Caracterización de Usuarios Primarios para la Implementación de un Modelo Predictor para la Toma de Decisiones en Redes Inalámbricas de Radio Cognitiva

La actual escasez y el uso ineficiente del espectro de frecuencias lleva a investigadores a buscar soluciones tecnológicas a este problema, se propone por lo tanto la Radio Cognitiva (CR), lo que permite una gestión más eficiente de los recursos existentes para que puedan ser explotados de manera op...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/3715
Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description La actual escasez y el uso ineficiente del espectro de frecuencias lleva a investigadores a buscar soluciones tecnológicas a este problema, se propone por lo tanto la Radio Cognitiva (CR), lo que permite una gestión más eficiente de los recursos existentes para que puedan ser explotados de manera oportunista por los usuarios cognitivos. Este documento presenta el diseño y uso de una red bayesiana para la caracterización de usuario principal (PU) en las redes inalámbricas (GSM 824,9 MHz) con el fin de generar un predictor de la actividad PU, que podría servir como entidad central de una red cognitiva en la toma de decisiones espectrales. De los resultados encontrados, se concluye que la técnica de inteligencia artificial basado en redes bayesianas permite modelar y predecir el comportamiento del usuario principal por encima de 80% para futuros cortos lapsos de tiempo.
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spelling Lopez Sarmiento, Danilo AlonsoOrdoñez, Juan Carlos2016-09-28T20:57:44Z2016-09-28T20:57:44Z2016-08-18http://hdl.handle.net/11349/3715La actual escasez y el uso ineficiente del espectro de frecuencias lleva a investigadores a buscar soluciones tecnológicas a este problema, se propone por lo tanto la Radio Cognitiva (CR), lo que permite una gestión más eficiente de los recursos existentes para que puedan ser explotados de manera oportunista por los usuarios cognitivos. Este documento presenta el diseño y uso de una red bayesiana para la caracterización de usuario principal (PU) en las redes inalámbricas (GSM 824,9 MHz) con el fin de generar un predictor de la actividad PU, que podría servir como entidad central de una red cognitiva en la toma de decisiones espectrales. De los resultados encontrados, se concluye que la técnica de inteligencia artificial basado en redes bayesianas permite modelar y predecir el comportamiento del usuario principal por encima de 80% para futuros cortos lapsos de tiempo.The current shortage and inefficient use of the frequency spectrum leads researchers to seek technological solutions to this problem, it is proposed therefore Cognitive Radio (CR), which allows more efficient management of existing resources so they can be exploited opportunistic way by cognitive users. This paper presents the design and use of a Bayesian network for characterization of primary user (PU) on wireless networks (GSM 824.9 MHz) in order to generate a predictor of PU activity, which could serve as a central entity a cognitive network in making decisions spectral. From the results, it is concluded that artificial intelligence technique based on Bayesian networks allows to model and predict the behavior of the main user above 80% for future short periods of time.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2CognitivaRadioUsuarioPrimarioRedBayesianaPredicciónCaracterizaciónCognitiveRadioPrimaryUserNetworksBayesianPredictionCharacterizationCaracterización de Usuarios Primarios para la Implementación de un Modelo Predictor para la Toma de Decisiones en Redes Inalámbricas de Radio CognitivaCharacterization of Primary Users to Implement Predictor a Model for Decision Making Wireless Networks Cognitive Radioinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILCaracterizacionBayesiana.pdf.jpgCaracterizacionBayesiana.pdf.jpgIM 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