• MODELO ADAPTATIVO MULTIVARIABLE DE HANDOFF ESPECTRAL PARA INCREMENTAR EL DESEMPEÑO EN REDES MÓVILES DE RADIO COGNITIVA

    GIRAL RAMÍREZ, DIEGO ARMANDO UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS Ref. 9789585434011 Ver otros productos del mismo autor
    El handoff espectral, en las redes de radio cognitiva, ocurre cuando el usuario secundario debe dejar el canal de frecuencia que está utilizando y continuar su comunicación en otra oportunidad espectral. Este proceso es un aspecto clave para garantizar una adecuada calidad de servicio y mejorar el d...
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  • Descripción

    • Encuadernación : RÚSTICA
    • Idioma : CASTELLÀ
    • Autores : GIRAL RAMÍREZ, DIEGO ARMANDO
    • Número de páginas : 0
    El handoff espectral, en las redes de radio cognitiva, ocurre cuando el usuario secundario debe dejar el canal de frecuencia que está utilizando y continuar su comunicación en otra oportunidad espectral. Este proceso es un aspecto clave para garantizar una adecuada calidad de servicio y mejorar el desempeño en las comunicaciones del usuario secundario. Este libro de investigación tiene por objetivo presentar una propuesta de modelo adaptativo multivariable de handoff espectral para redes móviles de radio cognitiva. Para lo anterior, se desarrollaron tres algoritmos para la toma de decisiones durante un handoff espectral, con diferentes enfoques: difuso, realimentado y predictivo; estos conforman el modelo adaptativo multivariable de handoff espectral propuesto. Para evaluar el nivel de desempeño de los algoritmos desarrollados se realizó un análisis comparativo entre estos y los algoritmos de handoff espectral más relevantes en la literatura actual. A diferencia de los trabajos relacionados, la evaluación comparativa se validó a través de una traza de datos reales de ocupación espectral capturados en la banda de frecuencia GSM y Wi-Fi, que modelan el comportamiento real de los usuarios primarios. En la fase de validación, se propusieron ocho escenarios de evaluación, al considerar, dos tipos de redes: GSM y Wi-Fi, dos clases de aplicaciones: tiempo-real y mejor-esfuerzo, dos niveles de tráfico: alto y bajo, y diez métricas de evaluación.

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