Arquitectura de radio cognitiva para servicios masivos de IoT con acceso dinámico al espectro

En esta investigación se propone una arquitectura cognitiva para servicios masivos de Internet de las cosas sobre Huecos Espectrales en Televisión. La propuesta seleccionó la banda de frecuencia de TVWS como la mejor para enfrentar el reto de escasez de espectro radioeléctrico para servicios masivos...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
doctoralThesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/57770
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/57770
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.57770
Palabra clave:
IoT
TVWS
IoT
TVWS
Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Internet de las cosas
Arquitectura de software
Análisis espectral
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:En esta investigación se propone una arquitectura cognitiva para servicios masivos de Internet de las cosas sobre Huecos Espectrales en Televisión. La propuesta seleccionó la banda de frecuencia de TVWS como la mejor para enfrentar el reto de escasez de espectro radioeléctrico para servicios masivos de IoT. La arquitectura provee la lista de canales disponibles a dispositivos IoT y tiene restricciones de Calidad de servicio (QoS). Definimos un mecanismo de acceso novedoso que se basa en políticas regulatorias al interactuar con TVWS Geolocation Base de datos (GLDB) a través del Protocolo de acceso a espacios en blanco (PAWS) para proporcionar la lista de canales disponibles para dispositivos IoT. Con respecto a restricciones de QoS, exploramos diferentes tipos de implementaciones y referencias áreas de cobertura considerando un modelo de probabilidad de pérdida de paquetes. Además, la investigación describe el proceso de optimización para obtener la máxima área de servicio mientras se mantiene una probabilidad de interrupción por debajo de un objetivo dado. Además, aplicamos un mecanismo de macro-diversidad para mejorar la probabilidad de pérdida de paquetes con respecto a nuestra propuesta y una topología con un solo dispositivo maestro. Podemos evidenciar que la probabilidad promedio de pérdida de paquetes es reducido en 26% cuando la carga es igual al 80% en nuestra propuesta.