[en] Cognitive Radio (CR) paradigm represents an innovative solution to mitigate the spectrum scarcity problem by enabling Dynamic Spectrum Access (DSA), defined in order to conciliate the existing conflicts between the ever-increasing spectrum demand growth and the currently inefficient spectrum utilization. The basic idea of DSA is to provide proper solutions that allow sharing radio spectrum among several radio communication systems with sake of optimizing the overall spectrum utilization. This dissertation addressed the problem of modelling cognitive management frameworks that provide innovative strategies for spectrum management suitable to different scenarios and use cases in the context of DSA/CR Networks (CRNs). The first solution presented in this dissertation initially addressed the development of a framework that provides spectrum management strategies for Opportunistic Networks (ONs) defined as extended infrastructures created temporarily to serve specific regions following the policies dictated by the operator. The development of systems based on the CR paradigm to support the ONs is considered a key aspect to allow autonomous decisions and reconfiguration ability mechanisms because of the temporarily nature of these networks and the highly dynamic nature of the radio environment. Then, in order to expand the design of cognitive management frameworks providing spectrum management solutions that have applicability in a number of different scenarios and use cases, a cognitive management framework that exploits the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) concept has been proposed to combine the CR capabilities of radio environment awareness with a statistical characterization of the system dynamic. Finally, the framework based on POMDPs has been further extended with new functionalities able to characterize the environment dynamic through long-term predictions carried out exploiting the so-called belief vector. These frameworks as a whole aimed at demonstrating that a reliable characterization of the radio environment that combines awareness of its surrounding with a statistical evaluation of the system dynamics is able to guarantee an effcient utilization of the available spectrum resources. From a methodological point of view, the development and assessment of the proposed cognitive management frameworks and the corresponding spectrum management solutions involved analytical studies, system-level simulations and a real-time platform implementation. Overall, the research conducted in the context of this dissertation has revealed that proper cognitive management functionalities can be extremely beneficial to support spectrum management in a wide variety of scenarios and use cases.

[es] El paradigma de radio cognitiva (CR) representa una solución innovadora para mitigar el problema de escasez de los recursos radio, permitiendo el acceso dinámico al espectro (DSA), definido con el fin de conciliar los conflictos existentes entre el crecimiento de la demanda de espectro, cada vez mayor, y la utilización de los recursos radio actualmente ineficiente. La idea básica del DSA es proporcionar soluciones adecuadas que permitan compartir el espectro radioeléctrico entre varios sistemas de comunicaciones radio con el objetivo de optimizar la utilización general del espectro. Esta tesis doctoral aborda el problema de la modelización de marcos de gestión cognitiva que proporcionan estrategias innovadoras y adecuadas para la gestión del espectro en diferentes escenarios y casos de uso en el contexto de las redes de radio cognitiva (CRN). La primera solución que se presenta en esta tesis aborda inicialmente el desarrollo de un marco que ofrece estrategias de gestión del espectro para redes oportunistas (ONs) definidas como infraestructuras extendidas, creadas temporalmente para servir a regiones específicas siguiendo las políticas dictadas por el operador. Debido a la naturaleza temporal de estas redes y a la naturaleza altamente dinámica del entorno radio, el desarrollo de sistemas basados en el paradigma de CR para apoyar las ONs se considera un aspecto clave que permite decisiones autónomas y mecanismos de reconfiguración. Luego, con el fin de ampliar el diseño de los marcos de gestión cognitiva para proporcionar soluciones de gestión del espectro con aplicabilidad en una serie de diferentes escenarios y casos de uso, se ha propuesto un marco de gestión cognitiva que explota el concepto de Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) para combinar las capacidades de conocimiento del entorno radio del CR, con una caracterización estadística de la dinámica del sistema. Finalmente, el marco basado en el POMDP se ha ampliado con nuevas funcionalidades capaces de caracterizar el entorno dinámico a través de predicciones a largo plazo llevadas a cabo explotando el concepto de belief vector. Estos marcos en su conjunto tienen el objetivo de demostrar que una caracterización fiable del entorno radio que combina el conocimiento de su entorno con una evaluación estadística de la dinámica del sistema, es capaz de garantizar una utilización eficiente de los recursos disponibles del espectro. Desde un punto de vista de la metodología, el desarrollo y la evaluación de los marcos de gestión cognitiva propuestos y las correspondientes soluciones de gestión del espectro han involucrado estudios analíticos, simulaciones y la implementación de una plataforma que permite evaluaciones en tiempo real. En general, la investigación llevada a cabo en el contexto de esta tesis doctoral ha revelado que funcionalidades adecuadas de gestión cognitiva pueden ser extremadamente eficientes para apoyar la gestión del espectro en una amplia variedad de escenarios y casos de estudio.