Realizar medidas de ocupación del espectro para la contribución a la base de datos de medidas del GRCM (TSC-UPC) para la futura implementación de redes cognitivas.

[ANGLÈS] In the last decade there has been an exponential increase in wireless systems research which operate on frequencies belonging to private spectrum; in the middle of the Communications Age, the current fixed spectrum allocation policies, for long periods of time, are incompatible with the concepts of speed and versatility, with which you can access to the information nowadays. So, these policies restrict the use of the spectrum, causing under-utilization and consequently its wastage. Therefore, the shortage of existing frequencies due to the increasing demand that the currently age require, claims a change in spectrum allocation policies, which currently are obsoletes and unsustainable. Cognitive Radio technology has recently begun to develop as a promising solution to the problem of spectrum scarcity; unlike the current system, this technology uses techniques of dynamic spectrum access, whose basic idea is to reuse unused frequencies, under the condition of not interfering legitimate users. Taking this technology as a reference, the firsts spectral studies have been started, which deal in the collection of spectral measurements by measurement campaigns, with the target of quantify and identify spectral holes, also known as White Spaces and in this way, to be able to have databases reliable, with which to develop this new technology. This project is part of measurement campaign that the Mobile Communications Research Group of Polytechnic University of Catalonia (UPC) conducted between 2011 and 2012; but unlike most resulting projects, it hasn't the target to quantify and register White Spaces, it has the target to provide a tool to future campaign. Based on power measurements, it has been defined a functional methodology to be able to estimate the power distribution (in terms of propagation and intensity) in real environments, of the remaining points in measurement area. A correct estimation of the remaining environment would increase the information from databases, without any logistical costs. To do this, we have studied three different estimation methods, based on three different interpolation algorithms. During the development of this project, the geographical estimation problem and the computational limitations have been analyzed. Based on the measures taken to overcome these limitations, we present a comprehensive study, where the advantages and disadvantages of each estimation method, in its role as White Spaces detection, are exposed. In turn, they have been displayed both the estimates of each of the methods and its validation parameters, by developing of a graphical interface in 3D, which allows to place each of these parameters, on a three dimensional topographic map, provided by the free software Google Earth. It isn't only an attractive way of presenting the results, the exact geographical positioning of an estimated point, allows extracting conclusions about the sources of errors, existing in a real environment, which would be impossible to perceive, only with reading of a data matrix. Therefore, thanks to this tool, we have been able to propose solutions and alternatives that would not have been possible otherwise.

[CASTELLÀ] En la última década ha habido un incremento exponencial en la investigación de los sistemas inalámbricos que operan utilizando las frecuencias pertenecientes al espectro privado; en plena "Era de las comunicaciones", las políticas actuales de asignación espectral fija, por largos periodos de tiempo, chocan con el concepto de rapidez y versatilidad, con la que se puede obtener hoy en día la información; dichas políticas restringen el uso del espectro, provocando su infrautilización y consecuentemente su desaprovechamiento. Por lo tanto, la escasez de frecuencias existente, debido a la creciente demanda que la era en la que nos encontramos requiere, hace necesario un cambio en las políticas de asignación espectral, actualmente ya obsoletas e insostenibles. La tecnología Cognitive Radio se ha comenzado a desarrollar recientemente, como una prometedora solución al problema de escasez de espectro; a diferencia del sistema actual, esta tecnología utiliza técnicas de acceso dinámico al espectro, cuya idea básica, consiste en reutilización de las frecuencias en desuso, con la condición de no interferir a los usuarios legítimos. En base a esta tecnología novedosa, se comienzan a realizar los primeros estudios espectrales, consistentes en la recopilación de lecturas, mediante campañas de mediciones, con el objetivo de cuantificar e identificar huecos espectrales, también conocidos como White Spaces y así disponer de bases de datos fiables, con las cuales poder desarrollar esta nueva tecnología. El presente proyecto forma parte de una de las campañas de mediciones que el Grupo de Investigación en Comunicaciones Móviles de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) realizó entre 2011 y 2012; pero a diferencia de la mayoría de proyectos resultantes, éste no tiene el objetivo de cuantificar y registrar White Spaces, sino el de aportar una herramienta a futuras campañas. A partir de las mediciones de potencia efectuadas, se define una metodología funcional para entornos reales, por la cual se estima la distribución de potencia (en términos de propagación e intensidad) del resto de puntos de la zona de medición. Una correcta estimación del entorno restante, permitiría aumentar la información de las bases de datos sin coste logístico alguno. Para ello, se han estudiado tres métodos de estimación diferentes, basados en tres algoritmos de interpolación diferentes. Durante el desarrollo del proyecto se aborda la problemática de la estimación geográfica, así como las limitaciones computaciones existentes hoy en día. En base a las medidas adoptadas para solucionar estas limitaciones, se presenta un estudio completo, donde se exponen los pro y los contras de cada método de estimación, en su función de detección de White Spaces. A su vez, se ha logrado presentar visualmente, tanto las estimaciones de cada uno de los métodos, como sus parámetros de validado, gracias al desarrollo una interfaz gráfica en 3D que permite situar cada uno de estos parámetros, sobre el mapa topográfico tridimensional que proporciona el software gratuito Google Earth. No se trata únicamente de una forma atractiva de presentar los resultados, el posicionado geográfico exacto de un punto estimado, permite extraer conclusiones acerca de las fuentes de error existentes en un entorno real, imposibles de percibir únicamente con la lectura de una matriz de datos; gracias a esta herramienta, se han podido proponer soluciones y alternativas que no hubiesen sido posibles de otra manera.

[CATALÀ] A l'última dècada hi ha hagut un increment exponencial en la investigació de sistemes sense fils, que treballen utilitzant freqüències pertanyents al espectre privat; en plena "Era de les comunicacions", les polítiques actuals d'assignació espectral fixa, durant llargs períodes de temps, van en contra de conceptes com la rapidesa i la versatilitat, dos característiques, que defineixen la manera actual d'obtenir la informació avui en dia. Així doncs, aquestes polítiques restringeixen l'ús de l'espectre, provocant la seva infrautilització i conseqüentment el seu desaprofitament. Per tant, l'escassetat de freqüències existent, degut a la creixent demanda que l'era actual requereix, fa necessari un canvi en les polítiques d'assignació espectral, actualment ja obsoletes i insostenibles. Recentment, s'ha començat a desenvolupar la tecnologia Cognitive Radio i ja s'erigeix com una prometedora solució al problema d'escassetat espectral; a diferencia del sistema actual, aquesta tecnologia utilitza tècniques d'accés dinàmic, que es fonamenten, en la reutilització de freqüències en desús, amb la condició de no interferir en la transmissió dels usuaris legítims. Prenent com a referència aquesta nova tecnologia, s'han començat a realitzar els primers estudis espectrals, consistents en la recopilació de lectures mitjançant campanyes de medició, amb l'objectiu de quantificar i identificar buits espectrals, també denominats White Spaces; d'aquesta manera, es volen obtenir bases de dades fiables, amb les que poder desenvolupar aquesta tecnologia. El projecte que ens ocupa, forma part d'una de les campanyes de medició, que el Grup de Recerca en Comunicacions Mòbils de la Universitat Politènica de Catalunya (UPC), va dur a terme entre el 2011 y 2012; però a diferencia de la majoria de projectes resultants, aquest no té l'objectiu de quantificar i registrar White Spaces, sinó el de proporcionar una eina a futures campanyes. Partint de les mesures de potència efectuades, es defineix una metodologia funcional per entorns reals, que permet estimar la distribució de potència (en termes de propagació i intensitat) de la resta de punts, de la zona on s'han realitzat les mesures. Una correcta estimació de l'entorn restant, permetria un augment en la informació de les bases de dades, sense costs logístics associats. Amb aquesta finalitat, s'han estudiat tres mètodes d'estimació diferents, basats en tres algoritmes d'interpolació diferents. Durant el desenvolupament del projecte, s'ha tractat la problemàtica que comporta l'estimació geogràfica, així com les limitacions computacionals existents avui en dia. En funció de les mesures preses per tal de solucionar aquestes limitacions, es presenta un estudi complert, on s'exposen els pros i contres de cada mètode d'estimació, en la seva funció de detecció de White Spaces. Al seu torn, s'ha aconseguit presentar visualment, tan les estimacions de cadascun dels mètodes, com els seus paràmetres de validat, gràcies a la creació d'una interfície gràfica en 3D, que possibilita poder situar cadascun d'aquests paràmetres, damunt del mapa topogràfic tridimensional, que proporciona el software gratuït de Google Earth. No és tan sols una forma atractiva de presentar els resultats, gràcies al posicionat geogràfic exacte d'un punt estimat, es poden extreure conclusions sobre les fonts d'error existents en un entorn real, que no s'haguessin trobat, només amb la lectura d'una matriu de dades; així doncs, gràcies a aquesta eina, s'han pogut proposar solucions i alternatives impossibles de deduir d'una altra manera.