   a   s u r v e y , ”   C o m p u t e r  N e t w o rks ,   v o l .   5 0 ,   n o .   1 3 ,   p p .   2 1 2 7 – 2 1 5 9 ,   S e p .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 0 6 . 0 5 . 0 0 1 .   [ 4 ]   M .   Z.   A l o m ,   T.   K .   G o d d e r ,   a n d   M .   N .   M o r s h e d ,   “ A   s u r v e y   o f   s p e c t r u m   se n si n g   t e c h n i q u e s   i n   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k , ”   i n   2 0 1 5   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A d v a n c e s   i n   E l e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   ( I C AEE) ,   I EEE,   D e c .   2 0 1 5 ,   p p .   1 6 1 – 1 6 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A EE. 2 0 1 5 . 7 5 0 6 8 2 1 .   [ 5 ]   P .   C .   S o f o t a si o s,  E.   R e b e i z ,   L.   Zh a n g ,   T.   A .   Tsi f t si s,   D .   C a b r i c ,   a n d   S .   F r e e a r ,   “ E n e r g y   d e t e c t i o n   b a se d   s p e c t r u m  sen s i n g   o v e r   κ − μ   a n d   κ − μ   e x t r e me   f a d i n g   c h a n n e l s, ”   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   Ve h i c u l a r   T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 3 1 – 1 0 4 0 ,   M a r .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 2 . 2 2 2 8 6 8 0 .   [ 6 ]   G .   V a z q u e z - V i l a r ,   R .   Lo p e z - V a l c a r c e ,   a n d   J.  S a l a ,   “ M u l t i a n t e n n a   sp e c t r u m  se n s i n g   e x p l o i t i n g   sp e c t r a l   a   p r i o r i   i n f o r mat i o n , ”   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   Wi r e l e s s  C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 3 4 5 – 4 3 5 5 ,   D e c .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TW C . 2 0 1 1 . 1 0 1 2 1 1 . 1 1 0 6 6 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E n h a n ce d   s p ec tr u m  s en s in g   in   MIMO - OF DM c o g n itive  r a d io   n etw o r ks  …  ( S r ika n th a   K a n d h g a l Mo c h ig a r )   5409   [ 7 ]   Z.   Y e ,   G .   M e mi k ,   a n d   J.   G r o ss p i e t sc h ,   “ E n e r g y   d e t e c t i o n   u s i n g   e s t i m a t e d   n o i se   v a r i a n c e   f o r   sp e c t r u m   se n s i n g   i n   c o g n i t i v e   r a d i o  n e t w o r k s,”   i n   2 0 0 8   I EEE  Wi r e l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o r k i n g   C o n f e re n c e ,   I EEE,   M a r .   2 0 0 8 ,   p p .   7 1 1 – 716 ,   d o i :  1 0 . 1 1 0 9 / W C N C . 2 0 0 8 . 1 3 1 .   [ 8 ]   W. - L.   C h i n ,   “ O n   t h e   n o i se   u n c e r t a i n t y   f o r   t h e   e n e r g y   d e t e c t i o n   o f   O F D M   si g n a l s, ”   I EE E  T r a n sa c t i o n s  o n   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y ,  v o l .   6 8 ,   n o .   8 ,   p p .   7 5 9 3 – 7 6 0 2 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 9 . 2 9 2 0 1 4 2 .   [ 9 ]   T.   M .   G e t u ,   W .   A j i b ,   a n d   R .   La n d r y ,   “ A   S i mp l e   F – t e s t   b a se d   sp e c t r u m   s e n si n g   t e c h n i q u e   f o r   M I M O   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s , ”   i n   2 0 1 8   1 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Wi r e l e ss  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   N e t w o rk i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n s  ( W i Mo b ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W i M O B . 2 0 1 8 . 8 5 8 9 1 2 3 .   [ 1 0 ]   T.   M .   G e t u ,   W .   A j i b ,   R .   La n d r y ,   a n d   G .   K a d d o u m ,   “ T o w a r d   o v e r c o mi n g   a   h i d d e n   t e r mi n a l   p r o b l e m  a r i si n g   i n   M I M O   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s:   a   t e n so r - b a s e d   s p e c t r u m  se n s i n g   a l g o r i t h m,”   I E EE  T ra n sa c t i o n s  o n   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 8 ,   n o .   1 0 ,     p p .   9 8 3 3 – 9 8 4 7 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 9 . 2 9 3 3 8 5 7 .   [ 1 1 ]   J.  Z h a n g ,   L .   Li u ,   M .   Li u ,   Y .   Y i ,   Q .   Y a n g ,   a n d   F .   G o n g ,   “ M I M O   s p e c t r u m  se n s i n g   f o r   c o g n i t i v e   r a d i o - b a s e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s, ”   I EEE  I n t e r n e t   o f   T h i n g s  J o u r n a l ,   v o l .   7 ,   n o .   9 ,   p p .   8 8 7 4 – 8 8 8 5 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 0 . 2 9 9 7 7 0 7 .   [ 1 2 ]   M .   S .   M i a h ,   M .   S c h u k a t ,   a n d   E .   B a r r e t t ,   “ S e n si n g   a n d   t h r o u g h p u t   a n a l y si s   o f   a   M U - M I M O   b a s e d   c o g n i t i v e   r a d i o   sc h e m e   f o r   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s,”   C o m p u t e r  C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 4 ,   p p .   4 4 2 – 4 5 4 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m c o m . 2 0 2 0 . 0 3 . 0 0 3 .   [ 1 3 ]   M .   Ji n ,   Q .   G u o ,   J.   X i ,   Y .   Li ,   a n d   Y .   L i ,   “ O n   sp e c t r u m   se n si n g   o f   O F D M   s i g n a l s  a t   l o w   S N R :   n e w   d e t e c t o r s  a n d   a s y m p t o t i c   p e r f o r m a n c e , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   S i g n a l   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   6 5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 2 1 8 – 3 2 3 3 ,   J u n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSP . 2 0 1 7 . 2 6 8 8 9 6 7 .   [ 1 4 ]   G .   L.   S t u b e r ,   J.  R .   B a r r y ,   S .   W .   M c La u g h l i n ,   Y e   Li ,   M .   A .   I n g r a m ,   a n d   T.   G .   P r a t t ,   “ B r o a d b a n d   M I M O - O F D M   w i r e l e ss   c o mm u n i c a t i o n s , ”   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   I EEE ,   v o l .   9 2 ,   n o .   2 ,   p p .   2 7 1 – 2 9 4 ,   F e b .   2 0 0 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 0 3 . 8 2 1 9 1 2 .   [ 1 5 ]   H .   H a r k a t ,   P .   M o n t e i r o ,   A .   G a me i r o ,   F .   G u i o m a r ,   a n d   H .   F .   T h a r i q   A h m e d ,   “ A   S u r v e y   o n   M I M O - O F D M   sy st e ms :   r e v i e w   o f   r e c e n t   t r e n d s,”   S i g n a l s ,   v o l .   3 ,   n o .   2 ,   p p .   3 5 9 – 3 9 5 ,   Ju n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s i g n a l s3 0 2 0 0 2 3 .   [ 1 6 ]   D .   B .   R a w a t ,   “ E v a l u a t i n g   p e r f o r m a n c e   o f   c o g n i t i v e   r a d i o   u sers   i n   M I M O - O F D M - b a se d   w i r e l e ss  n e t w o r k s , ”   I E EE   Wi rel e ss   C o m m u n i c a t i o n s L e t t e rs ,   v o l .   5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 7 6 – 4 7 9 ,   O c t .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LWC . 2 0 1 6 . 2 5 8 7 2 6 2 .   [ 1 7 ]   J.  Lo r i n c z ,   I .   R a ml j a k ,   a n d   D .   B e g u ši ć ,   “ A   r e v i e w   o f   t h e   n o i s e   u n c e r t a i n t y   i m p a c t   o n   e n e r g y   d e t e c t i o n   w i t h   d i f f e r e n t   O F D M   sy st e m  d e s i g n s, ”   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 8 ,   p p .   1 8 5 – 2 0 7 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mc o m . 2 0 1 9 . 0 9 . 0 1 3 .   [ 1 8 ]   X .   F e r n a n d o   a n d   G .   Lă z ă r o i u ,   “ S p e c t r u m   se n si n g ,   c l u st e r i n g   a l g o r i t h ms,   a n d   e n e r g y - h a r v e st i n g   t e c h n o l o g y   f o r   c o g n i t i v e - r a d i o - b a s e d   I n t e r n e t - of - Th i n g s  n e t w o r k s, ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 8 ,   p .   7 7 9 2 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 3 1 8 7 7 9 2 .   [ 1 9 ]   R .   A h me d ,   Y .   C h e n ,   a n d   B .   H a ssa n ,   “ D e e p   l e a r n i n g - d r i v e n   o p p o r t u n i st i c   sp e c t r u m a c c e ss  ( O S A )   f r a mew o r k   f o r   c o g n i t i v e   5 G   a n d   b e y o n d   5 G   ( B 5 G )   n e t w o r k s , ”   Ad   H o c   N e t w o rks ,   v o l .   1 2 3 ,   p .   1 0 2 6 3 2 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 2 1 . 1 0 2 6 3 2 .   [ 2 0 ]   W .   W u   e t   a l . ,   “ J o i n t   se n si n g   a n d   t r a n smiss i o n   o p t i mi z a t i o n   f o r   I R S - a ssi s t e d   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s, ”   I EE E   T ra n s a c t i o n s  o n   Wi re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   9 ,   p p .   5 9 4 1 – 5 9 5 6 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TWC . 2 0 2 3 . 3 2 3 8 6 8 4 .   [ 2 1 ]   A .   N a ss e r ,   H .   A l   H a j   H a ssa n ,   J .   A b o u   C h a a y a ,   A .   M a n s o u r ,   a n d   K . - C .   Y a o ,   “ S p e c t r u m  se n si n g   f o r   c o g n i t i v e   r a d i o :   r e c e n t   a d v a n c e s a n d   f u t u r e   c h a l l e n g e , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 1 ,   n o .   7 ,   p .   2 4 0 8 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 1 0 7 2 4 0 8 .   [ 2 2 ]   P .   S i v a g u r u n a t h a n ,   P .   R a ma k r i s h n a n ,   a n d   N .   S a t h i sh k u mar,   “ R e c e n t   p a r a d i g ms   f o r   e f f i c i e n t   s p e c t r u m  s e n s i n g   i n   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s:   i ssu e s  a n d   c h a l l e n g e s,”   J o u rn a l   o f   P h y s i c s:   C o n f e re n c e   S e r i e s ,   v o l .   1 7 1 7 ,   p .   0 1 2 0 5 7 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 7 1 7 / 1 / 0 1 2 0 5 7 .   [ 2 3 ]   L.   R o d e s,   A .   K a u sh i k ,   S .   K .   S h a r ma,   S .   C h a t z i n o t a s ,   a n d   F .   J o n d r a l ,   “ S q u a r e - l a w   sel e c t o r   a n d   sq u a r e - l a w   c o m b i n e r   f o r   c o g n i t i v e   r a d i o   sy s t e ms :   a n   e x p e r i me n t a l   st u d y , ”   i n   2 0 1 6   I EEE   8 4 t h   V e h i c u l a r  T e c h n o l o g y   C o n f e r e n c e   ( VTC - F a l l ) ,   I EEE,   S e p .   2 0 1 6 ,     p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / V T C F a l l . 2 0 1 6 . 7 8 8 1 2 3 6 .   [ 2 4 ]   J.  Lo r i n c z ,   I .   R a m l j a k ,   a n d   D .   B e g u s i c ,   “ A l g o r i t h m  f o r   e v a l u a t i n g   e n e r g y   d e t e c t i o n   s p e c t r u m  se n si n g   p e r f o r m a n c e   o f   c o g n i t i v e   r a d i o   M I M O - O F D M   s y st e ms,”   S e n so rs ,   v o l .   2 1 ,   n o .   2 0 ,   p .   6 8 8 1 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 1 2 0 6 8 8 1 .   [ 2 5 ]   J.  Lo r i n c z ,   I .   R a ml j a k ,   a n d   D .   B e g u š i ć ,   “ P e r f o r m a n c e   a n a l y ses  o f   e n e r g y   d e t e c t i o n   b a se d   o n   s q u a r e - l a w   c o m b i n i n g   i n   M I M O - O F D M   c o g n i t i v e   r a d i o   n e t w o r k s, ”   S e n so rs ,   v o l .   2 1 ,   n o .   2 2 ,   p .   7 6 7 8 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 1 2 2 7 6 7 8 .   [ 2 6 ]   J.  L o r i n c z ,   I .   R a ml j a k ,   a n d   D .   B e g u ši ć ,   “ A n a l y s i s   o f   t h e   i mp a c t   o f   d e t e c t i o n   t h r e sh o l d   a d j u s t me n t s   a n d   n o i s e   u n c e r t a i n t y   o n   e n e r g y   d e t e c t i o n   p e r f o r m a n c e   i n   M I M O - O F D M   c o g n i t i v e   r a d i o   sy s t e m s,”   S e n s o rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 ,   p .   6 3 1 ,   Jan .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 0 2 0 6 3 1 .   [ 2 7 ]   G .   P a n ,   J.  L i ,   a n d   F .   Li n ,   “ A   c o g n i t i v e   r a d i o   s p e c t r u m  se n s i n g   m e t h o d   f o r   a n   O F D M   si g n a l   b a se d   o n   d e e p   l e a r n i n g   a n d   c y c l e   sp e c t r u m,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i g i t a l   M u l t i m e d i a   Bro a d c a st i n g ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 1 0 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 5 0 6 9 0 2 1 .   [ 2 8 ]   M .   A l - A m i d i e   e t   a l . ,   “ R o b u st   s p e c t r u m  se n si n g   d e t e c t o r   b a se d   o n   M I M O   c o g n i t i v e   r a d i o s  w i t h   n o n - p e r f e c t   c h a n n e l   g a i n , ”   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   p .   5 2 9 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 0 0 5 0 5 2 9 .   [ 2 9 ]   A .   Za i mb a sh i ,   “ S p e c t r u m   se n si n g   i n   a   c a l i b r a t e d   m u l t i - a n t e n n a   c o g n i t i v e   r a d i o :   e x a c t   LR T  a p p r o a c h e s, ”   AE U   -   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r o n i c s  a n d   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 3 ,   p .   1 5 2 9 6 8 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e u e . 2 0 1 9 . 1 5 2 9 6 8 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        S r ik a n t h a   K a n d h g a l  M o c h ig a r           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a ss ista n t  p r o fe ss o r  in   t h e   d e p a rtme n t  o f   e lec tro n ics   a n d   c o m m u n ica ti o n   e n g i n e e rin g ,   Ba ll a ri   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y   a n d   M a n a g e m e n t  Ba ll a ri,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  He   h a s  tea c h in g   e x p e ri e n c e   o f  1 3   y e a rs.  He   h a s  p u b li sh e d   3   jo u r n a l  a n d   2   c o n fe re n c e   p a p e rs.  His  a re a   o f  re se a rc h   is  s p e c tru m   se n sin g   i n   c o g n i ti v e   ra d i o   n e two r k s .   He   i s  d o in g   re se a rc h   in   th e   De p a r tme n t  o f  El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   P r o u d h a d e v a ra y a   In stit u te  o f  Tec h n o l o g y ,   H o sa p e te,  re se a rc h   c e n ter  a ffil iate d   to   Vis v e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un iv e rsity ,   Be lag a v i,   I n d i a.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  srik a n th k m 2 0 1 9 @g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 4 0 1 - 5 4 1 0   5410     Ro h ith a   Ujjin i  Ma t a d           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  p ro fe ss o r  a n d   p rin c ip a l  in   P DIT -   P ro u d h a d e v a ra y a   In stit u te  o f  Te c h n o l o g y ,   Ho sa p e te   Ka rn a tak a ,   I n d ia.  He   h a s  p u b li s h e d   2 5   p a p e rs  in   re fe rre d   i n tern a ti o n a l  j o u r n a ls,  1 2   p a p e rs  in   n a ti o n a l  a n d   in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  His  a re a   o f  re s e a rc h   wa s  sp e c tru m   se n sin g   in   c o g n it iv e   ra d io   n e two rk s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  ro h it h a u jj i n i2 0 1 0 @g m a il . c o m .         Pre m a c h a n d   Do d d a m a g a d i  R a m a n a ik           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  p ro fe ss o r  in     th e   De p a rtme n t  o f  El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   Ba ll a ri  I n stit u te  o f  Tec h n o l o g y   a n d   M a n a g e m e n t  Ba ll a ri,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  He   h a s  tea c h in g   e x p e rien c e   o f  2 2   y e a rs  a n d   i n d u strial  e x p e rien c e   o f  2   y e a rs.  He   h a s  p u b li sh e d   5   jo u rn a l   a n d   6   c o n fe re n c e   p a p e rs.  His  a re a   o f  re se a rc h   is  i m a g e   c o m p re ss io n   wit h   h a r d wa re   re a li z a ti o n .  His  a re a s  o f   in tere st  a re   in   VLS I,   ima g e   p ro c e ss in g   a n d   m icro e lec tro n ics .  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  p re m c h a n d . d r5 5 5 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.