Simulaciones numéricas validan el algoritmo de optimización propuesto para UAV-CRN mostrando mejoras notables en las tasas de transmisión y en la convergencia, además de proporcionar información práctica sobre el consumo de propulsión y las limitaciones por temperatura de interferencia e probabilidad de línea de vista PLoS.
El trabajo presenta un esquema de optimización conjunto que combina planificación de trayectoria del vehículo aéreo no tripulado, asignación de potencia y acceso cognitivo al espectro para maximizar la eficiencia espectral bajo restricciones energéticas y de PLoS. Las simulaciones utilizan experimentos Monte Carlo y escenarios realistas de canal para evaluar robustez, convergencia y desempeño promedio en distintas condiciones de interferencia y condiciones de visibilidad entre transmisor y receptor.
Los resultados muestran tasas de transmisión sostenidamente superiores frente a esquemas de referencia, con convergencia rápida del algoritmo y un comportamiento predecible ante restricciones de temperatura de interferencia IT y variaciones de PLoS. Además, las pruebas numéricas revelan trade offs entre potencia de propulsión y rendimiento de enlace: reducir el consumo de energía de propulsión sin perder tasa requiere optimizaciones finas de trayectoria y asignación de recursos, mientras que restricciones estrictas de IT demandan ajustes en la potencia de transmisión y en la selección dinámica de bandas cognitivas.
Desde el punto de vista práctico, estas conclusiones aportan directrices para el diseño de sistemas UAV-CRN eficientes y desplegables en entornos industriales y comerciales. La validación numérica facilita la toma de decisiones sobre compromisos entre autonomía del UAV, seguridad espectral y calidad de servicio en redes heterogéneas.
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