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Resumen La radio cognitiva (CR) es el paradigma que permite optimizar la eficiencia del espectro radio eléctrico a través de una gestión dinámica basado en el censado, decisión, compartición y movilidad espectral, siendo la toma de decisiones la encargada de la selección del mejor/mejores canales para la transmisión de los datos de los nodos cognitivos (SUs), dependiendo de la calidad de servicio solicitada (Best Effort [BE] o Real Time [RT]). La literatura existente plantea implícitamente la utilización de una estrategia reactiva para la selección de dichas bandas. No obstante, ello implica que las solicitudes de los SUs solo se procesarán una vez arriben a la estación base (BS) de la red cognitiva, generando retrasos adicionales en el envío de los datos. En el presente artículo se plantea el uso de la estrategia proactiva planteada en López, Rivas y Pedraza (2017), pretendiendo con ello que el procesamiento de las solicitudes de asignación de espectro para los SUs se realice de manera más rápida o eficiente (tiempo menor de procesamiento en la BS), y con ello optimizando la etapa de decisión espectral en CR. La metodología utilizada parte del uso de una base de datos real que incluye la presencia o ausencia de usuarios primarios o licenciados (PUs) en la banda celular GSM caracterizada mediante redes bayesianas (López, Ordoñez y Rivas, 2016), y donde el ranking de canales disponibles en un slot de tiempo para la asignación a SUs (ordenado de mejor a peor canal) y el ranking de SUs (organizado de acuerdo a los recursos solicitados, dando prelación a las solicitudes Real Time) se implementa a través de algoritmos basados en Topsis y FAHP. Los resultados demuestran que el sistema proactivo reduce el tiempo de asignación de canales a los SUs sin degradar la comunicación del PU. Abstract The Cognitive Radio (CR) is the paradigm that allows optimizing the efficiency of the electric radio spectrum through a dynamic management based on sensing, decision, sharing and spectral mobility, being the decision maker responsible for selecting the best Channels for the transmission of data from cognitive nodes (SUs), depending on the requested quality of service (Best Effort (BE) or Real Time (RT)). The existing literature implicitly proposes the use of a reactive strategy for the selection of such bands; However, this implies that SU requests will only be processed once they arrive at the base station (BS) of the cognitive network, generating additional delays in sending the data. This article proposes the use of the proactive strategy proposed in (López, Rivas y Pedraza, 2017), thus pretending that the processing of spectrum assignment requests for SUs is carried out more quickly or efficiently (less processing time at the BS), thereby optimizing the spectral decision step in CR. The methodology used, part of the use of a real database that includes the presence or absence of primary or licensed users (PUs) in the GSM cellular band characterized by Bayesian Networks (López, Ordoñez y Rivas, 2016), and where the ranking of available channels in a slot Of time for allocation to SUs (sorted from best to worst channel) and SUs ranking (organized according to requested resources, giving priority to Real Time requests) is implemented through algorithms based on Topsis and FAHP. The results show that the proactive system reduces channel allocation time to SUs without degrading PU communication. Resumo Cognitive Radio (CR) é o paradigma que otimiza a eficiência do espectro radioeléctrico através de uma gestão dinâmica com base em sensoriamento, decisão, compartilhamento e mobilidade espectral, com a tomada de decisões a cargo de selecionar o melhor / melhor canais para transmissão de dados a partir dos nós cognitivas (SUS), dependendo da qualidade do serviço solicitado (Best Effort (BE) ou Tempo real (RT)). A literatura implicitamente colocada através da utilização de uma estratégia de reactivo para a selecção destas bandas; No entanto, isto significa que os pedidos SUS só são processados uma vez chegar na estação de base (BS) da rede cognitiva, gerando atrasos adicionais no envio de dados. Neste artigo o uso da estratégia proativa proposto em (López, Rivas y Pedraza, 2017) surge que pretendia o processamento de pedidos de atribuição de espectro para o SUS ser realizada mais rapidamente ou com eficiência (tempo de processamento menor na BS), optimizando assim espectral CR decisão fase. A avaliação da utilização de um banco de dados real que inclui a presença ou ausência de utilizadores primárias ou licenciado (UP) na banda celular GSM caracterizado por redes Bayesian (López, Ordoñez y Rivas, 2016), e, onde a classificação de canais disponíveis em um slot tempo para a atribuição ao SUS (ordenados do melhor ao pior canal) ea classificação do SUS (organizados de acordo com os recursos solicitados, dando prioridade aos pedidos em tempo real) é implementado através de algoritmos baseados em Topsis e FAHP. Os resultados mostram que o sistema proactiva reduz o tempo de atribuição de canais para as SUs sem degradar comunicação PU. |
