Modelo adaptativo de handoff espectral para la mejora en el desempeño de la movilidad en redes móviles de radio cognitiva

Abstract

Contexto: El handoff espectral, en las redes de radio cognitiva, ocurre cuando el usuario secundario debe dejar el canal de frecuencia que está utilizando y continuar su comunicación en otra oportunidad espectral. Este proceso es un aspecto clave para garantizar una adecuada calidad de servicio y mejorar el desempeño en las comunicaciones del usuario secundario. Objetivo: Presentar una propuesta de modelo adaptativo multivariable de handoff espectral para redes móviles de radio cognitiva. Método: Se desarrollaron cuatro algoritmos para la toma de decisiones durante un handoff espectral, con diferentes enfoques: difuso, realimentado, predictivo y multicanal; estos conforman el modelo adaptativo multivariable de handoff espectral propuesto. Para evaluar el nivel de desempeño de los algoritmos desarrollados se realizó un análisis comparativo entre estos y los algoritmos de handoff espectral más relevantes en la literatura actual. Los criterios seleccionados para elegir las mejores oportunidades espectrales fueron: la probabilidad de disponibilidad, el tiempo estimado de disponibilidad, la relación señal a ruido más interferencia y el ancho de banda, los cuales se determinaron a través del método Delphi modificado y sus correspondientes pesos fueron calculados a través del algoritmo FFAHP desarrollado. A diferencia de los trabajos relacionados, la evaluación comparativa se validó a través de una traza de datos reales de ocupación espectral capturados en la banda de frecuencia GSM y Wi-Fi, que modelan el comportamiento real de los usuarios primarios. En la fase de validación, se propusieron ocho escenarios de evaluación, al considerar, dos tipos de redes: GSM y Wi-Fi, dos clases de aplicaciones: tiempo-real y mejor-esfuerzo, dos niveles de tráfico: alto y bajo, y diez métricas de evaluación: número de handoff, número de handoff fallidos, ancho de banda, retardo, throughput (bits/s), equidad, número de handoff sin interferencia, número de handoff con interferencia, número de handoff perfectos y número de handoff anticipados. Resultados: Los resultados del análisis comparativo con los demás algoritmos de handoff espectral, muestran que el modelo adaptativo multivariable de handoff espectral propuesto, provee el mejor desempeño en las diez métricas de evaluación, para los ocho escenarios propuestos. De acuerdo con los resultados obtenidos, el modelo propuesto cuenta con una baja tasa promedio de handoff, un alto porcentaje de throughput promedio y ancho de banda promedio, y un bajo nivel de retardo promedio. Conclusión: De acuerdo con los resultados alcanzados, se puede concluir que no hay un algoritmo que se desempeñe de forma excelente en las diez métricas de evaluación, ni en los ocho escenarios de evaluación; cada algoritmo se puede desempeñar de forma satisfactoria en determinados escenarios. Lo anterior, resalta la importancia del modelo adaptativo multivariable de handoff espectral propuesto.

Abstract. Context: The spectrum handoff in cognitive radio networks occurs when the secondary user must leave the frequency channel in use and continue their communication in another spectral opportunity. This process is essential to ensure an adequate quality of service and to improve secondary user's communication performance. Objective: This work presents the proposal of a multivariable adaptive spectrum handoff model for cognitive radio mobile networks. Method: Four algorithms for decision making during a spectrum handoff, with different approaches, were developed: fuzzy, feedback, predictive and multichannel, which make up the multivariable adaptive spectrum handoff proposed model. To assess the performance level of the developed algorithms a comparative analysis was made between these algorithms and the most relevant spectrum handoff algorithms in the current literature. The best spectrum opportunities were selected dynamically based on the following decision criteria: the probability of availability of a channel, estimated time of availability of the channel, Signal-to-interference-plus-noise ratio and bandwidth, which were determined through the modified Delphi method and corresponding weights were calculated through the developed FFAHP algorithm. Unlike other related papers, benchmarking was validated through a trace of real spectrum occupation data captured in the frequency band GSM and Wi-Fi, which model the real behavior of primary users. In the validation phase, eight assessment scenarios were proposed to consider, two types of networks: GSM and Wi-Fi, two kinds of applications: real-time and best-effort, two traffic levels: high and low, and ten evaluation metrics: number of handoff, number of failed handoff, bandwidth, delay, throughput (bits/s), fairness, number of handoff without interference, number of handoff with interference, number of perfect handoff and number of anticipated handoff. Results: The results of the comparative analysis, with other spectrum handoff algorithms, show that the multivariable adaptive spectrum handoff proposed model provides the best performance for the ten evaluation metrics for the eight proposed scenarios. According to the obtained results, the proposed model has a low average handoff rate, a high percentage of average throughput and average bandwidth, and a low level of average delay. Conclusion: According to the obtained results, it can be concluded that there is not an algorithm that performs excellently in the ten evaluation metrics or the eight assessment scenarios; each algorithm can perform satisfactorily in certain scenarios. The aforementioned highlights the importance of adaptive multivariable spectrum handoff proposed model.