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ACO-Based Routing Algorithm for Cognitive Radio NetworksAlgoritmo de enrutamiento basado en ACO para redes de radio cognitivas

Resumen

Las redes de radio cognitivas (CRN) son una solución excepcional para mejorar la eficiencia del uso del espectro. Los usuarios secundarios de las redes cognitivas pueden seleccionar entre un conjunto de canales disponibles para su uso siempre que la ocupación no afecte a los usuarios con licencia prioritarios. Sin embargo, las CRN plantean retos de encaminamiento únicos debido a la gran fluctuación del espectro disponible, así como a los diversos requisitos de calidad de servicio (QoS). En las CRN, la arquitectura multisalto distribuida y la disponibilidad de espectro variable en el tiempo son algunos de los factores clave en el diseño de algoritmos de encaminamiento. En este artículo, desarrollamos un algoritmo de enrutamiento cognitivo bajo demanda basado en la optimización de colonias de hormigas (ACO) (ACO-OCR), que considera conjuntamente la programación de la ruta y el espectro, y aprovecha la disponibilidad de múltiples canales para mejorar la latencia de entrega y la tasa de pérdida de paquetes. A continuación, se introduce un marco analítico basado en la teoría de colas M/G/1 para ilustrar el modelo de colas del nodo repetidor. Las prestaciones de ACO-OCR se han evaluado mediante simulaciones numéricas, y los resultados experimentales confirman su eficacia. Los resultados de las simulaciones muestran que ACO-OCR supera a otros enfoques de enrutamiento en latencia de ruta extremo a extremo y tasa de pérdida de paquetes.

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