Predykcja stanu kanału z wykorzystaniem ukrytych Modeli Markowa w sieciach radia kognitywnego

Predykcja stanu kanału, czyli oszacowanie prawdopodobieństwa, czy kanał będzie wolny, czy zajęty, pozwala na skuteczniejsze zarządzanie widmem w sieciach radia kognitywnego. W artykule przedstawiono ocenę zastosowania ukrytych modeli Markowa do predykcji stanu kanału radiowego, na podstawie oszacowania prawdopodobieństwa poprawnej i fałszywej detekcji. Uzyskane prawdopodobieństwo predykcji stanu kanału potwierdza potencjalne możliwości modelu dla sieci radia kognitywnego z oportunistycznym dostępem do widma.

---

Cognitive radio (CR) networks can be designed to manage the radio spectrum more efficiently by utilizing of temporarily not used channels in licensed frequency bands. In this paper, we propose to use so called Hidden Markov Models (HMM) to predict the spectrum occupancy of sharing radio bands. The results obtained using HMM are very promising and they show that HMM offer a new paradigm for predicting channel behavior in cognitive radio.