Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Ribeiro, Sandro Machado
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Engenharia
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
ENGENHARIA ELÉTRICA
SENSORIAMENTO REMOTO
TRANSMISSÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
ESPECTROMETRIA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3074
Resumo: O presente trabalho propõe uma metodologia de gerenciamento de canais numa rede de rádios cognitivos (CRN) que utiliza uma base de dados de canais preditiva e adaptativa. Os dados de predição são gerados por um algoritmo de modelagem de espectro que permite simular a ocupação dos canais em faixas de tecnologia celular. O uso de predição possibilita a identificação de oportunidades nas bandas de interesse, permitindo priorizar a utilização dos canais com maior probabilidade de estarem livres. Dessa forma, este trabalho estende a abrangência da IEEE 802.22, na medida em que propõe o uso de dados de predição, bem como a utilização de faixas de tecnologia celular que são comumente utilizadas em áreas urbanas. O caráter adaptativo do sistema desenvolvido atualiza a lista de canais de forma dinâmica ao longo dos ciclos de alocação. Esta característica possibilita a priorização dos canais com maior sucesso no processo de alocação, uma vez que a lista de canais é atualizada de acordo com os resultados das alocações dos usuários secundários (SUs). A metodologia proposta busca realizar a alocação do SU com o mínimo necessário de operações de detecção de canal. A adaptabilidade da base de dados de canais é o fator que possui maior contribuição na redução das operações de detecção de canal na CRN. A diminuição das operações de detecção de canal reduz a troca de informações entre as funções que compõem o plano cognitivo de uma CRN. Consequentemente, uma redução no tráfego de sinalização da rede é esperada, assim como uma diminuição de atrasos resultantes da busca de canais disponíveis.
id P_RS_995ac23d0eaae788c26506033eb7e7a3
oai_identifier_str oai:tede2.pucrs.br:tede/3074
network_acronym_str P_RS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
repository_id_str
spelling Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativaENGENHARIA ELÉTRICASENSORIAMENTO REMOTOTRANSMISSÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)ESPECTROMETRIACNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAO presente trabalho propõe uma metodologia de gerenciamento de canais numa rede de rádios cognitivos (CRN) que utiliza uma base de dados de canais preditiva e adaptativa. Os dados de predição são gerados por um algoritmo de modelagem de espectro que permite simular a ocupação dos canais em faixas de tecnologia celular. O uso de predição possibilita a identificação de oportunidades nas bandas de interesse, permitindo priorizar a utilização dos canais com maior probabilidade de estarem livres. Dessa forma, este trabalho estende a abrangência da IEEE 802.22, na medida em que propõe o uso de dados de predição, bem como a utilização de faixas de tecnologia celular que são comumente utilizadas em áreas urbanas. O caráter adaptativo do sistema desenvolvido atualiza a lista de canais de forma dinâmica ao longo dos ciclos de alocação. Esta característica possibilita a priorização dos canais com maior sucesso no processo de alocação, uma vez que a lista de canais é atualizada de acordo com os resultados das alocações dos usuários secundários (SUs). A metodologia proposta busca realizar a alocação do SU com o mínimo necessário de operações de detecção de canal. A adaptabilidade da base de dados de canais é o fator que possui maior contribuição na redução das operações de detecção de canal na CRN. A diminuição das operações de detecção de canal reduz a troca de informações entre as funções que compõem o plano cognitivo de uma CRN. Consequentemente, uma redução no tráfego de sinalização da rede é esperada, assim como uma diminuição de atrasos resultantes da busca de canais disponíveis.This work proposes a channel allocation methodology in a cognitive radio network (CRN) that uses a predictive and adaptive channel database. A spectrummodeling algorithm, that allows simulating channel occupation in cellular technology bands, generates the prediction data. The use of prediction enables the identification of opportunities in the bands of interest, which allows prioritizing the use of those channels with greater probability of being idle. Thus, this work extends the scope of IEEE 802.22, in that proposes the use of prediction data, as well as the use of cellular technology bands, which are commonly used in urban areas. The adaptive nature of the developed system updates the channel list dynamically over the allocation cycles. This feature enables to prioritize the channels with greater success in the allocation process, since the channel list is updated according to the results of secondary users (SUs) allocation. The proposed methodology aims to allocate the SU with the minimum of channel sensing operations required. The adaptive feature of the channel database gives a major contribution to reducing the channel sensing operations in the CRN. The decrease in channel sensing operations reduces the exchange of information between the functions that comprise the cognitive plane of a CRN. Consequently, a reduction in the network signaling traffic is expected, as well as a reduction of delays resulting from the search of available channels.Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulFaculdade de EngenhariaBRPUCRSPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaCastro, Maria Cristina Felippetto dehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763071T9Ribeiro, Sandro Machado2015-04-14T13:56:34Z2015-01-232014-10-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRIBEIRO, Sandro Machado. Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa. 2014. 280 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3074porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RS2015-04-17T19:03:35Zoai:tede2.pucrs.br:tede/3074Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2015-04-17T19:03:35Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false
dc.title.none.fl_str_mv Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
title Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
spellingShingle Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
Ribeiro, Sandro Machado
ENGENHARIA ELÉTRICA
SENSORIAMENTO REMOTO
TRANSMISSÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
ESPECTROMETRIA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
title_short Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
title_full Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
title_fullStr Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
title_full_unstemmed Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
title_sort Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa
author Ribeiro, Sandro Machado
author_facet Ribeiro, Sandro Machado
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Castro, Maria Cristina Felippetto de
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763071T9
dc.contributor.author.fl_str_mv Ribeiro, Sandro Machado
dc.subject.por.fl_str_mv ENGENHARIA ELÉTRICA
SENSORIAMENTO REMOTO
TRANSMISSÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
ESPECTROMETRIA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
topic ENGENHARIA ELÉTRICA
SENSORIAMENTO REMOTO
TRANSMISSÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
ESPECTROMETRIA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
description O presente trabalho propõe uma metodologia de gerenciamento de canais numa rede de rádios cognitivos (CRN) que utiliza uma base de dados de canais preditiva e adaptativa. Os dados de predição são gerados por um algoritmo de modelagem de espectro que permite simular a ocupação dos canais em faixas de tecnologia celular. O uso de predição possibilita a identificação de oportunidades nas bandas de interesse, permitindo priorizar a utilização dos canais com maior probabilidade de estarem livres. Dessa forma, este trabalho estende a abrangência da IEEE 802.22, na medida em que propõe o uso de dados de predição, bem como a utilização de faixas de tecnologia celular que são comumente utilizadas em áreas urbanas. O caráter adaptativo do sistema desenvolvido atualiza a lista de canais de forma dinâmica ao longo dos ciclos de alocação. Esta característica possibilita a priorização dos canais com maior sucesso no processo de alocação, uma vez que a lista de canais é atualizada de acordo com os resultados das alocações dos usuários secundários (SUs). A metodologia proposta busca realizar a alocação do SU com o mínimo necessário de operações de detecção de canal. A adaptabilidade da base de dados de canais é o fator que possui maior contribuição na redução das operações de detecção de canal na CRN. A diminuição das operações de detecção de canal reduz a troca de informações entre as funções que compõem o plano cognitivo de uma CRN. Consequentemente, uma redução no tráfego de sinalização da rede é esperada, assim como uma diminuição de atrasos resultantes da busca de canais disponíveis.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-10-27
2015-04-14T13:56:34Z
2015-01-23
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv RIBEIRO, Sandro Machado. Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa. 2014. 280 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3074
identifier_str_mv RIBEIRO, Sandro Machado. Alocação de canais em uma rede de rádios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa. 2014. 280 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.
url http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3074
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Engenharia
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
publisher.none.fl_str_mv Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Engenharia
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
instacron:PUC_RS
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
instacron_str PUC_RS
institution PUC_RS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
repository.mail.fl_str_mv biblioteca.central@pucrs.br||
_version_ 1850041251991126016

Registros relacionados