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Caracterización de Usuarios Primarios para la Implementación de un Modelo Predictor para la Toma de Decisiones en Redes Inalámbricas de Radio Cognitiva

Characterization of Primary Users to Implement Predictor a Model for Decision Making Wireless Networks Cognitive Radio

dc.contributorLopez Sarmiento, Danilo Alonso
dc.creatorOrdoñez, Juan Carlos
dc.date2016-09-28T20:57:44Z
dc.date2016-09-28T20:57:44Z
dc.date2016-08-18
dc.date.accessioned2025-04-29T21:28:05Z
dc.date.available2025-04-29T21:28:05Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/3715
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/91867
dc.descriptionLa actual escasez y el uso ineficiente del espectro de frecuencias lleva a investigadores a buscar soluciones tecnológicas a este problema, se propone por lo tanto la Radio Cognitiva (CR), lo que permite una gestión más eficiente de los recursos existentes para que puedan ser explotados de manera oportunista por los usuarios cognitivos. Este documento presenta el diseño y uso de una red bayesiana para la caracterización de usuario principal (PU) en las redes inalámbricas (GSM 824,9 MHz) con el fin de generar un predictor de la actividad PU, que podría servir como entidad central de una red cognitiva en la toma de decisiones espectrales. De los resultados encontrados, se concluye que la técnica de inteligencia artificial basado en redes bayesianas permite modelar y predecir el comportamiento del usuario principal por encima de 80% para futuros cortos lapsos de tiempo.
dc.descriptionThe current shortage and inefficient use of the frequency spectrum leads researchers to seek technological solutions to this problem, it is proposed therefore Cognitive Radio (CR), which allows more efficient management of existing resources so they can be exploited opportunistic way by cognitive users. This paper presents the design and use of a Bayesian network for characterization of primary user (PU) on wireless networks (GSM 824.9 MHz) in order to generate a predictor of PU activity, which could serve as a central entity a cognitive network in making decisions spectral. From the results, it is concluded that artificial intelligence technique based on Bayesian networks allows to model and predict the behavior of the main user above 80% for future short periods of time.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectCognitiva
dc.subjectRadio
dc.subjectUsuario
dc.subjectPrimario
dc.subjectRed
dc.subjectBayesiana
dc.subjectPredicción
dc.subjectCaracterización
dc.subjectCognitive
dc.subjectRadio
dc.subjectPrimary
dc.subjectUser
dc.subjectNetworks
dc.subjectBayesian
dc.subjectPrediction
dc.subjectCharacterization
dc.titleCaracterización de Usuarios Primarios para la Implementación de un Modelo Predictor para la Toma de Decisiones en Redes Inalámbricas de Radio Cognitiva
dc.titleCharacterization of Primary Users to Implement Predictor a Model for Decision Making Wireless Networks Cognitive Radio
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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