A low complexity distributed cluster based algorithm for spatial prediction

Los mapas del entorno radioeléctrico (REM) pueden ser una herramienta esencial para numerosas aplicaciones en las futuras redes inalámbricas 5G. En este trabajo, empleamos un popular método geoestadístico llamado kriging ordinario para estimar el REM de un área cubierta por un eNodeB equipado con múltiples antenas. Los sensores inalámbricos se distribuyen por el área de interés y se organizan clústeres adaptativos de sensores para mejorar la calidad de la estimación del canal. En este trabajo, modificamos el algoritmo de clustering distribuido propuesto en un trabajo anterior para reducir la complejidad de la predicción de kriging. Se realizan simulaciones para detallar la técnica de formac…