{"id":4119,"date":"2022-04-21T11:00:00","date_gmt":"2022-04-21T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=4119"},"modified":"2023-01-27T19:24:35","modified_gmt":"2023-01-27T19:24:35","slug":"monitorizacion-del-espectro-multibanda-basada-en-sample-entropy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=4119","title":{"rendered":"Seminario: “Monitorizaci\u00f3n del espectro multibanda basada en sample entropy”"},"content":{"rendered":"\n

Fecha<\/strong>: 21 de abril de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta<\/strong>: Yanqueleth Antonio de Jes\u00fas Molina Tenorio<\/a>
Afiliaci\u00f3n<\/strong>: Alumno del DCyTI
Asesor<\/strong>: Dr. Alfonso Prieto Guerrero<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Las radios cognitivas representan una alternativa real a la escasez del espectro radioel\u00e9ctrico. Una de las principales tareas de estas radios es la detecci\u00f3n de posibles brechas en un determinado ancho de banda utilizado por usuarios con licencia (llamados tambi\u00e9n usuarios primarios). Esta tarea, denominada detecci\u00f3n de espectro, requiere una alta precisi\u00f3n para determinar estos espacios, lo que maximiza la probabilidad de detecci\u00f3n. El dise\u00f1o de algoritmos de detecci\u00f3n de espectro tambi\u00e9n requiere soluciones innovadoras de hardware y software para implementaciones en tiempo real. En este trabajo se presenta una t\u00e9cnica para determinar las transmisiones de posibles usuarios primarios en un amplio intervalo de frecuencias (monitorizaci\u00f3n de espectro multibanda) desde la perspectiva de los radios cognitivos. La propuesta se implementa en un entorno real de comunicaciones inal\u00e1mbricas utilizando hardware de bajo costo considerando la Sample entropy como regla de decisi\u00f3n. Para validar su viabilidad para la implementaci\u00f3n en tiempo real, primero se prob\u00f3 un escenario simulado. Los resultados de la simulaci\u00f3n y las implementaciones en tiempo real se compararon con la dimensi\u00f3n fractal de Higuchi como regla de decisi\u00f3n. Los alentadores resultados muestran que la entrop\u00eda de la muestra detecta correctamente el ruido o una posible transmisi\u00f3n del usuario principal, con una probabilidad de \u00e9xito de alrededor de 0.99, y el n\u00famero de muestras en error al principio y al final de los bordes de frecuencia de las transmisiones es, en promedio, de solo 12 muestras.<\/p>\n\n\n\n

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