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En una red de radio cognitiva (CRN), el número de cambios de espectro aumenta el consumo de energía de los usuarios cognitivos (o secundarios) debido al proceso de cambio de canal. Esto podría limitar la operación de la CRN, especialmente en escenarios donde los terminales de los usuarios secundarios funcionan con baterías. Por lo tanto, reducir la cantidad de veces que un usuario cognitivo involucrado en una transmisión cambia a diferentes bandas de espectro es necesario para aumentar la vida útil de la batería. En este sentido, las bandas de espectro disponibles poseen diferentes atributos (por ejemplo, ancho de banda) que pueden ser explotados para satisfacer los requisitos específicos de los usuarios secundarios (es decir, perfil de conexión) para la transmisión de datos mientras se ahorra energía. Aquí, se evalúan tres algoritmos de toma de decisiones con múltiples atributos (MADM) para la funcionalidad de decisión de espectro utilizando mediciones reales de espectro de bandas de TV. Esto se realiza proponiendo seis parámetros de decisión, que se extraen de los datos de espectro para caracterizar su idoneidad. Luego, estos se utilizan como entradas de los algoritmos MADM para seleccionar la banda de espectro más adecuada para un usuario cognitivo. Así, se propone un proceso de decisión basado en MADM mejorado para reducir el número de cambios considerando el consumo de energía debido al cambio de canal (ECCS). Los resultados cuantifican ahorros del 30% al 90% en ECCS y reducciones de cambios de espectro del 47% al 90%.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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