Cognitive radio architecture for massive internet of things services with dynamic spectrum access

Abstract

En esta investigación se propone una arquitectura cognitiva para servicios masivos de Internet de las cosas sobre Huecos Espectrales en Televisión. La propuesta seleccionó la banda de frecuencia de TVWS como la mejor para enfrentar el reto de escasez de espectro radioeléctrico para servicios masivos de IoT. La arquitectura provee la lista de canales disponibles a dispositivos IoT y tiene restricciones de Calidad de servicio (QoS). Definimos un mecanismo de acceso novedoso que se basa en políticas regulatorias al interactuar con TVWS Geolocation Base de datos (GLDB) a través del Protocolo de acceso a espacios en blanco (PAWS) para proporcionar la lista de canales disponibles para dispositivos IoT. Con respecto a restricciones de QoS, exploramos diferentes tipos de implementaciones y referencias áreas de cobertura considerando un modelo de probabilidad de pérdida de paquetes. Además, la investigación describe el proceso de optimización para obtener la máxima área de servicio mientras se mantiene una probabilidad de interrupción por debajo de un objetivo dado. Además, aplicamos un mecanismo de macro-diversidad para mejorar la probabilidad de pérdida de paquetes con respecto a nuestra propuesta y una topología con un solo dispositivo maestro. Podemos evidenciar que la probabilidad promedio de pérdida de paquetes es reducido en 26% cuando la carga es igual al 80% en nuestra propuesta.IMT AtlantiqueUniversidad Santo TomásCEA-IoT , Pontificia Universidad JaverianaThis research proposes a novel cognitive radio architecture for massive Internet of Things (IoT) services over TV White Spaces (TVWS). The proposal considers TVWS as suitable frequency bands for facing the limited spectrum problem for massive IoT services. The architecture provides the available list of channels to IoT devices, and its access mechanisms have Quality of Service (QoS) constrains. We define a novel access mechanism that is based on regulatory policies by interacting with TVWS Geolocation Database (GLDB) through the Protocol to Access White-Space (PAWS) for providing the available list of channels to IoT devices. Regarding QoS constraints, we explore different types of deployments and reference coverage areas considering a packet loss probability model. In addition, the research describes the optimization process to obtain the maximum service area while maintaining an outage probability below a given objective. Moreover, we applied a macro-diversity mechanism for improving the packet loss probability with respect to our proposal and one Master Device (MD) topology. We can evidence that the average packet loss probability is reduced in 26% when the load is equal to 80% in our proposal.Doctor en IngenieríaDoctoradohttps://orcid.org/0000-0002-9579-678Xhttps://scholar.google.es/citations?user=-VX8bMEAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=000084496