Resumen

El principal desafío para una radio cognitiva es detectar de manera confiable la existencia de usuarios primarios para minimizar la interferencia en las comunicaciones con licencia. Por lo tanto, la detección de espectro es un requisito muy importante de una radio cognitiva. Sin embargo, debido a las incertidumbres del canal, las observaciones locales no son confiables y se requiere la colaboración entre los usuarios. La selección de la regla de fusión en un receptor común tiene un impacto directo en el rendimiento general de la detección de espectro. En este documento, se estudia la optimización de la detección de espectro colaborativa en términos de fusión de decisiones óptima para la combinación de decisiones duras y blandas. Se concluye que para una fusión óptima, el centro de fusión debe incorporar los valores de relación señal-ruido de los usuarios cognitivos y las condiciones del canal. Se presenta una estrategia de optimización ponderada basada en algoritmos genéticos para el caso de la combinación de decisiones blandas. Los resultados numéricos

• Materias:Convergencia de IP Redes cooperativas Métodos de segmentación Optimización de capas Infraestructura híbrida
• Subjects:IP Convergence Cooperative networks Segmentation methods Layer optimization Hybrid Infrastructure
• Palabras claves:Reto; Radio cognitiva; Detección de espectro; Colaboración; Regla de fusión; Optimización
• Keywords:Challenge; Cognitive radio; Spectrum sensing; Collaboration; Fusion rule; Optimisation