La radio cognitiva: desafíos futuros en el uso del espectro radioeléctrico

Contenido del Artículo principal

Luis Rolando Roba Iviricu http://orcid.org/0000-0002-6094-1043 José Manuel Díaz Hernández http://orcid.org/0000-0002-9996-5093 Rigoberto Pestana Portales http://orcid.org/0000-0003-4395-3285

Resumen

El presente artículo muestra las potencialidades de las tecnologías de Radio Cognitiva como paradigmas en el desarrollo de nuevas oportunidades de acceso a plataformas de comunicación y los desafíos futuros en su implementación. Para su elaboración se emplearon métodos teóricos como el análisis histórico-lógico, el enfoque de sistema y el análisis y síntesis; como métodos empíricos se utilizó el análisis documental, subrayando la información más actualizada sobre el tema. El problema fundamental estriba en asignación estricta de bandas de frecuencia, que conlleva a una baja utilización de las mismas o un gran nivel de saturación en los servicios que se ofrecen. Se destacan cuatro temas fundamentales relacionados con la caracterización y optimización de la capa física, esquemas de enrutamiento y seguridad, retos en la implementación de manera general y la estandarización actual de algunas tecnologías incluyendo la visión de conjunto que se tiene actualmente. La Radio Cognitiva como tecnología disruptiva impone numerosos desafíos, que reflejamos con nuestro análisis desde una perspectiva general analizando las diferentes soluciones para el censado espectral punto de partida para la gestión, con necesidades de seguridad en la comunicación y exponiendo diferentes tecnologías y estándares ya probados a nivel experimental y en explotación, destacando los más versátiles en soluciones desde el punto de vista de reconfiguración y adaptación. Desde el punto de vista informacional este trabajo de recopilación nos permite introducirnos en los conceptos de optimización espectral a través de las tecnologías cognitivas en radiocomunicaciones.

Descargas

Descargar datos aún no está disponible.

Article Details

Cómo citar
ROBA IVIRICU, Luis Rolando; DÍAZ HERNÁNDEZ, José Manuel; PESTANA PORTALES, Rigoberto. La radio cognitiva: desafíos futuros en el uso del espectro radioeléctrico. Avances, [S.l.], v. 22, n. 1, p. 139-167, dec. 2019. ISSN 1562-3297. Disponible en: <http://www.ciget.pinar.cu/ojs/index.php/publicaciones/article/view/514>. Fecha de acceso: 03 aug. 2020
Sección
REVISIONES

Citas

Aguilar, J. H., Navarro, A. (2011). Radio Cognitiva-Estado del arte. Revista Sistemas y Telemática, 9(16), 31-53.Universidad Icesi. Recuperadode https://www.redalyc.org/pdf/4115/411534383003.pdf
Akbar, I. A., Tranter, W. H. (2007). Dynamic Spectrum Allocation in Cognitive Radio using Hidden Markov Models: Poisson Distribution Case. IEEE, Richmond, pp. 196-201. Recuperado de http://www.scirp.org/%28S%28i43dyn45teexjx455qlt3d2q%29%29/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=902685
Aguirre, E. A., Pedraza, L. F. y Puerta, G. A. (2012). Evaluación del establecimiento de la métrica de enrutamiento WCETT en una red de radio cognitiva. Recuperado de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6884/8476
Amador, J. A., Alonso, N. (2013). RDS (Radio Definido por Software). Consideraciones para su implementación de hardware. Revista Telem@tica, 12(2), 56-68. Recuperado de:
Astaiza, E. y Bermúdez, H. F. (2012). Complejidad e impedimentos en el nivel físico para la implementación de redes satelitales cognitivas. Revista de Investigaciones - Universidad del Quindío. 23(1), 99-107.Recuperadode http://blade1.uniquindio.edu.co/uniquindio/revistainvestigaciones/resumen.php?id_r=8&id_a=207
Čabrić, D., Mishra, S. M., Willkomm, D., Brodersen, R. y Wolisz, A. (2004). CORVUS: A Cognitive Radio Approach for Usage of Virtual Unlicensed Spectrum. White Paper, Berkeley Wireless Research Center. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/228340611_A_cognitive_radio_approach_for_usage_of_virtual_unlicensed_spectrum
Buddhikot, M. M., Kolody, S. M., Ryan, K., Evans, J. (2005). DIMSUMNet: new directions in wireless networking using coordinated dynamic spectrum access. In Proc. IEEE WoWMoM2005, pp. 78-85. Recuperado de http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.143.2661&rep=rep1&type=pdf
Castro, J. A., Perdomo, L., Lavandera, I. y Morales, J. (2017). IEEE 802.22, SUPER WI-FI. Revista Telemática, 16(1), pp. 1-12. Recuperado de http://revistatelematica.cujae.edu.cu/index.php/tele/article/view/248
CISCO technology (s.f.). 2020 global networking trends report. Estados Unidos: CISCO. Recuperado de https://engage2demand.cisco.com/LP=18332?ccid=cc001244&oid=rpten018612
Cordeiro, C., Challapali, K. y Birru, D. (2006). 802.22: An Introduction to the First Wireless Standard based on Cognitive Radios. IEEE. Journal of Communications, 1(1), 38-47. Recuperado de https://omidi.iut.ac.ir/SDR/2007/WebPages/07_822_2/802_22/802_22%20Introduction.pdf
Cordeiro, C., Challapali, K., Birru, D., Shankar, S. (2005). IEEE 802.22: the first worldwide wireless standard based on cognitive radios, in Proc. IEEE DySPAN 2005, pp. 328-337. Recuperado de http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=D313439BF4DD588946DE06B52D866D15?doi=10.1.1.78.571&rep=rep1&type=pdf
Luz, S. y de Oliveira, P. (2011). Estándar IEEE 802.22 para Redes Inalámbricas basadas en Radio Cognitiva: una revision. Visión Electrónica, 5(2), 74-84.
DOI: https://doi.org/10.14483/22484728.3576
Engelstad, P. E., Grønsund, P., Lavandera Hernández, I., Cabric, D. (2008). Spectrum Sensing Aided Long-Term Spectrum Management in Cognitive Radio Networks. 38th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks. Recuperado de: https://bwn.ece.gatech.edu/surveys/cr_spect08.pdf
Galeano, K. J. (2015). Modelo de decisión del espectro para Radio Cognitiva que integra las pérdidas de propagación en la banda GSM del Espectro Radioeléctrico (Tesis para optar al grado de Máster en Ciencias de la Información y las Comunicaciones). Bogotá D.C, Colombia. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Galindo, R. (2017). Radio cognitivo ¿una tecnología disruptiva?. La Habana: Instituto de Investigación y Desarrollo de Telecomunicaciones (LACETEL), 33 pp.
Galvis, A. (2008). Acceso dinámico al espectro: Estado actual, Tendencias y Retos. Grupo de Investigación, Desarrollo y Aplicación en Telecomunicaciones e Informática (GIDATI). 2(4), 38-57. Recuperado de: https://bwn.ece.gatech.edu/surveys/cr_spect08.pdf
Hernández, L. E. (2015). Arquitectura de comunicaciones de datos inalámbricas para sistemas C4ISR (Tesis presentada en opción al grado científico de Doctor en Ciencias). Universidad Politécnica de Valencia. 170 p.
Hernández, C., Pedraza, L. F. y Martínez, F. H. (2016). Algoritmos para asignación de espectro en redes de radio cognitiva. Revista Tecnura, 20(48), 69-88. DOI:10.14483/udistrital.jour.
Hernández, M., Gato, L. M., Torres, J. (2018). Detección de señales mediante formación de coaliciones en Redes de Radios Cognitivos. En VIII Simposio deTelecomunicaciones. La Habana, Cuba. 8 pp.
Hoven, N., Sahai, A., Tandra, R. (2004). Some fundamental limits on cognitive radio. In Proc. Allerton Conf. on Commun Control, and Computing. DOI:10.1.1.123.5645
IEEE (2012). IEE 802.22 Working group on wireless regional area networks, Enabling Spectrum Sharing and Rural Broadband Wireless Access Using Cognitive Radio Technology in White Spaces Recipient of the IEEE SA Emerging Technology Award. IEEE 802.22 Working group on wireless regional area networks, Recuperado de http://www.ieee802.org/22/
Lekomtcev, D., Maršálek, R., Lavandera, I., Cabric, D. (2012). Comparison of 802.11af and 802.22 standards–physical layer and cognitive functionality. ELECTROREVUE,3(2). Recuperado de: https://www.semanticscholar.org/paper/Comparison-of-802-.-11-af-and-802-.-22-standards-%E2%80%93-Lekomtcev-Mars%C3%A1lek/e2fd1027bb71b6e22101a2328c0a0bccf82f09ae
Lewicki, D. G. y Sane, A. D. (1998). Three-dimensional gear crack propagation studies. Washington D.C.: National Aeronautics and Space Administration, NASA. 23 pp.
López, D., R. Trujillo, E., E. Gualdron, O. (2015). Elementos Fundamentales que Componen la Radio Cognitiva y Asignación de Bandas Espectrales. Información Tecnológica, 26(1), 23-40. Recuperado de https://scielo.conicyt.cl/pdf/infotec/v26n1/art04.pdf
Mitola, J.y Maguire, G. Q. (1999). Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal. IEEE Personal Communications, 6(4), 13-18. Recuperado de https://pdfs.semanticscholar.org/fb5d/1bb23724d9a5a5eae036a2e3cf291cac2c1b.pd
Márquez, H. R. (2014). Arquitecturas de radio cognitiva: una revisión actual. Tecnura, 18(39), 181-196. Recuperadode http://www.scielo.org.co/pdf/tecn/v18n39/v18n39a14.pdf
Montejo, S. (2013). Mecanismos de Control y Asignación de los Recursos de Transmisión Mediante el Conocimiento de la Ubicación en las Redes Ad Hoc Radio Cognitivas (Tesis presentada en opción al grado de Doctor en Ciencias Técnicas). Santa Clara, Cuba. Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.
Palacios, P. G. (2017). Análisis de Cognitive Radio en Redes Móviles (Tesis para optar al grado de Magíster en Ingeniería de Redes de Comunicaciones). Santiago de Chile, Chile. Universidad de Chile.
Pedraza, L. F., Hernández Suárez, C. A., Galeano Romero, K. J., Rodríguez de la Colina, E., Patricia Páez, I. (2015). Ocupación espectral y modelo de radio cognitiva para Bogotá. Primera edición. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Pedraza, L. F., López., D. A., Salcedo, O. (2011). Enrutamiento basado en el algoritmo de Dijkstra para una red de radio cognitiva. Tecnura: Tecnología y Cultura Afirmando el Conocimiento, 15(30), 94-100. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/277261281_Enrutamiento_basado_en_el_algoritmo_de_Dijkstra_para_una_red_de_radio_cognitiva
Raed Al-Zubi, Mohammad, Z. S., Krunz, M. (2012). Coexistence Problem in IEEE 802.22 Wireless Regional Area Networks. ELECTROREVUE, 3(2). Recuperado de https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1812342
Rieser, C. J. (2004). Biologically Inspired Cognitive Radio Engine Model Utilizing Distributed Genetic Algorithms for Secure and Robust Wireless Communications and Networking. (Dissertation- Tech, V.) Recuperado de https://vtechworks.lib.vt.edu/handle/10919/11283
Spectrum Sensing in IEEE 802.22. Recuperado de http://www.eurasip.org/Proceedings/Ext/CIP2008/papers/1569094657.pdf
Tendencias y tecnologías del futuro que modificarán a las compañías de telecomunicaciones móviles (2019). (Available in English) Recuperado de https://vtehttps//community.cisco.com/t5/service-providers-blogs/tendencias-y-tecnolog%C3%ADas-del-futuro-que-modificar%C3%A1n-a-las/ba-p/3662512chworks.lib.vt.edu/handle/10919/11283
Toledo, K., Martinez, L., Cabrera, A., Cruz, E., Gato, L. M., Sánchez, E., González, E., Bengochea, Y., Torres, J. (2015). Procesamiento de señales con tecnología SDR: primeros pasos con el receptor PERSEUS. Revista Telem@tica, 14(1), 74-84. Recuperado de http://www.eecs.harvard.edu/~mdw/papers/whitefi-sigcomm09.pdf
Wireless Innovation Forum (s.f.). Recuperado de http://www.wirelessinnovation.org/what-are-crand-dsa
Yucek, T.y Arslan, H. (2009). A Survey of Spectrum Sensing Algorithms for Cognitive Radio Applications. IEEE Commun. Surveys Tuts., 11(1),116-130. Recuperado de https://ieeexplore.ieee.org/document/4796930
Zhao, J., Zheng, H., Yang, H. (2005). Distributed coordination in dynamic spectrum allocation networks. In New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks. DySPAN 2005, First IEEE International Symposium. pp. 259-268. Recuperado de https://www.semanticscholar.org/paper/Distributed-coordination-in-dynamic-spectrum-Zhao-Zheng/9fb4e1e3e4801554ec54ea7e4671fbcd18b92fd2