Modelo de muestreo comprimido multiespectral para radio cognitiva
Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 26 Nº 2, 2018, pp. 225-240
Modelo de muestreo comprimido multiespectral para radio cognitiva
Compressed sensing multiespectral model for cognitive radio networks
Jeison Marin1* Leonardo Betancur1 Henry Arguello2
Recibido 9 de noviembre de 2016, aceptado 31 de mayo de 2017
Received: November 9, 2016 Accepted: May 31, 2017
RESUMEN
La radio cognitiva es una de las técnicas más prometedoras para optimizar el uso del espectro. Sin embargo,
la gran cantidad de información espectral que es necesario analizar para identificar y asignar porciones
espectrales hace que se incrementen los tiempos de asignación de canal debido al previo procesamiento
de los datos y, por lo tanto, no sea posible ofrecer servicio a todos los dispositivos que lo requieran. El
muestreo comprimido, por su parte, es una técnica que permite la reconstrucción de señales dispersas
o compresibles usando un número menor de muestras que las requeridas por el criterio de Nyquist. En
este trabajo se presenta un nuevo modelo que usa muestreo comprimido multiespectral para el sensado
del espectro radioeléctrico en radio cognitiva, que mejora los tiempos de sensado y asignación de canal
al disminuir el tamaño de los datos necesarios para reconstruir la información espectral de potencia a
distintas bandas. Este modelo se basa en arquitecturas que usan muestreo comprimido para analizar
imágenes multiespectrales. Se propone la operación de un gestor espectral centralizado que mediante
patrones binarios selecciona o descarta los datos de potencia de diferentes radios definidos por software
ubicados en diferentes posiciones geográficas. El gestor espectral, con base en las muestras tomadas
y aplicando las técnicas de muestreo comprimido multiespectral, reconstruye un cubo de datos con la
información de potencia transmitida y frecuencia de operación de todos los usuarios. Los resultados
muestran que es posible esta reconstrucción utilizando solo 50% de las muestras generadas por todos los
dispositivos, y que la información se puede almacenar usando solo 6,25% del total de datos originales.
Palabras clave: Muestreo Comprimido, radio cognitiva, sensado espectral.
ABSTRACT
Cognitive Radio is one of the most promising techniques for optimizing the use of spectrum. However, the
large amount of spectral information that must be processed to identify and assign spectral components
makes the channel assignment’s times to be increased due to the previous processing of this data and
therefore cannot provide service to the devices that require it. Meanwhile, the compressed sampling
is a technique that allows the reconstruction of sparse or compressible signals using fewer samples
than those required by the Nyquist criterion. This paper presents a new model that uses compressed
multispectral sampling for radio-electric spectrum sensing in cognitive radio that improves sensing and
channel assignment times, decreasing the number of data required for reconstructing the power spectral
information in different bands. This model is based on architectures that use a compressed sample to
analyze multispectral images. The operation of a centralized manager is presented to select the power data
of different software defined radios (SDR) by binary patterns. These SDRs are in different geographical
1
Programa de Ingeniería de Telecomunicaciones. Universidad Pontificia Bolivariana. Campus de Laureles, Circular 1 Nº 70-01.
Medellín, Colombia. E-mail:
2 Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática. Universidad Industrial de Santander. Calle 9 Carrera 27. Bucaramanga,
Colombia. E-mail:
* Autor de correspondencia. E-mail:
Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 26 Nº 2, 2018
positions. The centralized manager reconstructs a data cube with the transmitted power and operation’s
frequency of all the users based on the samples taken and applying multispectral sensing techniques. The
results show that this multispectral data cube can be built with only a 50% of the samples generated by
the devices, and can be stored using only a 6.25% of the original data.
Keywords: Compressive sensing, cognitive radio, spectrum sensing, multi-dimensional arrays.
INTRODUCCIÓN
En los sistemas de radio de nueva generación,
el uso eficiente del espectro es una necesidad
imperativa. El fenómeno de masificación de datos
de los servicios de acceso inalámbrico móvil que
es característico hoy en día tiende a aumentar
de manera vertiginosa, y va en contra vía con el
uso del espectro concentrado en unas bandas de
comunicaciones muy específicas, principalmente
en las bandas de telefonía móvil celular GSM,
UMTS y LTE, las bandas de 850 MHz, 900 MHz,
1900 MHz, 2700 MHz y las ISM. Gran parte de
estas bandas espectrales se encuentran densamente
usadas y contaminadas por interferencia, al contrario
de algunas bandas de UHF que son subutilizadas, lo
que en muchos casos perjudica el buen desempeño
y explotación del espectro electromagnético [1-2].
La radio cognitiva (RC) ha surgido en los últimos
años como una innovadora alternativa para reutilizar
las porciones del espectro que en determinado
tiempo no están siendo usadas por los usuarios
licenciados. A los usuarios licenciados normalmente
se les denomina usuarios primarios (UP), y a los
usuarios no licenciados que aprovechan las porciones
no usadas de espectro se les denomina usuarios
secundarios (US) [3]. En particular, la RC supone
que los dispositivos inalámbricos deben ser capaces
de determinar cuáles porciones del espectro están
libres para entrar a ocuparlos, esto es conocido
como sensado espectral. Sin embargo, cuando se
trata de la RC aplicada a escenarios de alto tráfico
de datos y densidad de usuarios, los requerimientos
de velocidad para esta operación son mayores, de
lo contrario se podrían generar tiempos de latencia
altos en la ocupación o abandono del espectro por
parte de los usuarios cognitivos.
En [4] se muestra un ejemplo de la incidencia que
tiene el aumento de la cantidad de datos procesados
durante el sensado espectral en la adecuada asignación
de espectro a los usuarios cognitivos en un escenario
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con un área fija de x m2 con p UPs transmitiendo a P
dBm por medio una estación base principal, y s USs
transmitiendo a S dBm mediante una estación base
cognitiva donde S<P. Los UP tienen cierto tiempo de
servicio, por lo que constantemente están ocupando y
desocupando el espectro. Los US ocupan el espectro
de una manera oportunista, no tienen asignado tiempo
de servicio y deben abandonar su canal y proceder
a buscar otro espacio disponible cuando un usuario
primario llega. Cuando algún usuario cognitivo
necesita acceder al espectro debe hacer una petición
por medio de un canal de control común a un servidor
o gestor espectral, enviándole la información espectral
que muestrea en un paquete de control, para luego
esperar que le sea asignada una porción espectral libre
de interferencia. Si dos o más usuarios cognitivos
hacen una petición cuando el c (...truncated)