Методи оцінки смуга сигналу на основі спектральної щільності була введені з метою створення автономної версії універсального класифікатора-синхронізатора (UCS). UCS в когнітивній радіосистемі призначений для визначення та класифікації параметрів прийнятого сигналу з метою встановлення зв'язку на фізичному рівні. У цій роботі, було проведено аналіз відомих методів оцінки смуги сигналу, які показують співвідношення між шириною смуги сигналу, швидкістю і тривалістю. Було проаналізовано методи оцінки смуги сигналу на основі спектральної щільності, запропоновано новий метод. У запропонованому методі спочатку розраховується спектральна щільність прийнятого сигналу, яка передається в якості вхідних даних для оцінки смуги. Оцінювач обчислює гістограму і відокремлює шум від реального сигналу. Після цього розраховуються нижня і верхня границя сигналу, оцінюється смуга і несуча частота. Запропонований метод оцінки здатен працювати за умови співвідношення сигнал/шум до -5 дБ, що було підтверджено кількома екпериментами з моделювання. АВТОМАТИЧНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ МОДУЛЯЦІЇ, КОГНІТИВНА РАДІОСИСТЕМА, ОЦІНКА СМУГИ, СМУГА СИГНАЛУ, СПЕКТРАЛЬНА ЩІЛЬНІСТЬ Signal bandwidth estimation based on PSD detection has been introduced in the aim of creating a standalone version of a Universal Classifier Synchronizer (UCS). UCS is a Cognitive Radio system that can detect, classify, and extract the relevant parameters from a received signal to establish physical layer communications. In this work, we first introduce some well -known bandwidth estimation methods and show the relation between signal bandwidth, symbol rate and symbol time. After that, the PSD approach is implemented on MATLABTM and discussed. In the proposed algorithm, the PSD of the received signal is first calculated and passed as input to the estimator. The estimator computes the histogram and isolates the noise from the real signal. After calculating the threshold and filtering the signal, a specific function is used to obtain the lower and upper bound of the signal and then estimating the bandwidth and the carrier frequency. While the performance of Marballie approach deteriorates when SNR falls under 2, we improve it by some modifications that achieve good accuracy with SNR values down to -5. The validity of the proposed algorithm has been verified by several simulations . AUTOMATIC MODULATION RECOGNITION, BANDWIDTH ESTIMATION, COGNITIVE RADIO SYSTEM, POWER SPECTRAL DENSITY, SIGNAL BANDWIDTH Методы оценки полоса сигнала на основе спектральной плотности были введены с целью создания автономной версии универсального классификатора-синхронизатора (UCS). UCS в когнитивной радиосистеме предназначен для определения и классификации параметров принятого сигнала с целью установления соединения на физическом уровне. В этой работе был проведен анализ известных методов оценки полосы сигнала, которые показывают соотношение между шириной полосы сигнала, скоростью и продолжительностью. Были проанализированы методы оценки полосы сигнала на основе спектральной плотности, предложен новый метод. В предложенном методе сначала рассчитывается спектральная плотность принимаемого сигнала, который передается в качестве входных данных для оценки полосы. Алгоритм вычисляет гистограмму и отделяет шум от реального сигнала. После этого рассчитываются нижняя и верхняя граница сигнала, оценивается полоса и несущая частота. Предложенный метод оценки способен работать при соотношении сигнал / шум до -5 дБ, что было подтверждено несколькими экспериментами . АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ МОДУЛЯЦИИ, КОГНИТИВНАЯ РАДИОСИСТЕМА, ОЦЕНКА ПОЛОСЫ, ПОЛОСА СИГНАЛА, СПЕКТРАЛЬНАЯ ПЛОТНОСТЬ
