Aprendizaje significativo por investigación: propuesta alternativa-Significant learning research: alternative proposal

Este trabajo forma parte de los desarrollos del grupo de investigación RAMPA de la Institución Universitaria Centro de Estudios Superiores María Goretti, que trabaja la línea de investigación energías renovables con la temática de variables meteorológicas. El estudio se centra en aplicar un modelo de enseñanza-aprendizaje denominado aprendizaje significativo por investigación, cuyo objetivo principal es que los estudiante aprendan a través del diseño la gestión y la evaluación de proyectos pedagógicos trasversales desarrollados a partir del esquema semilleros de investigación con una aplicación de aprendizaje basado en proyectos y enfocados dentro de un proceso investigativo de este grupo de investigación

Detección de espectro en banda ancha Sub-Nyquist para redes Radio Cognitiva: compleción de matrices mediante valores semilla

Introduction: Cognitive Radio (CR) makes efficient use of the radio resource, for this it performs Spectrum Sensing (SS) in order to identify the available spectrum. But due to the rapid evolution of transceivers, microelectronics and high propagation frequencies, it is necessary for SS algorithms to be applied in frequency bands in CR and for sampling below the Nyquist rate. Objective: Adapt an algorithm for Wideband Sub-Nyquist Spectrum Detection (WBSS) for CR networks using Matrix Completion (MC) integrating seed values from known samples, in order to complete the unsampled inputs of the band to evaluate, reconstruct the signals and the identify the available spectrum. Method: An adaptation to the Interest Zone Matrix Approximation (IZMA) algorithm was carried out, for this purpose the reconstruction stage is designed and a narrow band spectrum sensing method is chosen to form the detector bank; the algorithm called IZMA_SV is evaluated at the simulation level, therefore deterministic signals are reconstructed in different SNRs and the channel status is identified as busy or free. Results: The simulations indicate that the adapted algorithm shows differences between the known values of the sampling matrix M and the recovered matrix X in SNRs lower than -8 dB, while the difference tends to zero in SNRs greater than 2 dB. Conclusions: The IZMA-SV algorithm manages to reduce the number of operations to arrive at the approximate matrix X, reconstructing signals sampled at 75% of the Nyquist rate and even with a sampling of 20% the characteristics of the signal that make possible the detection of wideband spectrum.Introducción: La Radio Cognitiva (CR) hace un uso eficiente del recurso radioeléctrico, para ello realiza la Detección de Espectro (SS) con el fin de identificar el espectro disponible. Pero debido a la rápida evolución de los transceptores, la microelectrónica y las altas frecuencias de propagación, se hace necesario que en CR se apliquen algoritmos de SS en bandas de frecuencia y se realice un muestreo inferior a la tasa de Nyquist. Objetivo: Adaptar un algoritmo para Detección de Espectro Sub-Nyquist en Banda Ancha (WBSS) para redes de CR mediante la Compleción de Matrices (MC) que integra valores semilla a partir de las muestras conocidas, con el fin de completar las entradas no muestreadas de la banda a evaluar, reconstruir las señales e identificar el espectro disponible. Metodología: Se realizó una adaptación al algoritmo Aproximación Matricial de la Zona de Interés (IZMA), para ello se diseña la etapa de reconstrucción y se elige un método de detección de espectro en banda estrecha para conformar el banco de detectores; el algoritmo que se denomina IZMA_SV es evaluado a nivel de simulación, por tanto se reconstruyen señales determinísticas en diferentes SNR y se identifica el estado del canal como ocupado o libre. Resultados: Las simulaciones indican que el algoritmo adaptado presenta diferencias entre los valores conocidos de la matriz de muestreo M y la matriz recuperada X en SNR inferiores a -8 dB, mientras que la diferencia tiende a cero en SNR superiores a 2 dB. Conclusiones: El algoritmo IZMA-SV logra reducir el número de operaciones para llegar a la matriz aproximada X, reconstruyendo señales muestreadas al 75% de la tasa Nyquist y aún con un muestreo del 20% se mantienen las características de la señal que hacen posible la detección de espectro en banda ancha.&nbsp

Sub-Nyquist Wideband Spectrum sensing for Cognitive Radio Networks: Matrix Completion via seed values

Introducción: La Radio Cognitiva (CR) hace un uso eficiente del recurso radioeléctrico, para ello realiza la Detección de Espectro (SS) con el fin de identificar el espectro disponible. Pero debido a la rápida evolución de los transceptores, la microelectrónica y las altas frecuencias de propagación, se hace necesario que en CR se apliquen algoritmos de SS en bandas de frecuencia y se realice un muestreo inferior a la tasa de Nyquist. Objetivo: Adaptar un algoritmo para Detección de Espectro Sub-Nyquist en Banda Ancha (WBSS) para redes de CR mediante la Compleción de Matrices (MC) que integra valores semilla a partir de las muestras conocidas, con el fin de completar las entradas no muestreadas de la banda a evaluar, reconstruir las señales e identificar el espectro disponible. Metodología: Se realizó una adaptación al algoritmo Aproximación Matricial de la Zona de Interés (IZMA), para ello se diseña la etapa de reconstrucción y se elige un método de detección de espectro en banda estrecha para conformar el banco de detectores; el algoritmo que se denomina IZMA_SV es evaluado a nivel de simulación, por tanto se reconstruyen señales determinísticas en diferentes SNR y se identifica el estado del canal como ocupado o libre. Resultados: Las simulaciones indican que el algoritmo adaptado presenta diferencias entre los valores conocidos de la matriz de muestreo M y la matriz recuperada X en SNR inferiores a -8 dB, mientras que la diferencia tiende a cero en SNR superiores a 2 dB. Conclusiones: El algoritmo IZMA-SV logra reducir el número de operaciones para llegar a la matriz aproximada X, reconstruyendo señales muestreadas al 75% de la tasa Nyquist y aún con un muestreo del 20% se mantienen las características de la señal que hacen posible la detección de espectro en banda ancha. Introduction: Cognitive Radio (CR) makes efficient use of the radio resource, for this it performs Spectrum Sensing (SS) in order to identify the available spectrum. But due to the rapid evolution of transceivers, microelectronics and high propagation frequencies, it is necessary for SS algorithms to be applied in frequency bands in CR and for sampling below the Nyquist rate. Objective: Adapt an algorithm for Wideband Sub-Nyquist Spectrum Detection (WBSS) for CR networks using Matrix Completion (MC) integrating seed values from known samples, in order to complete the unsampled inputs of the band to evaluate, reconstruct the signals and the identify the available spectrum. Method: An adaptation to the Interest Zone Matrix Approximation (IZMA) algorithm was carried out, for this purpose the reconstruction stage is designed and a narrow band spectrum sensing method is chosen to form the detector bank; the algorithm called IZMA_SV is evaluated at the simulation level, therefore deterministic signals are reconstructed in different SNRs and the channel status is identified as busy or free. Results: The simulations indicate that the adapted algorithm shows differences between the known values of the sampling matrix M and the recovered matrix X in SNRs lower than -8 dB, while the difference tends to zero in SNRs greater than 2 dB. Conclusions: The IZMA-SV algorithm manages to reduce the number of operations to arrive at the approximate matrix X, reconstructing signals sampled at 75% of the Nyquist rate and even with a sampling of 20% the characteristics of the signal that make possible the detection of wideband spectrum

Asignación de espectro basado en inteligencia de enjambre empleando un algoritmo metaheurístico híbrido bioinspirado

El crecimiento exponencial de los nuevos servicios móviles e inalámbricos, inherentes a las necesidades de una sociedad hiperconectada, demandan cada vez más el acceso casi inmediato y permanente de diferentes recursos radio, lo que implica atender de manera cuidadosa, aspectos de estudio como la prevista escasez del espectro electromagnético y su considerable subutilización en las radiocomunicaciones actuales, motivando así la investigación de modelos emergentes para la asignación dinámica de espectro. De esta manera, el Acceso Dinámico de Espectro se presenta como una solución eficiente para la reutilización resiliente de canales inalámbricos de comunicación en un esquema compartido de bandas de frecuencia. El reto principal de la asignación dinámica de espectro es poder garantizar a todos los usuarios de una red protección contra la interferencia que se pudiera generar durante la ocupación simultánea de un canal de comunicación. Por lo tanto, se considera pertinente restringir el acceso a una cantidad sobrecargada de usuarios, con el fin de conseguir una coexistencia pacífica en un área de cobertura dada, considerando que el uso simultáneo de un canal por uno o más usuarios será posible siempre y cuando, no excedan el umbral de interferencia impuesto por el sistema. En consecuencia, en este trabajo se emplea Inteligencia Artificial basada en un algoritmo metaheurístico híbrido bioinspirado, denominado Optimización por Cúmulo de Partículas Socio-Cognitivo, con el fin de dar solución al problema de Acceso Dinámico de Espectro en una Red Heterogénea, teniendo como función de utilidad multi-objetivo las métricas asociadas a la asignación de usuarios y a la maximización de la tasa de datos, logrando mitigar así el impacto nocivo de la interferencia y asignando espectro de manera exitosa en promedio al 80% de los usuarios considerados el escenario de análisis

Aprendizaje significativo por investigación: propuesta alternativa-Significant learning research: alternative proposal

Este trabajo forma parte de los desarrollos del grupo de investigación RAMPA de la Institución Universitaria Centro de Estudios Superiores María Goretti, que trabaja la línea de investigación energías renovables con la temática de variables meteorológicas. El estudio se centra en aplicar un modelo de enseñanza-aprendizaje denominado aprendizaje significativo por investigación, cuyo objetivo principal es que los estudiante aprendan a través del diseño la gestión y la evaluación de proyectos pedagógicos trasversales desarrollados a partir del esquema semilleros de investigación con una aplicación de aprendizaje basado en proyectos y enfocados dentro de un proceso investigativo de este grupo de investigación

Sub-Nyquist Wideband Spectrum sensing for Cognitive Radio Networks: Matrix Completion via seed values

Introducción— La Radio Cognitiva (CR) hace un uso eficiente del recurso radioeléctrico, para ello realiza la Detección de Espectro (SS) con el fin de identificar el espectro disponible. Pero debido a la rápida evolución de los transceptores, la microelectrónica y las altas frecuencias de propagación, se hace necesario que en CR se apliquen algoritmos de SS en bandas de frecuencia y se realice un muestreo inferior a la tasa de Nyquist. Objetivo— Adaptar un algoritmo para Detección de Espectro Sub-Nyquist en Banda Ancha (WBSS) para redes de CR mediante la Compleción de Matrices (MC) que integra valores semilla a partir de las muestras conocidas, con el fin de completar las entradas no muestreadas de la banda a evaluar, reconstruir las señales e identificar el espectro disponible. Metodología— Se realizó una adaptación al algoritmo Aproximación Matricial de la Zona de Interés (IZMA), para ello se diseña la etapa de reconstrucción y se elige un método de detección de espectro en banda estrecha para conformar el banco de detectores; el algoritmo que se denomina IZMA_SV es evaluado a nivel de simulación, por tanto se reconstruyen señales determinísticas en diferentes SNR y se identifica el estado del canal como ocupado o libre. Resultados— Las simulaciones indican que el algoritmo adaptado presenta diferencias entre los valores conocidos de la matriz de muestreo M y la matriz recuperada X en SNR inferiores a –8 dB, mientras que la diferencia tiende a cero en SNR superiores a 2 dB. Conclusiones— El algoritmo IZMA-SV logra reducir el número de operaciones para llegar a la matriz aproximada X, reconstruyendo señales muestreadas al 75% de la tasa Nyquist y aún con un muestreo del 20% se mantienen las características de la señal que hacen posible la detección de espectro en banda ancha.Introduction— Cognitive Radio (CR) makes efficient use of the radio resource, for this it performs Spectrum Sensing (SS) in order to identify the available spectrum. But due to the rapid evolution of transceivers, microelectronics and high propagation frequencies, it is necessary for SS algorithms to be applied in frequency bands in CR and for sampling below the Nyquist rate. Objective— Adapt an algorithm for Wideband SubNyquist Spectrum Detection (WBSS) for CR networks using Matrix Completion (MC) integrating seed values from known samples, in order to complete the unsampled inputs of the band to evaluate, reconstruct the signals and the identify the available spectrum. Methodology— An adaptation to the Interest Zone Matrix Approximation (IZMA) algorithm was carried out, for this purpose the reconstruction stage is designed and a narrow band spectrum sensing method is chosen to form the detector bank; the algorithm called IZMA_SV is evaluated at the simulation level, therefore deterministic signals are reconstructed in different SNRs and the channel status is identified as busy or free. Results— The simulations indicate that the adapted algorithm shows differences between the known values of the sampling matrix M and the recovered matrix X in SNRs lower than –8 dB, while the difference tends to zero in SNRs greater than 2 dB. Conclusions— The IZMA-SV algorithm manages to reduce the number of operations to arrive at the approximate matrix X, reconstructing signals sampled at 75% of the Nyquist rate and even with a sampling of 20% the characteristics of the signal that make possible the detection of wideband spectrum