Diseño y evaluación de un sistema de comunicación Dispositivo a Dispositivo (D2D) basado en redes cognitivas para entornos más allá de 5G (Beyond 5G (B5G))
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Date
2025-09-26
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
This work presents the design, implementation, and evaluation of a Device-to-Device (D2D) communication system based on cognitive networks for Beyond 5G (Beyond 5G (B5G)) en-vironments, using NS-3 with the 5G-LENA module and SUMO as simulation tools. The main objective is to implement a resource filtering method and to design and implement dynamic re-source allocation schemes in cellular vehicular networks (NR-V2X) that outperform the scheme defined in the standard. First, the theoretical foundations are reviewed to identify the limitations of the current scheme, and two filtering methods based on energy detectors are evaluated.
Subsequently, six resource allocation schemes are developed and compared: two heuristic (Greedy and Proportional Fair) and four using Reinforcement Learning (RL) combined with the Deep Q-Learning (DQL) algorithm. The system validation was carried out using performance metrics such as throughput, delay, block error rate (BLER), and packet reception rate (PRR) in a vehicular platoon communication scenario located in the historic center of Cuenca, Ecuador.
The results show that the proposed filtering method consistently improves all metrics compa-red to the standard; heuristic schemes provide slight improvements, while RL-based schemes achieve significant gains, with up to 40 % increases in throughput, 80 % reductions in delay, 30 % improvements in BLER, and a 16 % increase in PRR, especially in scenarios with high vehicular density.
Resumen
Este trabajo presenta el diseño, implementación y evaluación de un sistema de comunica-ción Dispositivo a Dispositivo (D2D) basado en redes cognitivas para entornos más allá de 5G (Beyond 5G (B5G)), utilizando NS-3 con el módulo 5G-LENA y SUMO como herramientas de simulación. El objetivo principal es implementar un método de filtrado de recursos y diseñar e implementar esquemas de asignación dinámica de recursos espectrales en redes vehiculares celulares (NR-V2X) que superen el desempeño del esquema definido en el estándar. Primero se revisan los fundamentos teóricos para identificar las limitaciones existentes y se evalúan dos métodos de filtrado basados en detectores de energía. Posteriormente, se desarrollan y com-paran seis esquemas de asignación de recursos: dos heurísticos (Greedy y Proportional Fair) y cuatro que emplean Aprendizaje por Refuerzo (RL) junto con el algoritmo Deep Q-Learning (DQL). La validación se realizó mediante métricas de desempeño como throughput, retraso, tasa de error de bloques (BLER) y tasa de recepción de paquetes (PRR), en un escenario de comunicación de un pelotón vehicular en el centro histórico de Cuenca, Ecuador. Los resulta-dos muestran que el filtrado propuesto mejora consistentemente todas las métricas respecto al estándar; los esquemas heurísticos ofrecen mejoras leves, mientras que los basados en RL alcanzan incrementos de hasta un 40 % en throughput, reducciones del 80 % en retraso, mejoras del 30 % en BLER y un incremento del 16 % en PRR, especialmente en escenarios con alta densidad vehicular.
Keywords
Ingeniería en Telecomunicaciones, Monitoreo del espectro, Asignación de recursos, V2X
Citation
Código de tesis
TET; 174
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero en Telecomunicaciones