MODELOS HMM PARA PREDIÇÃO DE OCUPAÇÃO DE CANAL EM SISTEMAS RÁDIO COGNITIVOS
Neste trabalho investigou-se o emprego de Modelos de Markov Escondidos (HMM, do inglês Hidden Markov Models) em sensoriamento espectral para predição de uso de canais de rádio frequência (RF), no contexto de rádios cognitivos. Os Modelos de Markov Escondidos de Duas Variáveis (HBMM, de Hidden Bivariate Markov Models) e Não Estacionário (NS-HMM, de Non-Stationary Hidden Markov Models), capazes de representar distribuições de permanência nos estados não geométricas, foram comparados sob uma extensa variedade de condições relativas ao uso do canal e às observações disponíveis. Foram considerados na avaliação destes modelos diversos critérios tais como tempo de treinamento, complexidade computacional, representação da permanência nos estados, acurácia da detecção e predição da ocupação do canal, entre outros. Adicionalmente, foi proposta uma reinterpretação para o modelo não estacionário e um novo equacionamento para a estimação de máxima verossimilhança (ML, de Maximum Likelihood) de seus parâmetros, que têm como principais vantagens a redução da complexidade computacional e a melhoria de desempenho na predição do estado do canal sensoriado. É também sugerida uma nova forma de fixar o número de estados em modelos HBMM e NS-HMM, a qual permite reduzir ainda mais a complexidade computacional, sem perda de desempenho. A eficácia das propostas apresentadas foi verificada através de resultados de simulações e também com o uso de dados reais obtidos durante as Olimpíadas e Paralimpíadas 2016 na cidade do Rio de Janeiro.
Rádio Cognitivo;Sensoriamento Espectral;Modelo de Markov Escondido
In this work, HMM models applied to spectral sensing to predict RF channel occupation were investigated. The Hidden Bivariate (HBMM) and Non-Stationary Hidden (NS-HMM) Markov Models, which are capable of representing non-geometric state dwell time distributions, were compared under a wide variety of channel use and observation conditions. Training time, computational complexity, state duration, channel occupation detection and prediction accuracy, among others, were considered in the evaluation. In addition, a reinterpretation for the non-stationary model is proposed and new ML parameter estimation expressions were developed, which brings as main advantages the computational complexity reduction and the improvement of the channel state prediction performance. It is also suggested a new way to fix the number of states in HBMM and NS-HMM models, which allows to further reduce the computational complexity without loss of performance. The proposals were verified through simulation results and real data obtained during the 2016 Olympics and Paralympics Games in Rio de Janeiro.