Physical layer‐optimal and cross‐layer channel access policies for hybrid overlay–underlay cognitive radio networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The authors study the opportunistic spectrum access techniques for hybrid overlay–underlay cognitive radio networks. A secondary user (SU) chooses a channel, transmission mode and adjusts its power so that the interference limit is not crossed and its throughput is maximised. The authors assume that multiple primary user (PU) channels are available and the SU conducts spectrum sensing to access the channels. The objective is to maximise the throughput by switching between the overlay and underlay transmission modes. Using finite‐horizon partially observable Markov decision process framework, the authors first study the optimal policies, where the PU is assumed to be in busy, concurrent or idle state, and the SU either stays idle or transmits with any of the two designed power levels. Although the PU's states are hidden, their activity statistics, transmission ranges and interference thresholds are assumed to be known. Via Monte Carlo simulation, the authors evaluate the performance of physical layer optimal policy (PLOP) and cross‐layer policy (CLAP) and compare them with a fully observable optimal policy. The beliefs in each slot for both policies are updated using the forward algorithm based technique. Simulation results show that the proposed CLAP is more throughput efficient than the conventional PLOP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle