Performance Analysis of Relay-Based Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks Over Non-Identical Nakagami-<named-content content-type="math" xlink:type="simple"> <inline-formula> <tex-math notation="TeX">$m$</tex-math></inline-formula></named-content> Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper provides performance analysis of relay-based cognitive radio (CR) networks and presents a detect-amplify-and-forward (DAF) relaying strategy for cooperative spectrum sensing over non-identical Nakagami-m fading channels. An advanced statistical approach is introduced to derive new exact closed-form expressions for average false alarm probability and average detection probability. We also introduce a novel approximation to alleviate the computational complexity of the proposed models. This paper points out the inconsistency of several assumptions that are typically used for performance analysis of CR networks and reveals that channel fading on the relaying links yields similar performance degradations as on the sensing channel. The study also shows that it is not necessary to incorporate all CRs in the cooperative process and that a small number of reliable radios are enough to achieve practical detection level. Compared with the amplify-and-forward strategy, refraining the heavily faded relays in the DAF strategy improves the detection accuracy and reduces the bandwidth requirement of the relaying links. The presented analysis could lead to intuitive system design guidelines for CR networks impaired with non-identical faded channels.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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