Cognitive Networks

Volumen monográfico y académico editado por los investigadores Danda B. Rawat, Jaime Lloret Mauri, Javier Manuel Aguiar Pérez y Kayhan Zrar Ghafoor, publicado por CRC Press en 2014. El texto recopila los principales avances, modelos teóricos y aplicaciones en el ámbito de las redes cognitivas y la radio cognitiva (Cognitive Radio Networks, CRN). Examina cómo los sistemas de telecomunicación inalámbricos pueden sensar de forma inteligente su entorno electromagnético, razonar con modelos adaptativos, planificar transmisiones de forma autónoma y aprender de decisiones pasadas para optimizar la utilización del espectro radioeléctrico. Está orientado a investigadores, ingenieros de telecomunicaciones y estudiantes de posgrado de nivel intermedio o avanzado con bases sólidas en comunicaciones inalámbricas y procesamiento de señales.

A lo largo de sus capítulos especializados, el libro profundiza en el acceso dinámico al espectro (Dynamic Spectrum Access, DSA) y en las técnicas de sensado de espectro radioeléctrico (Spectrum Sensing) para identificar canales disponibles y espacios blancos (white spaces) sin generar interferencias a usuarios licenciados. Presenta algoritmos de descubrimiento de nodos vecinos, protocolos de enrutamiento inteligente y energéticamente eficientes para redes ad hoc cognitivas (CRAHNs), y técnicas avanzadas de codificación de red (network coding) en canales oportunistas. Asimismo, expone casos de estudio y marcos de despliegue en redes vehiculares heterogéneas (VANETs), traspaso cognitivo (cognitive handover), sistemas ciberfísicos de transporte y normativas internacionales como IEEE 802.22 e IEEE 802.11af.

Al ser una compilación de investigación avanzada, la obra adopta un enfoque teórico y conceptual sin ejercicios de autoevaluación al final de los capítulos ni proyectos prácticos de desarrollo de software guiados paso a paso. Su principal aporte es condensar el estado del arte y los desafíos de ingeniería en la gestión autónoma del espectro, sentando bases conceptuales para las arquitecturas de redes móviles 5G y de comunicaciones vehiculares autónomas. Deja fuera tutoriales de programación o laboratorios prácticos con plataformas SDR (como GNU Radio), por lo que resulta conveniente complementarlo con entornos de simulación de redes como NS-2, NS-3 o MATLAB para implementar experimentalmente los algoritmos expuestos.