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Modelo de predicción de la ocupación espectral para el análisis y diseño de redes de radio cognitiva

U. Distrital Francisco José de C
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Modelo de predicción de la ocupación espectral para el análisis y diseño de redes de radio cognitiva

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COP $ 18.000
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Disponibilidad: Disponible


Autor: Luis Fernando Pedraza Martínez, César Augusto Hernández Suárez, Lizeth Camila Salgado Franco

Editorial: U. Distrital Francisco José de C

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Año de Edición: 2018

2018

Idioma: Español

Formato: Libro Impreso

Número de páginas: 108

ISBN: 9789587870497

9789587870497
Con la llegada de las aplicaciones multimedia de banda ancha y la creciente demanda de acceso a la red de información de los dispositivos móviles, es esencial mejorar la eficiencia en la utilización del espectro electromagnético para cubrir las necesidades de altas tasas de bits proporcionales a...
O BIEN

SKU: 349883

Producto creado el 12/06/2019

Descripción

Detalles

Con la llegada de las aplicaciones multimedia de banda ancha y la creciente demanda de acceso a la red de información de los dispositivos móviles, es esencial mejorar la eficiencia en la utilización del espectro electromagnético para cubrir las necesidades de altas tasas de bits proporcionales a los servicios multimedia. Por tal razón, la radio cognitiva se ha convertido en uno de los paradigmas más investigados en las comunicaciones de radio para optimizar el uso del espectro radioeléctrico.

Dentro de la movilidad espectral de las redes de radio cognitiva, las estrategias de handoff proactivas resultan ser las más beneficiosas para el usuario primario, dado que no existe periodo de interferencia en el cual coexistan los dos usuarios (primario y secundario): sin embargo, la problemática de esta estrategia radica en la precisión de la predicción de la llegada del usuario primario, es decir, en la predicción de la ocupación espectral de la banda licenciada.

El presente libro plantea el desarrollo de un modelo de predicción de la ocupación espectral, que tenga en cuenta las características relevantes del comportamiento del espectro, a partir de mediciones realizadas en un entorno urbano, el cual pueda contribuir al mejoramiento del handoff proactivo y, por ende, del desempeño de las redes de radio cognitiva.

Información adicional

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Editor / MarcaU. Distrital Francisco José de C
Editor
Año de Edición2018
Número de Páginas108
Idioma(s)Español
TerminadoTapa Rústica
Alto y ancho17 x 24 cm
Peso0.2000
Tipo Productolibro
PDF URL
Autor

Luis Fernando Pedraza Martínez, César Augusto Hernández Suárez, Lizeth Camila Salgado Franco

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Tabla de Contenido

Contenido 

1. Introducción 

1.1. Objetivos del proyecto de investigación
 
1.2. Financiamiento del proyecto de investigación 

1.3. Organización del libro de investigación 

2. Radio cognitiva 

2.1. Características de la radio cognitiva 

2.1.1. Capacidad cognitiva 

2.1.2. Reconfigurabilidad 

2.2. Gestión de espectro en radio cognitiva 

2.2.1. Monitorización de espectro 

2.2.2. Decisión de espectro 

2.2.3. Compartición de espectro 

2.2.4. Movilidad de espectro 

2.3. Arquitectura de la radio cognitiva 

2.3.1. Arquitectura centralizada 

2.3.2. Arquitectura distribuida 

2.4. Aplicaciones de la radio cognitiva 

2.5. Desafíos y futuras investigaciones en radio cognitiva

2.5.1. Monitorización del espectro 

2.5.2. Espectro compartido 

2.5.3. Procesos de aprendizaje 

2.5.4. Esquemas de control de acceso al medio 

3. Metodología y análisis estadístico para las mediciones de la red móvil 

3.1. Selección de software y equipos 

3.2. Metodología para medición del espectro radioeléctrico 

3.2.1. Frecuencia 

3.2.2. Amplitud 

3.3. Análisis de bandas móviles 

3.4. Modelos propuestos para predecir la ocupación espectral 

3.4.1. Modelo SARIMA
 
3.4.2. Modelo GARCH 

3.4.3. Modelo oculto de Markov 

3.4.4. Modelo de pronóstico EMD-SVR

3.4.5. Modelo neuronal wavelet 

4. Resultados y análisis de los resultados 

4.1. Análisis estadístico de las tendencias de ocupación espectral con base en mediciones de ocupación espectral
 
4.2. Análisis y validación del modelo SARIMA 

4.3. Análisis y validación del modelo GARCH 

4.4. Análisis y validación del modelo oculto de MARKOV 

4.5. Análisis y validación del modelo EMD-SVR 

4.6. Análisis y validación del modelo neuronal wavelet
 
4.7. Evaluación comparativa de la complejidad de los modelos desarrollados 

5. Conclusiones 

5.1. Recomendaciones 

Bibliografía 

Reseñas