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Previous issue date: 2014-10-27 / This work proposes a channel allocation methodology in a cognitive radio network (CRN) that uses a predictive and adaptive channel database. A spectrummodeling algorithm, that allows simulating channel occupation in cellular technology bands, generates the prediction data. The use of prediction enables the identification of opportunities in the bands of interest, which allows prioritizing the use of those channels with greater probability of being idle. Thus, this work extends the scope of IEEE 802.22, in that proposes the use of prediction data, as well as the use of cellular technology bands, which are commonly used in urban areas. The adaptive nature of the developed system updates the channel list dynamically over the allocation cycles. This feature enables to prioritize the channels with greater success in the allocation process, since the channel list is updated according to the results of secondary users (SUs) allocation. The proposed methodology aims to allocate the SU with the minimum of channel sensing operations required. The adaptive feature of the channel database gives a major contribution to reducing the channel sensing operations in the CRN. The decrease in channel sensing operations reduces the exchange of information between the functions that comprise the cognitive plane of a CRN. Consequently, a reduction in the network signaling traffic is expected, as well as a reduction of delays resulting from the search of available channels. / O presente trabalho prop?e uma metodologia de gerenciamento de canais numa rede de r?dios cognitivos (CRN) que utiliza uma base de dados de canais preditiva e adaptativa. Os dados de predi??o s?o gerados por um algoritmo de modelagem de espectro que permite simular a ocupa??o dos canais em faixas de tecnologia celular. O uso de predi??o possibilita a identifica??o de oportunidades nas bandas de interesse, permitindo priorizar a utiliza??o dos canais com maior probabilidade de estarem livres. Dessa forma, este trabalho estende a abrang?ncia da IEEE 802.22, na medida em que prop?e o uso de dados de predi??o, bem como a utiliza??o de faixas de tecnologia celular que s?o comumente utilizadas em ?reas urbanas. O car?ter adaptativo do sistema desenvolvido atualiza a lista de canais de forma din?mica ao longo dos ciclos de aloca??o. Esta caracter?stica possibilita a prioriza??o dos canais com maior sucesso no processo de aloca??o, uma vez que a lista de canais ? atualizada de acordo com os resultados das aloca??es dos usu?rios secund?rios (SUs). A metodologia proposta busca realizar a aloca??o do SU com o m?nimo necess?rio de opera??es de detec??o de canal. A adaptabilidade da base de dados de canais ? o fator que possui maior contribui??o na redu??o das opera??es de detec??o de canal na CRN. A diminui??o das opera??es de detec??o de canal reduz a troca de informa??es entre as fun??es que comp?em o plano cognitivo de uma CRN. Consequentemente, uma redu??o no tr?fego de sinaliza??o da rede ? esperada, assim como uma diminui??o de atrasos resultantes da busca de canais dispon?veis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/3074 |
| Date | 27 October 2014 |
| Creators | Ribeiro, Sandro Machado |
| Contributors | Castro, Maria Cristina Felippetto de |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUCRS, BR, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 600, -655770572761439785 |
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