Desarrollo de un algoritmo predictor de huecos espectrales para radio cognitiva.

Abstract

El presente proyecto de investigación establece el diseño de un algoritmo predictor de huecos espectrales para la implementación de un sistema de radio cognitiva, con el objetivo de predecir valores de frecuencia que no están siendo utilizados. Para el diseño del algoritmo se analizó la banda de 850 a 1900 [MHz], con el fin de conocer el comportamiento y poder interpretar esta información en una serie de tiempo y utilizando la metodología Box-Jenkins poder determinar un modelo de predicción ARIMA que se ajuste a esta y así realizar un pronóstico de los valores futuros. Para la implementación de dicho algoritmo se utilizaron las herramientas computacionales que Matlab provee, con el fin de realizar cálculos rápidos y sencillos; para esta implementación fue necesario realizar las pruebas para determinar los conjuntos de entrenamiento y evaluación con el fin de obtener errores de predicción aceptables comparados con investigaciones de este tipo. Finalmente, el algoritmo predictor utiliza un conjunto de entrenamiento de 3 horas para ajustar los valores de los coeficientes del proceso AR y MA del modelo ARIMA; el conjunto de evaluación contiene 6 horas divido en dos conjuntos, el de observación que determina el posible patrón que tiene la serie de tiempo y el de predicción que arroja el vector de datos predichos.