Asignación de espectro basado en inteligencia de enjambre empleando un algoritmo metaheurístico híbrido bioinspirado - Mora-Arroyo, Jorge Edison; Miramá-Pérez, Víctor Fabián; Erazo-de la Cruz, Olger Ferledy (Mundo FESC, 2020)
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.