@MASTERSTHESIS{ 2014:66550449,
 	title = {Aloca??o de canais em uma rede de r?dios cognitivos gerenciada por base de dados preditiva adaptativa},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3074",
 	abstract = "O presente trabalho prop?e uma metodologia de gerenciamento de canais numa rede de r?dios cognitivos (CRN) que utiliza uma base de dados de canais preditiva e adaptativa. Os dados de predi??o s?o gerados por um algoritmo de modelagem de espectro que permite simular a ocupa??o dos canais em faixas de tecnologia celular. O uso de predi??o possibilita a identifica??o de oportunidades nas bandas de interesse, permitindo priorizar a utiliza??o dos canais com maior probabilidade de estarem livres. Dessa forma, este trabalho estende a abrang?ncia da IEEE 802.22, na medida em que prop?e o uso de dados de predi??o, bem como a utiliza??o de faixas de tecnologia celular que s?o comumente utilizadas em ?reas urbanas. O car?ter adaptativo do sistema desenvolvido atualiza a lista de canais de forma din?mica ao longo dos ciclos de aloca??o. Esta caracter?stica possibilita a prioriza??o dos canais com maior sucesso no processo de aloca??o, uma vez que a lista de canais ? atualizada de acordo com os resultados das aloca??es dos usu?rios secund?rios (SUs). A metodologia proposta busca realizar a aloca??o do SU com o m?nimo necess?rio de opera??es de detec??o de canal. A adaptabilidade da base de dados de canais ? o fator que possui maior contribui??o na redu??o das opera??es de detec??o de canal na CRN. A diminui??o das opera??es de detec??o de canal reduz a troca de informa??es entre as fun??es que comp?em o plano cognitivo de uma CRN. Consequentemente, uma redu??o no tr?fego de sinaliza??o da rede ? esperada, assim como uma diminui??o de atrasos resultantes da busca de canais dispon?veis.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Engenharia}
}