An Optimal Probabilistic Multiple-Access Scheme for Cognitive Radios
Notice bibliographique
Résumé
We study a time-slotted multiple-access system with a primary user (PU) and a secondary user (SU) sharing the same channel resource. The SU senses the channel at the beginning of the slot. If found free, it transmits with probability 1. If busy, it transmits with a certain access probability that is a function of its queue length and whether it has a new packet arrival. Both users, i.e., the PU and the SU, transmit with a fixed transmission rate by employing a truncated channel inversion power control scheme. We consider the case of erroneous sensing. The goal of the SU is to optimize its transmission scheduling policy to minimize its queueing delay under constraints on its average transmit power and the maximum tolerable primary outage probability caused by the miss detection of the PU. We consider two schemes regarding the secondary's reaction to transmission errors. Under the so-called delay-sensitive (DS) scheme, the packet received in error is removed from the queue to minimize delay, whereas under the delay-tolerant (DT) scheme, the said packet is kept in the buffer and is retransmitted until correct reception. Using the latter scheme, there is a probability of buffer loss that is also constrained to be lower than a certain specified value. We also consider the case when the PU maintains an infinite buffer to store its packets. In the latter case, we modify the SU access scheme to guarantee the stability of the PU queue. We show that the performance significantly changes if the realistic situation of a primary queue is considered. In all cases, although the delay minimization problem is nonconvex, we show that the access policies can be efficiently obtained using linear programming and grid search over one or two parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».