Seminario: “Monitorización del espectro multibanda basada en sample entropy”
22-IFecha: 21 de abril de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Yanqueleth Antonio de Jesús Molina Tenorio
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Alfonso Prieto Guerrero
Resumen:
Las radios cognitivas representan una alternativa real a la escasez del espectro radioeléctrico. Una de las principales tareas de estas radios es la detección de posibles brechas en un determinado ancho de banda utilizado por usuarios con licencia (llamados también usuarios primarios). Esta tarea, denominada detección de espectro, requiere una alta precisión para determinar estos espacios, lo que maximiza la probabilidad de detección. El diseño de algoritmos de detección de espectro también requiere soluciones innovadoras de hardware y software para implementaciones en tiempo real. En este trabajo se presenta una técnica para determinar las transmisiones de posibles usuarios primarios en un amplio intervalo de frecuencias (monitorización de espectro multibanda) desde la perspectiva de los radios cognitivos. La propuesta se implementa en un entorno real de comunicaciones inalámbricas utilizando hardware de bajo costo considerando la Sample entropy como regla de decisión. Para validar su viabilidad para la implementación en tiempo real, primero se probó un escenario simulado. Los resultados de la simulación y las implementaciones en tiempo real se compararon con la dimensión fractal de Higuchi como regla de decisión. Los alentadores resultados muestran que la entropía de la muestra detecta correctamente el ruido o una posible transmisión del usuario principal, con una probabilidad de éxito de alrededor de 0.99, y el número de muestras en error al principio y al final de los bordes de frecuencia de las transmisiones es, en promedio, de solo 12 muestras.