Intelligent spectrum decision model that improves performance in cognitive radio networks
| Autor: | Bernal Ariza, Cristian Camilo |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Hernández Suárez, Cesar Augusto |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Spectrum characterization
Multicriteria decision-making Spectral decision Redes neurales (Computadores) Caracterización del espectro Decisión espectral Toma de decisiones multicriterio Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicas Spectrum occupancy prediction Algoritmos (Computadores) Redes de radio cognitiva Predicción de ocupación espectral |
| Zdroj: | RIUD: repositorio U. Distrital Universidad Distrital Francisco José de Caldas instacron:Universidad Distrital Francisco José de Caldas |
| Popis: | Este proyecto de investigación presenta el diseño de un modelo de decisión espectral dinámico para redes de radio cognitiva que permite a los usuarios secundarios acceder al espectro de manera oportunista y utilizar el canal sin afectar el tráfico de los usuarios primarios. El objetivo de este trabajo es utilizar el recurso del espectro de manera eficiente eligiendo el canal apropiado en un instante de tiempo y reduciendo la cantidad de handoff a realizar por el usuario secundario. El modelo desarrollado inició con la implementación de un algoritmo de decisión multi-criterio que clasificó los mejores canales según la caracterización de espectro. Las características calculadas son: baja ocupación de espectro, bajo índice de potencia y baja relación señal/ruido, para la banda de frecuencia GSM de 824 MHz - 879 MHz. Posteriormente, se empleó un algoritmo de predicción de ocupación espectral que permite al usuario secundario acceder a otro canal cuando es intervenido por un usuario primario, este algoritmo es elegido de la evaluación realizada con tres técnicas de predicción. Este trabajo logra integrar dos métodos de decisión que contribuyen a reducir la cantidad de cambios de canal o handoff espectral que debe realizar un usuario secundario al acceder de manera oportunista a un canal licenciado. Los resultados del análisis de las técnicas de predicción indican que el algoritmo GRA junto con SVM presentan mejor desempeño, eligiendo el canal menos utilizado, reduciendo interferencias a los usuarios primarios y disminuyendo la cantidad de handoff necesarios para transmitir los servicios requeridos por el usuario. La conclusión más importante es que la etapa de clasificación por prioridad de los canales permite al usuario secundario elegir los canales donde se realizará menos cambios de canal y mejorar el desempeño de su comunicación. This document proposes the design of a dynamic decision-making model in cognitive wireless networks that allows secondary users to opportunely harness the spectrum and use channels without affecting the traffic of primary users. The implemented model includes an initial decision-making algorithm with multiple criteria that classifies the best channels according to the spectrum characterization and a final algorithm for spectral occupancy prediction that allows the secondary user to change channels when the current channel is requested by a primary user. This algorithm was chosen after evaluating three prediction techniques. This work manages to integrate two decision methods that contribute to reducing the amount of channel changes that the secondary user must perform. The analysis of the results from prediction techniques indicate that the Grey Rational Analysis (GRA) algorithm in combination with the Support Vector Machine (SVM) algorithm presents the best performance in terms of choosing an available channel, reducing the primary user’s interference and diminishing the rate of necessary handoffs. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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