Evaluation of Efficiency Techniques for Spectrum Decision Making in Cognitive Radio Wireless Networks
El grado de éxito de una decisión espectral en radio cognitiva depende de que tan bueno sea el modelo de predicción del uso del canal tanto para bandas licenciadas como no licenciadas. En este artículo se exploran tres técnicas para predecir el estado del canal dependiendo del uso dado por el usuari...
- 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:11349/3862
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/3862
- Palabra clave:
- Radio Cognitiva
Espectro
Usuario Primario
Usuario Secundario
Correlación
Regresión Lineal
Autocorrelación
Cognitive Radio
Spectrum
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Secondary User
Correlation
Linear Regression
Autocorrelation
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Radio Cognitiva Espectro Usuario Primario Usuario Secundario Correlación Regresión Lineal Autocorrelación Cognitive Radio Spectrum Primary User Secondary User Correlation Linear Regression Autocorrelation |
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Cognitive Radio Spectrum Primary User Secondary User Correlation Linear Regression Autocorrelation |
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El grado de éxito de una decisión espectral en radio cognitiva depende de que tan bueno sea el modelo de predicción del uso del canal tanto para bandas licenciadas como no licenciadas. En este artículo se exploran tres técnicas para predecir el estado del canal dependiendo del uso dado por el usuario primario. También se proponen modificaciones para optimizar la técnica que tiene mejor desempeño para así obtener una predicción más cercana a la realidad, partiendo del uso de datos reales de redes WiFi como método de validación. Se concluye que nuestro algoritmo es optimo para ventanas de predicción cortas. |
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López Sarmiento, DaniloGarcía González, Angela PatriciaLópez Sarmiento, DaniloTrujillo, Edwin2016-10-04T20:53:33Z2016-10-04T20:53:33Z2016-09-23http://hdl.handle.net/11349/3862El grado de éxito de una decisión espectral en radio cognitiva depende de que tan bueno sea el modelo de predicción del uso del canal tanto para bandas licenciadas como no licenciadas. En este artículo se exploran tres técnicas para predecir el estado del canal dependiendo del uso dado por el usuario primario. También se proponen modificaciones para optimizar la técnica que tiene mejor desempeño para así obtener una predicción más cercana a la realidad, partiendo del uso de datos reales de redes WiFi como método de validación. Se concluye que nuestro algoritmo es optimo para ventanas de predicción cortas.The level of success of spectral decision in cognitive radio networks depends on how good the prediction model of channel usage is in both licensed and unlicensed bands. In this article three different techniques are explored to predict channel state from the point of view of the use given by the primary user and optimization of the best technique is proposed to achieve a closer prediction to reality from the use of actual data of a WiFi network as validation method. The article concludes that our algorithm is optimal for short history windows.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Radio CognitivaEspectroUsuario PrimarioUsuario SecundarioCorrelaciónRegresión LinealAutocorrelaciónCognitive RadioSpectrumPrimary UserSecondary UserCorrelationLinear RegressionAutocorrelationEvaluation of Efficiency Techniques for Spectrum Decision Making in Cognitive Radio Wireless NetworksEvaluation of Efficiency Techniques for Spectrum Decision Making in Cognitive Radio Wireless Networksinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILGarciaAngela,LopezDanilo,TrujilloEdwin2016.pdf.jpgGarciaAngela,LopezDanilo,TrujilloEdwin2016.pdf.jpgIM 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