Optimal value of past samples for decision making in cognitive radio networks
| Autor: | Jefferson Jara Estupiñan, Diego Armando Giral Ramírez, Cesar Augusto Hernandez Suarez, CESAR AUGUSTO HERNANDEZ SUAREZ |
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| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Tecnura, Vol 24, Iss 65, Pp 13-26 (2020) |
| ISSN: | 2248-7638 0123-921X |
| DOI: | 10.14483/22487638.15278 |
| Popis: | espanolContexto: El modelado y prediccion del uso del espectro por parte de los PU es un aspecto importante para reducir la interferencia entre los SU y PU, y mejorar el desempeno de la decision espectral. Lo anterior requiere de informacion espectral pasada, que permita al algoritmo modelar el comportamiento del PU. Objetivo: Determinar el valor optimo de muestras pasadas y tiempo de recalculo de criterios de decision, para los algoritmos de toma de decisiones en redes de radio cognitiva. Metodologia: Se realizan varios experimentos de simulacion a partir del algoritmo FFAHP, en dos diferentes enfoques, tiempo-real y mejor-esfuerzo, con trafico alto y bajo, en la banda de frecuencia GSM. Se realiza un analisis estadistico de los datos obtenidos, variando los parametros de time range, mientras criteria time permanece constante, y viceversa. Resultados: Para trafico alto es suficiente con tomar 1800 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parametros y actualizarlos cada 10 minutos (1800). Si el trafico es bajo es suficiente con tomar 5400 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parametros y actualizarlos cada 10 minutos (1800). Conclusiones: No es necesario un numero elevado de muestras anteriores para determinar el valor inicial de los parametros de decision para obtener un buen desempeno de la tasa de handoff, asi como tampoco lo es para la actualizacion de los mismos, para un trafico correspondiente a la banda de frecuencia GSM. Financiamiento: El presente trabajo es un resultado de un proyecto de investigacion financiado por el Centro de Investigaciones y Desarrollo Cientifico de la Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas. EnglishContext: Modeling and prediction of spectrum use by PUs is an important aspect to reduce interference between SUs and PUs, and improve the performance of the spectral decision. This requires past spectral information, which allows the algorithm to model the behavior of the PU. Objective: Determine the optimal value of past samples and time to recalculate decision criteria for decision-making algorithms in cognitive radio networks. Methodology: Several simulation experiments are performed from the FFAHP algorithm, in two different approaches, real-time and best-effort, with high and low traffic, in the GSM frequency band. A statistical analysis of the data obtained is performed, varying the time range parameters, while time criteria remains constant, and vice versa. Results: For high traffic it is enough to take 1800 previous samples to calculate the initial value of the parameters and update them every 10 minutes (1800). If the traffic is low, it is enough to take 5400 previous samples to calculate the initial value of the parameters and update them every 10 minutes (1800). Conclusions: A large number of previous samples is not necessary to determine the initial value of the decision parameters to obtain a good performance of the handoff rate, nor is it necessary for updating them, for traffic corresponding to the band of GSM frequency. Funding: This work is a result of a research project funded by the Center for Research and Scientific Development of the Francisco Jose de Caldas District University. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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