Resumen de Optimal value of past samples for decision making in cognitive radio networks

César A. Hernández, Jefferson Jara Estupiñan, Diego Armando Giral Ramírez

• español

  Contexto: El modelado y predicción del uso del espectro por parte de los PU es un aspecto importante para reducir la interferencia entre los SU y PU, y mejorar el desempeño de la decisión espectral. Lo anterior requiere de información espectral pasada, que permita al algoritmo modelar el comportamiento del PU.

  Objetivo: Determinar el valor óptimo de muestras pasadas y tiempo de recalculo de criterios de decisión, para los algoritmos de toma de decisiones en redes de radio cognitiva.

  Metodología: Se realizan varios experimentos de simulación a partir del algoritmo FFAHP, en dos diferentes enfoques, tiempo-real y mejor-esfuerzo, con tráfico alto y bajo, en la banda de frecuencia GSM. Se realiza un análisis estadístico de los datos obtenidos, variando los parámetros de time range, mientras criteria time permanece constante, y viceversa.

  Resultados: Para tráfico alto es suficiente con tomar 1800 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parámetros y actualizarlos cada 10 minutos (1800). Si el tráfico es bajo es suficiente con tomar 5400 muestras anteriores para calcular el valor inicial de los parámetros y actualizarlos cada 10 minutos (1800).

  Conclusiones: No es necesario un número elevado de muestras anteriores para determinar el valor inicial de los parámetros de decisión para obtener un buen desempeño de la tasa de handoff, así como tampoco lo es para la actualización de los mismos, para un tráfico correspondiente a la banda de frecuencia GSM.

  Financiamiento: El presente trabajo es un resultado de un proyecto de investigación financiado por el Centro de Investigaciones y Desarrollo Científico de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

• English

  Context: Modeling and prediction of spectrum use by PUs is an important aspect to reduce interference between SUs and PUs, and improve the performance of the spectral decision. This requires past spectral information, which allows the algorithm to model the behavior of the PU.

  Objective: Determine the optimal value of past samples and time to recalculate decision criteria for decision-making algorithms in cognitive radio networks.

  Methodology: Several simulation experiments are performed from the FFAHP algorithm, in two different approaches, real-time and best-effort, with high and low traffic, in the GSM frequency band. A statistical analysis of the data obtained is performed, varying the time range parameters, while time criteria remains constant, and vice versa.

  Results: For high traffic it is enough to take 1800 previous samples to calculate the initial value of the parameters and update them every 10 minutes (1800). If the traffic is low, it is enough to take 5400 previous samples to calculate the initial value of the parameters and update them every 10 minutes (1800).

  Conclusions: A large number of previous samples is not necessary to determine the initial value of the decision parameters to obtain a good performance of the handoff rate, nor is it necessary for updating them, for traffic corresponding to the band of GSM frequency.

  Funding: This work is a result of a research project funded by the Center for Research and Scientific Development of the Francisco José de Caldas District University.