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Context: The modeling and prediction of spectrum usage by PUs is an important aspect in reducing interference between SUs and Pus, and for improving overall spectral decision-performance. This process requires past spectral information that might allow the algorithm to model the behavior of the PU. Objective: To determine the optimal value of past samples and recalculation time of decision criteria for the decision-making algorithms in cognitive radio networks. Methodology: Several simulation experiments were carried out using the FFAHP algorithm. Two different approaches were used (real time, and better 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 the time criteria remained constant, and vice versa. Results: In high traffic conditions, it is enough to take 1800 previous samples to calculate the initial value of the parameters and update them every 10 minutes (1800). Whereas, in low traffic conditions, 5400 previous samples are needed in order to calculate the initial value of parameters and update them every 10 minutes (1800). Conclusions: A high number of previous samples is not necessary to determine the initial value of the decision parameters in order to obtain a good performance of the handoff rate, nor is it necessary to update those parameters to obtain traffic corresponding to the band of GSM frequency. Funding: The present work is a result of a research project financed by the Center of Research and Scientific Development of the District University Francisco José de Caldas. Resumen Contexto: El modelado y predicción 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 desempeño de la decisión espectral. Lo anterior requiere de información espectral pasada, que permita al algoritmo modelar el comportamiento del PU. Objetivo: Determinar el valor óptimo de muestras pasadas y tiempo de recálculo de criterios de decisión para los algoritmos de toma de decisiones en redes de radio cognitiva. Metodología: Se realizan varios experimentos de simulación a partir del algoritmo FFAHP, en dos diferentes enfoques, tiempo real y mejor esfuerzo, con tráfico alto y bajo, en la banda de frecuencia GSM. Se realiza un análisis estadístico de los datos obtenidos, variando los parámetros de time range, mientras criteria time permanece constante, y viceversa. Resultados: Para tráfico alto es suficiente con tomar 1800 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parámetros y actualizarlos cada 10 minutos (1800). Si el tráfico es bajo es suficiente con tomar 5400 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parámetros y actualizarlos cada 10 minutos (1800). Conclusiones: No es necesario un número elevado de muestras anteriores para determinar el valor inicial de los parámetros de decisión para obtener un buen desempeño de la tasa de handoff, así como tampoco lo es para la actualización de los mismos, para un tráfico correspondiente a la banda de frecuencia GSM. Financiamiento: El presente trabajo es un resultado de un proyecto de investigación financiado por el Centro de Investigaciones y Desarrollo Científico de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. |
