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El Internet de las cosas (IoT) es la interconexión de diferentes objetos a través de internet utilizando diferentes tecnologías de comunicación. Los objetos están equipados con sensores y módulos de comunicación. La red de radio cognitiva es una técnica clave para el IoT y puede abordar de manera efectiva los problemas relacionados con el espectro para las aplicaciones de IoT. En nuestro artículo, se propone un método novedoso para redes de sensores de IoT para obtener las posiciones óptimas de estaciones secundarias de recopilación de información (SIGSs) y seleccionar el canal de operación óptimo. Nuestro objetivo es maximizar la capacidad del sistema secundario mientras se protege el sistema primario. Además, proponemos una matriz de probabilidad de aparición para dispositivos secundarios de IoT (SIDs) para maximizar el número de SIDs soportables que se pueden instalar en un automóvil, en dispositivos portátiles u otros dispositivos de monitoreo, basándonos en el despliegue óptimo y la probabilidad. Derivamos funciones de aptitud basadas en los objetivos mencionados anteriormente y también consideramos la relación señal a interferencia más ruido (SINR) y las restricciones de posición. La técnica de optimización de enjambre de partículas (PSO) se utiliza para encontrar la mejor posición y canal de operación para los SIGSs. En un estudio de simulación, se evalúa el rendimiento del método propuesto y se compara con un algoritmo de asignación aleatoria de recursos (partes de este artículo se presentaron en la conferencia ICTC2017 (Wen et al., 2017)).
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