Radio cognitiva

Una radio cognitiva ( CR ) es una radio que se puede programar y configurar dinámicamente para utilizar los mejores canales en su vecindad para evitar la interferencia y la congestión del usuario. Este tipo de radio detecta automáticamente los canales disponibles y luego cambia sus parámetros de transmisión o recepción para permitir más comunicaciones inalámbricas simultáneas en una banda determinada en una ubicación. Este proceso es una forma de gestión dinámica del espectro .

Descripción

En respuesta a las órdenes del operador, el motor cognitivo es capaz de configurar los parámetros del sistema de radio. Estos parámetros incluyen " forma de onda , protocolo, frecuencia de operación y red". Funciona como una unidad autónoma en el entorno de comunicaciones, intercambiando información sobre el entorno con las redes a las que accede y otras radios cognitivas (CR). Una CR "monitorea su propio rendimiento de forma continua", además de "leer las salidas de la radio"; luego utiliza esta información para "determinar el entorno de RF , las condiciones del canal, el rendimiento del enlace, etc.", y ajusta "la configuración de la radio para brindar la calidad de servicio requerida sujeta a una combinación adecuada de requisitos del usuario, limitaciones operativas y restricciones regulatorias".

Algunas propuestas de "radio inteligente" combinan una red de malla inalámbrica (que cambia dinámicamente la ruta que toman los mensajes entre dos nodos dados usando diversidad cooperativa) ; radio cognitiva (que cambia dinámicamente la banda de frecuencia utilizada por los mensajes entre dos nodos consecutivos en la ruta); y radio definida por software (que cambia dinámicamente el protocolo utilizado por los mensajes entre dos nodos consecutivos).

Historia

El concepto de radio cognitiva fue propuesto por primera vez por Joseph Mitola III en un seminario en el KTH Royal Institute of Technology en Estocolmo en 1998 y publicado en un artículo de Mitola y Gerald Q. Maguire, Jr. en 1999. Fue un enfoque novedoso en las comunicaciones inalámbricas, que Mitola luego describió como:

El punto en el que los asistentes digitales personales (PDA) inalámbricos y las redes relacionadas son lo suficientemente inteligentes computacionalmente en cuanto a los recursos de radio y las comunicaciones de computadora a computadora relacionadas para detectar las necesidades de comunicación del usuario en función del contexto de uso, y para proporcionar los recursos de radio y los servicios inalámbricos más apropiados para esas necesidades.

^[1]

La radio cognitiva se considera un objetivo hacia el cual debe evolucionar una plataforma de radio definida por software : un transceptor inalámbrico totalmente reconfigurable que adapta automáticamente sus parámetros de comunicación a las demandas de la red y del usuario.

Las estructuras regulatorias tradicionales han sido construidas para un modelo analógico y no están optimizadas para la radio cognitiva. Los organismos reguladores en el mundo (incluyendo la Comisión Federal de Comunicaciones en los Estados Unidos y Ofcom en el Reino Unido), así como diferentes campañas de medición independientes, encontraron que la mayor parte del espectro de frecuencia de radio se utilizaba de manera ineficiente. ^{[2] Las bandas de la} red celular están sobrecargadas en la mayor parte del mundo, pero otras bandas de frecuencia (como las frecuencias militares, de radioaficionados y de buscapersonas ) se utilizan de manera insuficiente. Estudios independientes realizados en algunos países confirmaron esa observación y concluyeron que la utilización del espectro depende del tiempo y el lugar. Además, la asignación fija del espectro impide que se utilicen frecuencias raramente utilizadas (aquellas asignadas a servicios específicos), incluso cuando los usuarios sin licencia no causarían interferencias notables al servicio asignado. Los organismos reguladores en el mundo han estado considerando si permitir usuarios sin licencia en bandas con licencia si no causarían ninguna interferencia a los usuarios con licencia. Estas iniciativas han centrado la investigación de la radio cognitiva en el acceso dinámico al espectro .

El primer estándar de red de área regional inalámbrica de radio cognitiva, IEEE 802.22 , fue desarrollado por el Comité de Estándares IEEE 802 LAN/MAN (LMSC) ^[3] y publicado en 2011. Este estándar utiliza geolocalización y detección de espectro para el conocimiento espectral. La geolocalización se combina con una base de datos de transmisores autorizados en el área para identificar canales disponibles para su uso por la red de radio cognitiva. La detección de espectro observa el espectro e identifica los canales ocupados. IEEE 802.22 fue diseñado para utilizar las frecuencias no utilizadas o fragmentos de tiempo en una ubicación. Este espacio en blanco son canales de televisión no utilizados en las áreas geolocalizadas. Sin embargo, la radio cognitiva no puede ocupar el mismo espacio no utilizado todo el tiempo. A medida que cambia la disponibilidad del espectro, la red se adapta para evitar interferencias con transmisiones autorizadas. ^[4]

Terminología

Dependiendo de los parámetros de transmisión y recepción, existen dos tipos principales de radio cognitiva:

• Radio cognitiva completa (radio Mitola), en la que se considera cada parámetro posible observable por un nodo (o red) inalámbrico. ^[5]
• Radio cognitiva con detección de espectro , en la que solo se considera el espectro de radiofrecuencia.

Otros tipos dependen de partes del espectro disponibles para la radio cognitiva:

• Radio cognitiva de banda con licencia , capaz de utilizar bandas asignadas a usuarios con licencia (excepto bandas sin licencia, como la banda U-NII o la banda ISM ). El grupo de trabajo IEEE 802.22 está desarrollando un estándar para redes de área regional inalámbricas (WRAN), que funcionarán en canales de televisión no utilizados, también conocidos como espacios blancos de TV . ^{[6] [7]}
• Radio cognitiva de banda sin licencia , que solo puede utilizar partes sin licencia del espectro de radiofrecuencia (RF). ^{[ cita requerida ]} Un sistema de este tipo se describe en las especificaciones del Grupo de tareas 2 del IEEE 802.15 , ^[8] que se centran en la coexistencia de IEEE 802.11 y Bluetooth . ^{[ cita requerida ]}
• Movilidad del espectro : proceso por el cual un usuario de radio cognitiva cambia su frecuencia de operación. Las redes de radio cognitiva tienen como objetivo utilizar el espectro de manera dinámica al permitir que los terminales de radio operen en la mejor banda de frecuencia disponible, manteniendo los requisitos de comunicación sin interrupciones durante las transiciones a un mejor espectro.
• Uso compartido del espectro ^[9] : Las redes de radio cognitivas que comparten el espectro permiten a los usuarios de radio cognitiva compartir las bandas de espectro de los usuarios de la banda autorizada. Sin embargo, los usuarios de radio cognitiva tienen que restringir su potencia de transmisión para que la interferencia causada a los usuarios de la banda autorizada se mantenga por debajo de un cierto umbral.
• Uso compartido del espectro basado en detección : ^[10] En las redes de radio cognitivas con uso compartido del espectro basado en detección, los usuarios de radio cognitiva primero escuchan el espectro asignado a los usuarios con licencia para detectar el estado de estos. Con base en los resultados de la detección, los usuarios de radio cognitiva deciden sus estrategias de transmisión. Si los usuarios con licencia no están usando las bandas, los usuarios de radio cognitiva transmitirán a través de ellas. Si los usuarios con licencia están usando las bandas, los usuarios de radio cognitiva comparten las bandas del espectro con los usuarios con licencia restringiendo su potencia de transmisión.
• Uso compartido del espectro mediante bases de datos [ ^{11] [12]} ,: ^[13] En esta modalidad de uso compartido del espectro, los usuarios de radio cognitiva deben acceder a una base de datos de espacios en blanco antes de que se les permita o deniegue el acceso al espectro compartido. La base de datos de espacios en blanco contiene algoritmos, modelos matemáticos y regulaciones locales para predecir la utilización del espectro en un área geográfica e inferir el riesgo de interferencia que supone para los servicios existentes el acceso de un usuario de radio cognitiva al espectro compartido. Si la base de datos de espacios en blanco determina que se producirá una interferencia destructiva para los servicios existentes, se le niega al usuario de radio cognitiva el acceso al espectro compartido.

Tecnología

Aunque inicialmente se pensó que la radio cognitiva era una extensión de la radio definida por software (radio cognitiva completa), la mayor parte de los trabajos de investigación se centran en la radio cognitiva con detección de espectro (en particular en las bandas de TV ). El principal problema de la radio cognitiva con detección de espectro es el diseño de dispositivos de detección de espectro de alta calidad y algoritmos para intercambiar datos de detección de espectro entre nodos. Se ha demostrado que un simple detector de energía no puede garantizar la detección precisa de la presencia de señales, ^[14] lo que requiere técnicas de detección de espectro más sofisticadas y que la información sobre la detección de espectro se intercambie regularmente entre nodos. Aumentar el número de nodos de detección cooperantes disminuye la probabilidad de detección falsa. ^[15]

Un enfoque posible es llenar las bandas de RF libres de forma adaptativa, utilizando OFDMA . Timo A. Weiss y Friedrich K. Jondral de la Universidad de Karlsruhe propusieron un sistema de agrupación de espectro , en el que las bandas libres (detectadas por los nodos) se llenaban inmediatamente con subbandas OFDMA . Las aplicaciones de la radio cognitiva con detección de espectro incluyen redes de emergencia y redes WLAN de mayor rendimiento y extensiones de distancia de transmisión . La evolución de la radio cognitiva hacia redes cognitivas está en marcha; el concepto de redes cognitivas es organizar de forma inteligente una red de radios cognitivas.

Funciones

Las principales funciones de las radios cognitivas son: ^{[16] [17]}

• Control de potencia : El control de potencia ^[18] se utiliza generalmente para sistemas CR de compartición de espectro para maximizar la capacidad de los usuarios secundarios con restricciones de potencia de interferencia para proteger a los usuarios primarios.
• Detección del espectro : detección del espectro no utilizado y su compartición sin causar interferencias perjudiciales a otros usuarios; un requisito importante de la red de radio cognitiva es la detección del espectro vacío. La detección de los usuarios primarios es la forma más eficiente de detectar el espectro vacío. Las técnicas de detección del espectro pueden agruparse en tres categorías:
  • Detección de transmisores : las radios cognitivas deben tener la capacidad de determinar si una señal de un transmisor primario está presente localmente en un espectro determinado. Existen varios enfoques propuestos para la detección de transmisores:
    • Detección de filtros coincidentes
    • Detección de energía: La detección de energía es un método de detección de espectro que detecta la presencia/ausencia de una señal simplemente midiendo la potencia de la señal recibida. ^[19] Este enfoque de detección de señales es bastante fácil y conveniente para la implementación práctica. Sin embargo, para implementar el detector de energía, se requiere información de variación de ruido. Se ha demostrado que un conocimiento imperfecto de la potencia del ruido (incertidumbre del ruido) puede conducir al fenómeno de la pared de SNR , que es un nivel de SNR por debajo del cual el detector de energía no puede detectar de manera confiable ninguna señal transmitida incluso aumentando el tiempo de observación. ^[20] También se ha demostrado ^[21] que la pared de SNR no es causada por la presencia de una incertidumbre de ruido en sí, sino por un refinamiento insuficiente de la estimación de la potencia del ruido a medida que aumenta el tiempo de observación.
    • Detección de características cicloestacionarias : este tipo de algoritmos de detección de espectro están motivados porque la mayoría de las señales de comunicación creadas por el hombre, como BPSK , QPSK , AM , OFDM , etc., exhiben un comportamiento cicloestacionario. ^[22] Sin embargo, las señales de ruido (normalmente ruido blanco ) no exhiben un comportamiento cicloestacionario. Estos detectores son robustos frente a la incertidumbre de la varianza del ruido. El objetivo de estos detectores es explotar la naturaleza cicloestacionaria de las señales de comunicación creadas por el hombre enterradas en el ruido. Su principal parámetro de decisión es comparar los valores distintos de cero obtenidos por CSD de la señal primaria. ^[23] Los detectores cicloestacionarios pueden ser cicloestacionarios de ciclo único o de ciclo múltiple.
• Detección de espectro de banda ancha : se refiere a la detección de espectro en un gran ancho de banda espectral, típicamente cientos de MHz o incluso varios GHz. Dado que la tecnología ADC actual no puede permitirse una alta tasa de muestreo con alta resolución, requiere técnicas revolucionarias, por ejemplo, detección compresiva y muestreo sub-Nyquist. ^[24]
  • Detección cooperativa : se refiere a métodos de detección de espectro donde se incorpora información de múltiples usuarios de radio cognitiva para la detección del usuario principal ^[25]
  • Detección basada en interferencias
• CR basada en espacio nulo : con la ayuda de múltiples antenas, CR detecta el espacio nulo del usuario principal y luego transmite dentro del espacio nulo, de modo que su transmisión posterior causa menos interferencias al usuario principal.
• Gestión del espectro : captación del mejor espectro disponible para satisfacer los requisitos de comunicación de los usuarios, sin crear interferencias indebidas a otros usuarios (principales). Las radios cognitivas deben decidir cuál es la mejor banda de espectro (de todas las bandas disponibles) para satisfacer los requisitos de calidad del servicio ; por lo tanto, se requieren funciones de gestión del espectro para las radios cognitivas. Las funciones de gestión del espectro se clasifican en:
  • Análisis del espectro
  • Decisión sobre el espectro ^{[26] [27]}

La implementación práctica de las funciones de gestión del espectro es una cuestión compleja y multifacética, ya que debe abordar una variedad de requisitos técnicos y legales. Un ejemplo de lo primero es la elección de un umbral de detección adecuado para detectar a otros usuarios, mientras que lo segundo se ejemplifica con la necesidad de cumplir con las normas y regulaciones establecidas para el acceso al espectro radioeléctrico en la legislación internacional (reglamento de radiocomunicaciones de la UIT) y nacional (ley de telecomunicaciones). Los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial para la asignación dinámica del espectro y la gestión de interferencias con el fin de reducir las interferencias perjudiciales a otros servicios y redes serán un habilitador tecnológico clave hacia 6G. Esto allanará el camino para una mayor flexibilidad en la gestión y regulación del espectro radioeléctrico. ^{[28] [29]}

Antena inteligente (IA)

Una antena inteligente (o smart Antenna) es una tecnología de antena que utiliza la formación de haces espaciales y la codificación espacial para cancelar las interferencias; sin embargo, están surgiendo aplicaciones para la extensión a conjuntos de antenas múltiples o cooperativas inteligentes para su aplicación en entornos de comunicación complejos. La radio cognitiva, en cambio, permite que los terminales de usuario detecten si se está utilizando una parte del espectro para compartirlo con usuarios vecinos. La siguiente tabla compara ambas:

Cabe señalar que ambas técnicas se pueden combinar como se ilustra en muchos escenarios de transmisión contemporáneos. ^[30]

MIMO cooperativo (CO-MIMO) combina ambas técnicas.

Aplicaciones

La radio cognitiva (CR) puede percibir su entorno y, sin la intervención del usuario, puede adaptarse a las necesidades de comunicación del usuario, cumpliendo al mismo tiempo con las normas de la FCC en los Estados Unidos. En teoría, la cantidad de espectro es infinita; en la práctica, por razones de propagación y otras, es finita debido a la conveniencia de ciertas porciones del espectro. El espectro asignado está lejos de ser utilizado en su totalidad, y el uso eficiente del espectro es una preocupación creciente; la CR ofrece una solución a este problema. Una CR puede detectar de manera inteligente si alguna porción del espectro está en uso, y puede utilizarla temporalmente sin interferir con las transmisiones de otros usuarios. ^[31] Según Bruce Fette, "Algunas de las otras capacidades cognitivas de la radio incluyen determinar su ubicación, percibir el uso del espectro por parte de dispositivos vecinos, cambiar la frecuencia, ajustar la potencia de salida o incluso alterar los parámetros y características de transmisión. Todas estas capacidades, y otras que aún están por realizarse, brindarán a los usuarios del espectro inalámbrico la capacidad de adaptarse a las condiciones del espectro en tiempo real, ofreciendo a los reguladores, las licencias y al público en general un uso flexible, eficiente y completo del espectro".

Algunos ejemplos de aplicaciones incluyen:

• La aplicación de redes CR a las comunicaciones de emergencia y seguridad pública mediante el uso de espacios en blanco ^{[32] [33]}
• El potencial de las redes CR para ejecutar el acceso dinámico al espectro (DSA) ^{[34] [35]}
• Aplicación de redes CR a acciones militares tales como detección e investigación de ataques químicos, biológicos, radiológicos y nucleares, control de comando, obtención de información de evaluaciones de daños en batalla, vigilancia del campo de batalla, asistencia de inteligencia y selección de objetivos. ^[36]
• También se ha demostrado que son útiles para establecer redes de área corporal médica ^[23] que se pueden utilizar en la monitorización omnipresente de pacientes que ayuda a notificar inmediatamente a los médicos sobre información vital de los pacientes, como el nivel de azúcar, la presión arterial, el oxígeno en sangre y el electrocardiograma (ECG), etc. Esto proporciona la ventaja adicional de reducir el riesgo de infecciones y también aumenta la movilidad del paciente.
• La radio cognitiva también es práctica para las redes de sensores inalámbricos, donde la retransmisión de paquetes puede tener lugar utilizando colas primarias y secundarias para reenviar paquetes sin demoras y con un consumo mínimo de energía. ^[37]

Simulación de redes CR

En la actualidad, el modelado y la simulación son el único paradigma que permite simular comportamientos complejos en las redes de radio cognitivas de un entorno determinado. Se pueden utilizar simuladores de redes como OPNET , NetSim, MATLAB y ns2 para simular una red de radio cognitiva. CogNS ^[38] es un marco de simulación de código abierto basado en NS2 para redes de radio cognitivas. Las áreas de investigación que utilizan simuladores de redes incluyen:

1. Detección de espectro y detección de incumbentes
2. Asignación de espectro
3. Medición y/o modelado del uso del espectro ^{[39] [40]}
4. Eficiencia en la utilización del espectro ^{[39] [40]}

Network Simulator 3 (ns-3) también es una opción viable para simular CR. ^[41] ns-3 también se puede utilizar para emular y experimentar redes CR con la ayuda de hardware básico como los dispositivos WiFi de Atheros. ^[41]

Planes futuros

El éxito de la banda sin licencia para acomodar una variedad de dispositivos y servicios inalámbricos ha llevado a la FCC a considerar la apertura de más bandas para uso sin licencia. En contraste, las bandas con licencia están subutilizadas debido a la asignación estática de frecuencias. Al darse cuenta de que la tecnología CR tiene el potencial de explotar las bandas con licencia utilizadas de manera ineficiente sin causar interferencias a los usuarios actuales, la FCC publicó un Aviso de Propuesta de Norma que permitiría que las radios sin licencia operen en las bandas de transmisión de TV. El grupo de trabajo IEEE 802.22 , formado en noviembre de 2004, tiene la tarea de definir el estándar de interfaz aérea para redes de área regional inalámbricas (basadas en detección CR) para el funcionamiento de dispositivos sin licencia en el espectro asignado al servicio de TV. ^[42] Para cumplir con las regulaciones posteriores de la FCC sobre la utilización sin licencia del espectro de TV, el IEEE 802.22 ha definido interfaces para la Base de Datos de Espacios en Blanco de TV obligatoria para evitar interferencias a los servicios actuales. ^[43] Aunque las bases de datos de geolocalización del espectro permiten reducir la complejidad del receptor y la probabilidad de interferencias, por ejemplo, debido a errores de detección o nodos ocultos, esto se produce a costa de una menor eficiencia de utilización del espectro, ya que las bases de datos no pueden capturar una cuantificación detallada de la utilización del espectro y no se actualizan en tiempo real. La detección colaborativa y la gestión distribuida del espectro basada en inteligencia artificial podrían contribuir en el futuro a un mejor equilibrio entre la eficiencia de utilización del espectro y la mitigación de interferencias. ^[44]

Véase también

• Esquemas de asignación de canales
• Programación dependiente del canal
• Red cognitiva
• LTE avanzado
• Simulador de red
• OFDMA
• Gestión de recursos de radio (RRM)
• Espacios en blanco (radio)
• Espacios en blanco (base de datos)
• Radio definida por software

Referencias

1. Mitola, Joseph (2000), "Radio cognitiva: una arquitectura de agente integrado para la radio definida por software", Diva (tesis doctoral), Kista, Suecia: KTH Royal Institute of Technology , ISSN  1403-5286
2. V. Valenta et al., "Encuesta sobre la utilización del espectro en Europa: mediciones, análisis y observaciones", Actas de la Quinta Conferencia Internacional sobre Redes y Comunicaciones Inalámbricas Orientadas a Radios Cognitivas (CROWNCOM), 2010
3. "P802.22" (PDF) . Marzo de 2014.
4. Stevenson, C.; Chouinard, G.; Zhongding Lei; Wendong Hu; Shellhammer, S.; Caldwell, W. (2009). "IEEE 802.22: El primer estándar de red de área regional inalámbrica de radio cognitiva". Revista de comunicaciones IEEE . 47 : 130–138. doi :10.1109/MCOM.2009.4752688. S2CID  6597913.
5. J. Mitola III y GQ Maguire, Jr., "Radio cognitiva: hacer que las radios de software sean más personales", IEEE Personal Communications Magazine, vol. 6, n.° 4, págs. 13-18, agosto de 1999
6. IEEE802.22
7. Carl, Stevenson; G. Chouinard; Zhongding Lei; Wendong Hu; S. Shellhammer; W. Caldwell (enero de 2009). "IEEE 802.22: El primer estándar de redes de área regional inalámbricas de radio cognitiva (WRAN) = IEEE Communications Magazine" . IEEE Communications Magazine . 47 (1): 130–138. doi :10.1109/MCOM.2009.4752688. S2CID  6597913.
8. IEEE 802.15.2
9. S. Haykin, "Radio cognitiva: comunicaciones inalámbricas potenciadas por el cerebro", IEEE Journal on Selected Areas of Communications, vol. 23, n.° 2, págs. 201–220, febrero de 2005
10. X. Kang et. al. Uso compartido del espectro basado en detección en redes de radio cognitivas, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 58, núm. 8, págs. 4649–4654, octubre de 2009.
11. Villardi, Gabriel Porto; Harada, Hiroshi; Kojima, Fumihide; Yano, Hiroyuki (2016). "Predicción de contorno primario basada en datos topográficos detallados y su impacto en la disponibilidad de espacios en blanco de TV". IEEE Transactions on Antennas and Propagation . 64 (8): 3619–3631. Bibcode :2016ITAP...64.3619V. doi :10.1109/TAP.2016.2580164. S2CID  22471055.
12. Villardi, Gabriel Porto; Harada, Hiroshi; Kojima, Fumihide; Yano, Hiroyuki (2017). "Protección multinivel para el contorno de la emisora ​​y su impacto en la disponibilidad de espacios en blanco de TV". IEEE Transactions on Vehicular Technology . 66 (2): 1393–1407. doi :10.1109/TVT.2016.2566675. S2CID  206819681.
13. "Guía para administradores de bases de datos de espacios en blanco". Comisión Federal de Comunicaciones (FCC). 12 de octubre de 2011.
14. Niels Hoven; Rahul Tandra; Anant Sahai (11 de febrero de 2005). "Algunos límites fundamentales de la radio cognitiva" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 18 de diciembre de 2006. Consultado el 15 de junio de 2005 .
15. J. Hillenbrand; TA Weiss; FK Jondral (2005). "Cálculo de las probabilidades de detección y de falsas alarmas en sistemas de agrupación de espectro". IEEE Communications Letters . 9 (4): 349–351. doi :10.1109/LCOMM.2005.1413630. ISSN  1089-7798. S2CID  23646184.
16. Ian F. Akyildiz , W.-Y. Lee, MC Vuran y S. Mohanty, "Redes inalámbricas de radio cognitiva/acceso dinámico al espectro de próxima generación: una encuesta", Computer Networks (Elsevier) Journal, septiembre de 2006. [1]
17. "Funcionalidad cognitiva en redes inalámbricas de próxima generación" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 18 de noviembre de 2008 . Consultado el 6 de junio de 2009 .
18. X. Kang et. al "Asignación óptima de potencia para canales con desvanecimiento en redes de radio cognitivas: capacidad ergódica y capacidad de interrupción", IEEE Trans. on Wireless Commun. , vol. 8, no. 2, págs. 940–950, febrero de 2009.
19. Urkowitz, H. (1967). "Detección de energía de señales deterministas desconocidas". Actas del IEEE . 55 (4): 523–531. doi :10.1109/PROC.1967.5573.
20. Tandra, Rahul; Sahai, Anant (2008). "Paredes SNR para detección de señales". Revista IEEE de temas seleccionados en procesamiento de señales . 2 (1): 4–17. Bibcode :2008ISTSP...2....4T. CiteSeerX 10.1.1.420.9680 . doi :10.1109/JSTSP.2007.914879. S2CID  14450540. 
21. A. Mariani, A. Giorgetti y M. Chiani, "Efectos de la estimación de potencia de ruido en la detección de energía para aplicaciones de radio cognitiva", IEEE Trans. Commun., vol. 50, núm. 12, diciembre de 2011.
22. Gardner, WA (1991). "Explotación de redundancia espectral en señales cicloestacionarias". Revista IEEE Signal Processing . 8 (2): 14–36. Bibcode :1991ISPM....8...14G. doi :10.1109/79.81007. S2CID  21643558.
23. "Avances recientes en radios cognitivas". cse.wustl.edu . Consultado el 22 de septiembre de 2019 .
24. H. Sun, A. Nallanathan, C.-X. Wang y Y.-F. Chen, "Detección de espectro de banda ancha para redes de radio cognitivas: un estudio", IEEE Wireless Communications, vol. 20, núm. 2, págs. 74–81, abril de 2013.
25. Z. Li, FR Yu y M. Huang, "Un sistema de detección de espectro cooperativo basado en consenso distribuido en radios cognitivas", IEEE Trans. Vehicular Technology, vol. 59, núm. 1, págs. 383–393, enero de 2010.
26. K. Kotobi, PB Mainwaring y SG Bilen, "Mecanismo de subasta basado en rompecabezas para compartir espectro en redes de radio cognitivas", Computación inalámbrica y móvil, redes y comunicaciones (WiMob), 12.ª Conferencia internacional IEEE 2016, octubre de 2016.
27. La palabra "ciclaestacionario" es un error del pasaje fuente, y la correcta es cicloestacionario.
28. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Deruyck, Margot; Martens, Luc; Guillen Nieto, Glauco; Joseph, Wout (9 de mayo de 2020). "Optimización dinámica de interferencias en redes de radio cognitivas para áreas rurales y suburbanas". Comunicaciones inalámbricas y computación móvil . 2020 : 1–16. doi : 10.1155/2020/2850528 . hdl : 1854/LU-8672730 . ISSN  1530-8669.
29. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Martens, Luc; Joseph, Wout; Fontes Pupo, Ernesto; Guillen Nieto, Glauco (1 de septiembre de 2023). "Búsqueda de patrones de espacios en blanco e inferencia basada en aprendizaje automático para huellas de espectro multifrecuencia". Redes de computadoras . 233 : 109871. doi :10.1016/j.comnet.2023.109871. hdl : 1854/LU-01HGAPQWFZNJYT40GNBAC025PS . ISSN  1389-1286.
30. B. Kouassi, I. Ghauri, L. Deneire, "Transmisiones cognitivas basadas en la reciprocidad utilizando un enfoque MU Massive MIMO". Conferencia Internacional sobre Comunicaciones (ICC) del IEEE, 2013
31. K. Kotobi, PB Mainwaring, CS Tucker y SG Bilén., "Mejora del rendimiento de los datos mediante radio cognitiva basada en minería de datos". Electronics 4, núm. 2 (2015): 221-238.
32. Villardi, GP; Abreu, G. Thadeu Freitas de; Harada, H. (1 de junio de 2012). "Tecnología de espacios en blanco de televisión: interferencia en la red de emergencia cognitiva portátil". Revista de tecnología vehicular IEEE . 7 (2): 47–53. doi :10.1109/MVT.2012.2190221. ISSN  1556-6072. S2CID  33102841.
33. Ferrus, R.; Sallent, O.; Baldini, G.; Goratti, L. (1 de junio de 2012). "Comunicaciones de seguridad pública: mejora mediante principios de radio cognitiva y uso compartido del espectro". Revista de tecnología vehicular IEEE . 7 (2): 54–61. doi :10.1109/MVT.2012.2190180. ISSN  1556-6072. S2CID  24372449.
34. Khattab, Ahmed; Perkins, Dmitri; Bayoumi, Magdy (1 de enero de 2013). "Desafíos de acceso oportunista al espectro en redes de radio cognitivas distribuidas". Redes de radio cognitivas . Circuitos analógicos y procesamiento de señales. Springer Nueva York. págs. 33–39. doi :10.1007/978-1-4614-4033-8_4. ISBN 978-1-4614-4032-1.
35. Tallon, J.; Forde, TK; Doyle, L. (1 de junio de 2012). "Redes de acceso dinámico al espectro: formación de una coalición independiente". Revista de tecnología vehicular IEEE . 7 (2): 69–76. doi :10.1109/MVT.2012.2190218. ISSN  1556-6072. S2CID  39842167.
36. Joshi, Gyanendra Prasad; Nam, Seung Yeob; Kim, Sung Won (22 de agosto de 2013). "Redes de sensores inalámbricos de radio cognitiva: aplicaciones, desafíos y tendencias de investigación". Sensors (Basilea, Suiza) . 13 (9): 11196–11228. Bibcode :2013Senso..1311196J. doi : 10.3390/s130911196 . ISSN  1424-8220. PMC 3821336 . PMID  23974152. 
37. F. Foukalas y T. Khattab, "Retransmitir o no retransmitir en redes de sensores de radio cognitivos". IEEE Transactions on Vehicular Technology (vol. 64, núm. 11, noviembre de 2015) 5221-5231.
38. CogNS: Un marco de simulación para redes de radio cognitivas
39. Villardi, Gabriel; Sum, Chin-Sean; Sun, Chen; Alemseged, Yohannes; Lan, Zhou; Harada, Hiroshi (2012). "Eficiencia de los mecanismos de coexistencia basados ​​en la selección dinámica de frecuencias para puntos de acceso inalámbricos cognitivos habilitados con espacios en blanco de TV". Comunicaciones inalámbricas IEEE . 19 (6): 69–75. doi :10.1109/MWC.2012.6393520. S2CID  3134504.
40. Villardi, Gabriel; Alemseged, Yohannes; Sun, Chen; Sum, Chin-Sean; Nguyen, Tran; Baykas, Tuncer; Harada, Hiroshi (2011). "Habilitación de la coexistencia de múltiples redes cognitivas en el espacio blanco de la televisión". Comunicaciones inalámbricas IEEE . 18 (4): 32–40. doi :10.1109/MWC.2011.5999762. S2CID  28929874.
41. MA Shattal, A. Wisniewska, B. Khan, A. Al-Fuqaha y K. Dombrowski, "De la selección de canales a la selección de estrategias: mejora de las VANET mediante estrategias de búsqueda y deferencia inspiradas en lo social", en IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, n.º 9, págs. 8919–8933, septiembre de 2018. doi: 10.1109/TVT.2018.2853580 URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8403998&isnumber=8466982
42. Carlos Cordeiro, Kiran Challapali y Dagnachew Birru. Sai Shankar N. IEEE 802.22: Introducción al primer estándar inalámbrico basado en radios cognitivas JOURNAL OF COMMUNICATIONS, VOL. 1, NO. 1, ABRIL DE 2006
43. "El estándar IEEE 802.22 WRAN y su interfaz con la base de datos de espacios en blanco" (PDF) . IETF PAWS.
44. Martinez Alonso, Rodney; Plets, David; Martens, Luc; Joseph, Wout; Fontes Pupo, Ernesto; Guillen Nieto, Glauco (1 de septiembre de 2023). "Búsqueda de patrones de espacios en blanco e inferencia basada en aprendizaje automático para huellas de espectro multifrecuencia". Redes de computadoras . 233 : 109871. doi :10.1016/j.comnet.2023.109871. hdl : 1854/LU-01HGAPQWFZNJYT40GNBAC025PS . ISSN  1389-1286.

Enlaces externos

• Taller sobre radio cognitiva del Centro de investigación inalámbrica de Berkeley: primer taller sobre radio cognitiva; su enfoque se centró principalmente en cuestiones de investigación dentro del tema.
• Centro de telecomunicaciones inalámbricas (CWT), Virginia Tech
• Procedimiento de la Comisión Federal de Comunicaciones sobre tecnologías de radio cognitivas – La Comisión Federal de Comunicaciones dictamina sobre la radio cognitiva
• Conferencia IEEE DySPAN