Desarrollo de un analizador de espectro de radiofrecuencia para la asignación de dispositivos de audio inalámbricos

Este proyecto aborda el problema de asignación de frecuencias en el espectro de radio frecuencias, crucial para sistemas de transmisión inalámbrica en constante crecimiento. Reconocemos la necesidad de gestionar dinámicamente los sistemas inalámbricos en un espectro variable en el tiempo para minimi...

Full description

Autores:
Guerra De Armas, Eider Raúl
Wilches Pérez, Dylan Alfonso
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/23793
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/23793
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación
Interferencia
Telecomunicaciones
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description Este proyecto aborda el problema de asignación de frecuencias en el espectro de radio frecuencias, crucial para sistemas de transmisión inalámbrica en constante crecimiento. Reconocemos la necesidad de gestionar dinámicamente los sistemas inalámbricos en un espectro variable en el tiempo para minimizar la interferencia entre ellos y maximizar su utilidad. Para abordar este problema, se compararon tres métodos de optimización: Simulated Annealing, Algoritmo Genético y Particle Swarm, ya que este tipo de métodos permiten la optimización de canales en el espectro radioeléctrico. Los resultados obtenidos mostraron que los tres métodos son viables para la asignación de frecuencias, pero difieren en términos de tiempo de optimización y utilidad. Se evidenció que el método Simulated Annealing obtuvo tiempos de optimización más rápidos en comparación con el Algoritmo Genético y el Particle Swarm. Sin embargo, el Algoritmo Genético destacó por proporcionar valores de utilidad máxima para la asignación de canales, priorizando la minimización de interferencia. Por otro lado, el Particle Swarm se ubicó en un punto intermedio en términos de tiempo de cálculo. Con base en las pruebas realizadas y las comparaciones entre los métodos, se seleccionó el Algoritmo Genético como el método de optimización para la implementación de un prototipo de software analizador de espectro con asignación de frecuencias. Este método garantizó una minimización satisfactoria de la interferencia. Se resalta la importancia de la asignación eficiente de frecuencias en el espectro radioeléctrico donde los resultados de la investigación demuestran que el Algoritmo Genético es una opción efectiva para abordar este problema, priorizando la minimización de la interferencia y maximizando la utilidad en la asignación de canales.
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spelling Arias Arias, Jose ManuelGuerra De Armas, Eider RaúlWilches Pérez, Dylan AlfonsoGrupo de Investigación Modelamiento y Simulación Computacional (Medellín)2025-02-26T21:58:19Z2025-02-26T21:58:19Z2024Este proyecto aborda el problema de asignación de frecuencias en el espectro de radio frecuencias, crucial para sistemas de transmisión inalámbrica en constante crecimiento. Reconocemos la necesidad de gestionar dinámicamente los sistemas inalámbricos en un espectro variable en el tiempo para minimizar la interferencia entre ellos y maximizar su utilidad. Para abordar este problema, se compararon tres métodos de optimización: Simulated Annealing, Algoritmo Genético y Particle Swarm, ya que este tipo de métodos permiten la optimización de canales en el espectro radioeléctrico. Los resultados obtenidos mostraron que los tres métodos son viables para la asignación de frecuencias, pero difieren en términos de tiempo de optimización y utilidad. Se evidenció que el método Simulated Annealing obtuvo tiempos de optimización más rápidos en comparación con el Algoritmo Genético y el Particle Swarm. Sin embargo, el Algoritmo Genético destacó por proporcionar valores de utilidad máxima para la asignación de canales, priorizando la minimización de interferencia. Por otro lado, el Particle Swarm se ubicó en un punto intermedio en términos de tiempo de cálculo. Con base en las pruebas realizadas y las comparaciones entre los métodos, se seleccionó el Algoritmo Genético como el método de optimización para la implementación de un prototipo de software analizador de espectro con asignación de frecuencias. Este método garantizó una minimización satisfactoria de la interferencia. Se resalta la importancia de la asignación eficiente de frecuencias en el espectro radioeléctrico donde los resultados de la investigación demuestran que el Algoritmo Genético es una opción efectiva para abordar este problema, priorizando la minimización de la interferencia y maximizando la utilidad en la asignación de canales.This project addresses the problem of frequency assignment in the radio frequency spectrum, crucial for constantly growing wireless transmission systems. We recognize the need to dynamically manage wireless systems in a time-varying spectrum to minimize interference between them and maximize their utility. To address this problem, three optimization methods were compared: Simulated Annealing, Genetic Algorithm and Particle Swarm, since these types of methods allow the optimization of channels in the radio spectrum. The results obtained show that the three methods are viable for frequency assignment, but they differ in terms of optimization time and usefulness. It is evident that the Simulated Annealing method obtained faster optimization times compared to the Genetic Algorithm and the Particle Swarm. However, the Genetic Algorithm stood out for providing maximum utility values for channel assignment, prioritizing interference minimization. On the other hand, Particle Swarm fell somewhere in the middle in terms of calculation time. Based on the tests carried out and the comparisons between the methods, the Genetic Algorithm was selected as the optimization method for the implementation of a spectrum analyzer software prototype with frequency assignment. This method ensured satisfactory interference minimization. The importance of efficient frequency assignment in the radio spectrum is highlighted where the research results demonstrate that the Genetic Algorithm is an effective option to address this problem, prioritizing the minimization of interference and maximizing the utility in channel assignment.PregradoIngeniero de SonidoSedes::Medellín::Línea de investigación acústica y procesamiento de señal (Medellín)63 páginasapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10819/23793spaMedellínFacultad de IngenieríaMedellínIngeniería de Sonidoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/] E. Cadena Muñoz, H. J. Eslava Blanco and J. A. Franco Calderón, “Gestión del espectro radioeléctrico en Colombia”, Rev. Tecnura, vol. 19, n.º 45, p. 159, julio de 2015.M. A. Al-Khalidi, M. A. Alsmadi, and W. Z. Khan, "A Survey on Spectrum Management in Cognitive Radio Networks," in IEEE Access, vol. 8, pp. 46616-46629, 2020By Staff Technical Writer, “Wiereless Microphones in Live Sound Applications”, J. Audio Enginnering Soc., vol. 55, n.º 5, 2007.Dionisio, Rogerio, Marques, Paulo and Rodriguez, Jonathan. (2012). Interference study between wireless microphone systems and TV White Space devices. 1874 -1878. 10.1109/ICC.2012.6364101.D. Adesina, J. Bassey and L. Qian, “Robust Deep Radio Frequency Spectrum Learning for Future Wireless Communications Systems”, IEEE Access, vol. 8, pp. 148528–148540, 2020. Accedido el 24 de febrero de 2024. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.1109/access.2020.3015939J. W. O. R. M. N. S. D. B. Jacob A. Kovarskiy, «Spectral prediction and Notching of RF Emitters for Cognitive Radar Coexistence,» IEE Explore, p. 6, 2020.H. T. Javad Sayehvand, «Interference and Coverage Analysis in Coexisting RF and Dense Terahertz Wireless Networks,» IEEE Explore, p. 5, 2020.M. J. Dusan Jokanovic, «RF Spectrum Congestion: Resolving an interference case,» IEEE Explore, p. 4, 2011.R. a. P. A. a. T. Etkin and David, «Spectrum Sharing for Unlicensed bands,» IEEE Explore, vol. 25, nº 3, pp. 517-528, 2007.C. Konig and M. D. P. Guirao, «A cognitive engine architecture for professional wireless microphone systems», 2015 International Conference On Computing, Networking And Communications (ICNC), feb. 2015, doi: 10.1109/iccnc.2015.7069374.A. C. P. T. K. Sridhara, «Spectrum Challenges and Solutions by Cognitive Radio: An Overview,» ResearchGate, p. 11, 2008.Y. a. S. H. a. T. M. Reddy, «Congestion Game Models for Capacity and Bandwidth Relation in Dynamic Spectrum Access,» IEEE Explore, pp. 897-902, 2010M. a. K. G. a. L. S. a. S. M. a. K. C. Lee, «Dynamic Spectrum Access Techniques: TPCresilient Initial Access in Open Spectrum Bands,» IEEE Explore, p. 6, 2008.Q. S. Y. X. Kaining Xiao, «Challenges and strategies of the spectrum management,» IEEE Explore, vol. 1, pp. 131-134, 2005.H. Liu, D. McLachlan and D. Wang, “Overview of Wireless Microphones—Part II: Frequency Bands, Interference, and Regulation”, IEEE Trans. Broadcast., vol. 61, n.º 3, pp. 505–519. Disponible: https://doi.org/10.1109/tbc.2015.2459662Park, Yongtae, Ko, Jeonggil and Kim, Hyogon. (2014). Demo: Software Defined Radio – on a Smartphone, as an App!.J. R. Machado-Fernández, “Software Defined Radio: Basic Principles and Applications”, REV. FAC. ING., vol. 24, n.º 38, p. 79. Disponible: https://doi.org/10.19053/01211129.3160C. König, T. Linde and M. D. Perez Guirao, "Dynamic frequency allocation for professional wireless microphone systems," 2015 12th Annual IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA, 2015, pp. 854-861, doi: 10.1109/CCNC.2015.7158088.B. Satar, A. Akbulut, G. Yenihayat, T. Numaoğlu, A. U. Yargıçoğlu and A. E. Yılmaz, "Solving the frequency assignment problem by using meta-heuristic methods," 2016 International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering (ISFEE), Bucharest, Romania, 2016, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISFEE.2016.7803202.M. J. Roberts. Signals and Systems, Analysis Using Transform Methods and MATLAB. Segunda edición. USA: The McGraw-Hill Companies. 2012B. Kolman and D. R. Hill, Algebra Lineal. Octava Edición. México: Pearson Educación. 2006.M. J. Corinthios, Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB. 2018. doi: 10.1201/9781315218533.U. Madhow, Introduction to Communication Systems. 2014. doi: 10.1017/cbo9781139137058.W. 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