Estudo Dirigido 
Aplicações IA em Rádios Cognitivos 
Aluno: Ramon Mayor Martins 
Professor: Dr. Carlos Alberto Ynoguti
TTééccnniiccaass ddee IIAA 
• Algoritmos de Metaheurística 
• CBS – Busca Baseada em Caso 
• Teoria dos Jogos 
• Lógica Fu...
[3] 
CCEE –– CCooggnniittiivvee EEnnggiinnee
[2] 
CCEE –– CCooggnniittiivvee EEnnggiinnee
• Algoritmos de Metaheurística 
• CBS – Busca Baseada em Caso 
• Lógica Fuzzy 
• Teoria dos Jogos 
• RNA – Redes Neurais A...
Algoritmos ddee MMeettaahheeuurrííssttiiccaa 
O que é: 
Metaheurística é a estratégia de guiar processos de busca 
Tipos...
Algoritmos ddee MMeettaahheeuurrííssttiiccaa 
Algumas Aplicações AG para RC 
•Resolução de problemas de otimização [18] 
...
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Algoritmo Genético 
• Potência, Largura de Banda, Freqüência, Modulação, et...
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• Lógica Fuzzy 
• Teoria dos Jogos 
• RNA – Redes Neurais A...
CCBBSS –– BBuussccaa BBaasseeaaddaa eemm CCaassoo 
O que é: 
• É uma área de IA que se concentra no uso de experiências o...
CCBBSS –– BBuussccaa BBaasseeaaddaa eemm CCaassoo 
Algumas Aplicações CBS - RC 
• Raciocínio CBS: Dado o ambiente observa...
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• CBS – Busca Baseada em Caso 
• Lógica Fuzzy 
• Teoria dos Jogos 
• RNA – Redes Neurais A...
LLóóggiiccaa FFuuzzzzyy 
Aplicações Lógica Fuzzy - RC 
• É proposto o uso da Lógica Fuzzy no esquema de ajuste dinâmico 
...
• Algoritmos de Metaheurística 
• CBS – Busca Baseada em Caso 
• Lógica Fuzzy 
• Teoria dos Jogos 
• RNA – Redes Neurais A...
TTeeoorriiaa ddooss JJooggooss 
O que é: 
A Teoria dos Jogos é uma ferramenta matemática para ser utilizada na 
represent...
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• CBS – Busca Baseada em Caso 
• Lógica Fuzzy 
• Teoria dos Jogos 
• RNA – Redes Neurais A...
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Algumas Aplicações: 
•Reconhecimento de Modulação (Presença do P...
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Algumas Aplicações: 
•Antenas Reconfiguráveis [1] 
•Classificaçã...
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• Reconhecimento de Modulação (Presença do Primário) 
• Cada entr...
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• Handoff de Espectro 
• O objetivo é minimizar o número de chave...
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• Handoff de Espectro 
• O primeiro refere-se ao mecanismo de sen...
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• Desempenho de Sinais 802.11 
Entrada: 
•ReceivedFrames, isto é,...
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• Classificação de Modulação 
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[12] B. Ustundag and O. Orcay, “Pattern based encoding for cognitive ...
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Aplicações de Inteligência Artificial em Rádios Cognitivos

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Aluno: Ramon Mayor Martins
Professor. Dr. Carlos Alberto Ynoguti
Mestrado em Telecomunicações
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Aplicações de Inteligência Artificial em Rádios Cognitivos

  1. 1. Estudo Dirigido Aplicações IA em Rádios Cognitivos Aluno: Ramon Mayor Martins Professor: Dr. Carlos Alberto Ynoguti
  2. 2. TTééccnniiccaass ddee IIAA • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Teoria dos Jogos • Lógica Fuzzy • RNA – Redes Neurais Artificiais
  3. 3. [3] CCEE –– CCooggnniittiivvee EEnnggiinnee
  4. 4. [2] CCEE –– CCooggnniittiivvee EEnnggiinnee
  5. 5. • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Lógica Fuzzy • Teoria dos Jogos • RNA – Redes Neurais Artificiais
  6. 6. Algoritmos ddee MMeettaahheeuurrííssttiiccaa O que é: Metaheurística é a estratégia de guiar processos de busca Tipos de Algoritmos de Metaheurística: • Ant Colony Optimization (ACO) • Evolutionary Computation (EC)  Genetic Algorithms (GA) • Iterated Local Search (ILS) • Simulated Annealing (SA) • Tabu Search (TS)
  7. 7. Algoritmos ddee MMeettaahheeuurrííssttiiccaa Algumas Aplicações AG para RC •Resolução de problemas de otimização [18] •Adaptar os parâmetros do RC (configurar dinamicamente) em resposta as mudanças do ambiente. [18] •Melhorar o esquema de alocação espectral célula por célula baseado em AG para conseguir melhor eficiência espectral. [18]
  8. 8. Algoritmos ddee MMeettaahheeuurrííssttiiccaa Algoritmo Genético • Potência, Largura de Banda, Freqüência, Modulação, etc são parâmetros considerados os genes do Radio Cognitivo. • Estes genes, constroem o cromossomo do Radio Cognitivo. • A partir da bio-operação (crossover, reprodução, seleção, mutação) é otimizado os parâmetros de Radio Cognitivo.
  9. 9. • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Lógica Fuzzy • Teoria dos Jogos • RNA – Redes Neurais Artificiais
  10. 10. CCBBSS –– BBuussccaa BBaasseeaaddaa eemm CCaassoo O que é: • É uma área de IA que se concentra no uso de experiências ou casos anteriores (memória) para orientar o processo de resolução de problemas e obter uma solução. •Após novas soluções obtidas de adaptação de caso, o banco de dados de caso é atualizado com o novo caso. •As características da CBS incluem a capacidade de resolver problemas em domínios parcialmente entendida, a capacidade para fornecer uma explicação única, e a estreita semelhança ao processo de raciocínio humano real.
  11. 11. CCBBSS –– BBuussccaa BBaasseeaaddaa eemm CCaassoo Algumas Aplicações CBS - RC • Raciocínio CBS: Dado o ambiente observado atualmente e os objetivos de rádio, um CR pode usar um CBS para determinar uma solução aceitável (ação) para o ambiente atual com base no caso existente em um banco de dados de caso. Como um banco de dados caso não pode incluir todas as situações possíveis, um CR precisa aprender novos casos quando se deparar com situações novas, gerar novas ações para o novo situações, e atualizar o banco de dados caso dos novos casos. • Ex: Obter parâmetros de radio para aplicações em ambiente WRAN [16] • Ex: CBS com Lógica Fuzzy para determinar o tipo de canal (flat fading x frequency-selective fading, fast fading x slow fading) para WiMAX [17]
  12. 12. • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Lógica Fuzzy • Teoria dos Jogos • RNA – Redes Neurais Artificiais
  13. 13. LLóóggiiccaa FFuuzzzzyy Aplicações Lógica Fuzzy - RC • É proposto o uso da Lógica Fuzzy no esquema de ajuste dinâmico de controle de potência, observando a distância entre o usuário primário e secundário (relativo a interferência). [14] [15] • Abordagem fuzzy-base capaz de fazer decisões sobre o handoff de espectro (quando o secundário começa a interferir sobre o primario, é necessário realizar um handoff eficaz). [14] [15] • Melhorar as tomadas de decisões. • Anular os efeitos de usuários maliciosos que transmitem dados falsos, ou se passam por primário (Nível de confiança fuzzy). [14] [15]
  14. 14. • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Lógica Fuzzy • Teoria dos Jogos • RNA – Redes Neurais Artificiais
  15. 15. TTeeoorriiaa ddooss JJooggooss O que é: A Teoria dos Jogos é uma ferramenta matemática para ser utilizada na representação e análise de situações de conflito entre dois ou mais jogadores. Normalmente, o conflito entre os jogadores surge pela disputa por um recurso compartilhado e insuficiente, por exemplo o espectro de transmissão. [13] Aplicação: •Tomando os RC como dispositivos inteligentes que possuem interesses conflitantes, o problema de compartilhamento de espectro entre redes cognitivas pode ser resolvido com Teoria dos Jogos. [13] •A teoria dos jogos ajuda a entender como os jogadores vão se comportar, ou seja, quais estratégias eles vão escolher. [13]
  16. 16. • Algoritmos de Metaheurística • CBS – Busca Baseada em Caso • Lógica Fuzzy • Teoria dos Jogos • RNA – Redes Neurais Artificiais
  17. 17. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss Algumas Aplicações: •Reconhecimento de Modulação (Presença do Primário) [7] •Handoff de Espectro [8] •Desempenho de Sinais 802.11 [4] •Classificação de Modulação [5] •Adaptação do parâmetro de Radio [9] •Aprendizagem do Comportamento do Espectro [6]
  18. 18. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss Algumas Aplicações: •Antenas Reconfiguráveis [1] •Classificação de Sinais 802.11 (CCK e OFDM) [10] •Aprendizado e Adaptação / Exploração de Comunicações Possíveis [11] •Classificação de Padrões em transmissões de Radio Cognitivo [12]
  19. 19. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss • Reconhecimento de Modulação (Presença do Primário) • Cada entrada é uma chave. • A partir de equações matemáticas é possível distinguir os esquemas de modulação. • Prevê-se que a identificação correta das sinais modulados é suficiente para confirmar a presença / ausência do principal proprietário do espectro
  20. 20. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss • Handoff de Espectro • O objetivo é minimizar o número de chaveamento de canais e a quantidade de interferências causadas às operações licenciadas. • O usuário secundário busca as melhores bandas do espectro para retomar a sua comunicação, dado que a faixa atual se torna indisponível ou não atende os requisitos da sua aplicação.
  21. 21. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss • Handoff de Espectro • O primeiro refere-se ao mecanismo de sensoriamento de espectro, que busca capturar as informações do ambiente de rádio, formando os dados de sensoriamento C1, C2, C3,..., Cn, que serão utilizados como conjunto de entrada para a estrutura de previsão •O segundo módulo refere-se à estrutura de previsão. Este módulo, baseado nos dados de sensoriamento obtidos, realiza a estimativa do comportamento dos canais licenciados para instantes futuros •O terceiro módulo é a estrutura de decisão
  22. 22. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss • Desempenho de Sinais 802.11 Entrada: •ReceivedFrames, isto é, o número de quadros de dados detectados no canal (independentemente do seu destino), que são recebido corretamente; • ErroneousFrames, isto é, o número de quadros para a qual um soma de verificação não indicaram uma recepção incorreta; • idleTime, isto é, a fração de tempo em que o canal foi ocioso;
  23. 23. RNA –– RReeddeess NNeeuurraaiiss AArrttiiffiicciiaaiiss • Classificação de Modulação Saida: Cada resultado esperado é um vetor com 9 colunas. Apenas um elemento de o vetor é igual a 1, correspondendo a uma modulação de único tipo, e todos os outros iguais a 0. Por exemplo, a saída do vetor da rede neural [1 0 0 0 0 0 0 0 0] corresponde ao tipo de modulação de AM, [0 1 0 0 0 0 0 0 0] indica o DSB, etc.
  24. 24. RReeffeerrêênncciiaass BBiibblliiooggrrááffiiccaass [1] J. Costantine1, Y. Tawk2, E. Al Zuraiqi2, S. E. Barbin3, and C. G. Christodoulou2 Applying Graph Models and Neural Networks on Reconfigurable Antennas for Cognitive Radio Applications [2] Sponsored by: Army Research Office Joseph Gaeddert, Kyouwoong Kim, Rekha Menon, Lizdabel Morales, Youping Zhao, Dr. Kyung K. Bae, Dr. Jeffrey H. Reed Applying Artificial Intelligence to the Development of a Cognitive Radio Engine [3] Youping Zhao Enabling Cognitive Radios through Radio Environment Maps [4] Nicola Baldo and Michele Zorzi Learning and Adaptation in Cognitive Radios using Neural Networks [5] Lanjun Qian Canyan Zhu Modulation Classification Based on Cyclic Spectral Features and Neural Network
  25. 25. RReeffeerrêênncciiaass BBiibblliiooggrrááffiiccaass [6] LiangYin, SiXing YinWeijun Hong, ShuFang Li,Spectrum Behavior Learning in Cognitive Radio Based on Artificial Neural Network [7] Popoola,J e Olst Application of neural network for sensing primary radio signals in a cognitive radio environment, [8] Andson,Handoff de Espectro em Redes Baseadas em Rádio Cognitivo Utilizando Redes Neurais Artificiais, [9] J. H. Reed et al., “Development of a Cognitive Engine and Analysis of WRAN Cognitive Radio Algorithms—Phase I,” Wireless @ Virginia Tech, Virginia Polytech. Inst. State Univ., Blacksburg, VA, Dec. 2005. [10] A. F. Cattoni, M. Ottonello, M. Raffetto, and C. S. Regazzoni,“Neural networks mode classification based on frequency distribution features”
  26. 26. RReeffeerrêênncciiaass BBiibblliiooggrrááffiiccaass [12] B. Ustundag and O. Orcay, “Pattern based encoding for cognitive communication,” [13] Avaliação do Compartilhamento Espectral em Redes Cognitivas utilizando Jogos Evolucionários [14] A Two Step Secure Spectrum Sensing Algorithm Using Fuzzy Logic for Cognitive Radio Networks [15] Fuzzy-based Spectrum Handoff in Cognitive Radio Networks [16] A. He, J. Gaeddert, K. Bae, T. R. Newman, J. H. Reed, L. Morales, and C. Park, “Development of a case-based reasoning cognitive engine for IEEE 802.22 WRAN applications,” ACM Mobile Comput. Commun. Rev., vol. 13, no. 2, pp. 37–48, Apr. 2009. [17] M. Khedr and H. Shatila, “Cogmax—A cognitive radio approach for WiMAX systems,” in Proc. IEEE AICCSA, Rabat, Morocco, May 10–13, 2009, pp. 550–554. [18] A Survey of Artificial Intelligence for Cognitive Radios

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