Análisis de cognitive radio en redes móviles

Abstract

El análisis del desempeño de CR genera un gran interés en las comunidades académicas e industriales para satisfacer las crecientes necesidades de los recursos de espectro y la comunicación de datos de alta velocidad. La principal ventaja que ofrece CR es la eficiencia en el uso del espectro electromagnético, ya que permite una gestión óptima del espectro a través de un proceso de cuatro etapas (ciclo cognitivo): detección del espectro, decisión del espectro, compartición del espectro y movilidad. Dentro de todo el ciclo cognitivo, las etapas mas críticas son las de detección y decisión, siendo estas áreas de enorme importancia para todo el proceso cognitivo y presentan dificultades al tener mayores exigencias de hardware para la detección adecuada de los PU y potenciales problemas de seguridad en la red. Bajo estos parámetros, la detección correcta y efectiva de los PU se convierte en una prioridad. Por lo tanto, se han propuesto varios métodos, incluyendo algoritmos de detección, esquemas de detección de energía, detección basada en el valor propio, detección de descomposición de valores singulares SVD, entre otros. En este trabajo se analiza el método de detección de PU SVD, por medio del desarrollo de un simulador CR aplicado a las tecnologías móviles WiFi y LTE, estructurado con cada una de las cuatro etapas de un sistema CR, para lo cual en cada una de estas etapas se usan métodos y algoritmos evaluados en trabajos previos de manera individual. La implementación del simulador CR adapta de manera conjunta a los distintos métodos, los cuales son: SVD, Teoría del juego de coaliciones y handoff por RSSI. Se usa el software NS-3 como entorno de desarrollo de una red cognitiva heterogénea basado en el simulador creado, permitiendo evaluar el rendimiento del método de detección SVD aplicado a una red móvil CR, esto permite validar el método en una red móvil funcional. El rendimiento del método de detección SVD se analiza en términos de probabilidad de detección (Pd) versus SNR mediante simulaciones numéricas y se compara con el método tradicional de Energy Detection y el algoritmo de detección SVD Teórico, utilizando el estimador estadístico MLE. Utilizando el estimador estadístico MLE, los resultados obtenidos fueron los siguientes: MLE (SVD propuesta) = 0,587388, MLE (SVD) = 0,524820, MLE (Energy Detection) = 0,495913, con una desviación estándar de SD (SVD propuesto) = 0.2817681, SD (SVD teórico) = 0.3383261, SD (Energy detection teórico) = 0.4970421. En consecuencia, el sistema evaluado supera los métodos teóricos propuestos en términos de Pd.