Caracterización, estimación y predicción del comportamiento temporal y espacial de la disponibilidad del espectro radio eléctrico en interiores de edificios, para su uso potencial en dispositivos de corto alcance basados en acceso dinámico al espectro y radio cognitiva

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Realizada en:
Páginas: 156 p.
Idioma: Español

Colaboradores: Director/a:
Nombre de la Carrera: Doctorado en Ingeniería
Institución: UNCuyo. Fac. Ing.
Título al que opta: Doctor/a en Ingeniería

Resumen en Español :

En las últimas décadas, debido al desarrollo de la tecnología inalámbrica, se han incrementado dramáticamente los servicios móviles, surgiendo así una imperiosa necesidad de los operadores de telecomunicaciones de nuevos segmentos espectrales.
Si se considera que el crecimiento de este tipo de servicios sigue la Regla de Cooper, regla que establece que las comunicaciones inalámbricas en un área geográfica determinada crecen a un ritmo del 200% cada 2 años y medio; y si además ese crecimiento es drásticamente acelerado por las necesidades modernas de comunicación inalámbrica, se crean las condiciones para que emerja un gran problema conocido como la escasez de espectro. En este contexto, este trabajo doctoral se enfoca en tratar de contrarrestar el problema de la escasez de espectro en el interior de edificios ubicados en zonas urbanas densas, proponiendo el uso de sistemas cognitivos de corto alcance basados en DSA para mejorar la eficiencia en el uso del espectro en el interior de los edificios.
Para ello, se caracteriza y modela la disponibilidad del espectro de TV en interiores de edificios ubicados en zonas urbanas densas, en base a campañas de medición de niveles de potencia; así también, se analiza si pueden operar, al interior de edificios, los sistemas inalámbricos de corto alcance basados en DSA y Radio Cognitiva (CR).
Como una novedad, se desarrolla un mecanismo que permite estimar, sin mediciones, la mínima cantidad de disponibilidad espectral efectiva (ESA) en toda el área interior de un edificio inteligente; con ello, se establecen los sitios al interior del edificio donde pueda operar un sistema de corto alcance con capacidades cognitivas. El mecanismo toma en cuenta que, para estimar la ESA, se debe cumplir con los dos postulados de DSA, confirmar la ausencia del operador incumbente o licenciado, y también evitar la posible interferencia que se produciría sobre un despliegue interno de usuarios del sistema incumbente.

Adicionalmente, se validaron los modelos de propagación utilizados en este estudio, comparando valores de potencia encontrados con simulaciones usando Matlab con valores mediciones de nivel de potencia tomadas en el interior de un edificio.

Otro mecanismo novedoso se desarrolló con el objetivo de predecir los comportamientos del espectro y su disponibilidad en el interior de un edificio, a partir de un histórico de mediciones de niveles de potencia; para ello se utilizó el modelo Long-Short Term Memory (LSTM) de Deep Learning junto a una modulación/demodulación angular, y mediciones de niveles de potencia en el interior del edificio. La modulación angular es usada porque varios trabajos previos de predicción han reportado que sus modelos predictivos son muy sensibles a la variabilidad de la data de entrada.

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