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Evolutionary Game Theory-Based Collaborative Sensing Model in Emergency CRAHNsModelo de detección colaborativa basado en la teoría de juegos evolutiva en los CRAHN de emergencia

Resumen

La teoría de juegos ha sido una herramienta de elección para modelar interacciones dinámicas entre sistemas autónomos. Las redes ad hoc de radios cognitivas (CRAHN), formadas por nodos inalámbricos autónomos, encajan a la perfección en el modelado basado en la teoría de juegos. El modelo basado en la teoría de juegos es especialmente adecuado para la "detección colaborativa del espectro", en la que cada radio cognitiva detecta el espectro y comparte los resultados con otros nodos para alcanzar la precisión de detección deseada. La detección del espectro en los CRAHN, especialmente cuando se utiliza en situaciones de emergencia como la gestión de catástrofes y las aplicaciones militares, no sólo debe ser precisa y eficiente en el uso de los recursos, sino también adaptable a los cambios en el número de usuarios y en la relación señal/ruido. Además, el mecanismo de detección del espectro debe ser proactivo, justo y tolerante a los ataques de seguridad. Los trabajos existentes sobre detección colaborativa del espectro se han limitado principalmente a la eficiencia de recursos en sistemas estáticos que utilizan detección reactiva basada en peticiones, lo que da lugar a altas latencias. En este trabajo, se utiliza la teoría evolutiva de juegos (EGT) para modelar el comportamiento del CRAHNS de emergencia, proporcionando un modelo eficiente para la detección colaborativa del espectro. El modelo de implementación resultante se adapta a los cambios de su entorno, como la relación señal-ruido y el número de usuarios de la red. Los modelos analíticos y de simulación presentados validan el diseño del sistema y las prestaciones deseadas.

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