Resumen de Context discovery in cognitive radio networks
Los avances tecnológicos y el desarrollo del mercado de las comunicaciones inalámbricas han experimentado un crecimiento espectacular a lo largo de las últimas décadas. Se han expandido a nivel mundial a un entorno competitivo y orientado al mercado de masas. Hoy en día hay un consenso en augurar que el mercado de la comunicación inalámbrica seguirá siendo uno de los más dinámicos en el ámbito industrial y uno de los pilares fundamentales para el progreso de la sociedad de la información.
La baja utilización del limitado espectro radioeléctrico ha motivado que la comunidad investigadora se oriente hacia el ámbito de la gestión y el uso del espectro radioeléctrico, en particular, para lograr una gestión dinámica del mismo. La capacidad de realizar un uso secundario del espectro radioeléctrico que garantice que ninguna interferencia perjudicial se produzca sobre los usuarios primarios, que tienen licencia para una banda en particular, es algo que en nuestros días ya ha comenzado a ser probado y estandarizado, por ejemplo, con el estándar IEEE 802.22 para el uso secundario de las bandas de TV. En este contexto, el uso de bases de datos de geolocalización y el concepto más general de mapas de entorno radioeléctrico (REM: Radio Environmental Map) que almacena diferentes características del entorno de radio son reconocidos como pilares importantes para llevar a la realidad los conceptos de acceso dinámico al espectro y radio cognitiva (CR).
El tema central de esta tesis doctoral es en el contexto de las redes de CR, que prometen significativas mejoras en la eficiencia de utilización de los escasos recursos radioeléctricos. En este marco, los estudios hechos en esta tesis se concentran en las técnicas para estimar el contexto en el que opera la red de CR extrayendo parámetros relevantes, que se pueden almacenar en el REM, que se utilizará luego para lograr un funcionamiento optimizado de la red de CR. Esta estimación se realiza por medio de combinar adecuadamente un número de muestras sobre la potencia recibida recogidas por sensores secundarios ubicados en diferentes posiciones. Entonces, primero se proponen metodologías para la detección de la posición del transmisor principal asumiendo que puede hacer uso tanto de antenas omnidireccionales como directivas.
Después, con el objetivo de la caracterización más profunda del contexto CR, esta tesis propone y evalúa las técnicas de estimación del modelo de propagación (que incluye la estimación de los factores de propagación, de la potencia recibida a 1 metro de la antena y de la desviación típica de los desvanecimientos lentos existentes), la estimación de la dirección de las antenas y el diagrama de radiación de las antenas. Estos parámetros son clave para cualquier despliegue de redes oportunistas y son objeto habitualmente de hipótesis de trabajo.
En el ámbito de la metodología desarrollada se ha procedido también a una comparativa de distintas metodologías de interpolación a partir de las medidas obtenidas por un numero limitado de sensores y a la validación de los resultados en entornos controlados, incluyendo efectos de shadowing y de shadowing correlado. Finalmente, los estudios de esta tesis también incluyen una comparativa de los resultados con un algoritmo ML (Maximum Likelihood) de referencia, con el objetivo de obtener menor complejidad y menos tiempo de cálculo, manteniendo unas prestaciones adecuadas.
