Distributed cognitive two-way relay beamformer designs under perfect and imperfect CSI
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present distributed two-way relay beamformer designs for a cognitive radio network (CRN) in which a pair of cognitive (or secondary) transceiver nodes communicate with each other assisted by a set of cognitive two-way relay nodes. The secondary nodes share the spectrum with a licensed primary user (PU) node, and each node is assumed to be equipped with a single transmit/receive antenna. The interference to the PU resulting from the transmission from the cognitive nodes is kept below a specified limit. First, we consider relay beamformer designs assuming the availability of perfect channel state information (CSI). For this case, a mean-square error (MSE)-constrained beamformer that minimizes the total relay transmit power, and an MSE-balancing beamformer with a constraint on the total relay transmit power are proposed. Next, we consider relay beamformer designs assuming that the available CSI is imperfect. For this case too, we consider the same problems as those in the case of perfect CSI, and propose beamformer designs that are robust to the errors in the CSI. We show that the proposed designs can be reformulated as convex optimization problems that can be solved efficiently. Through numerical simulations, we illustrate the performance of the proposed designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».