Robust distributed two-way relay beamforming in cognitive radio networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present distributed beamformer designs for a cognitive radio network (CRN) consisting of a pair of cognitive (or secondary) transceiver nodes communicating with each other through a set of secondary non-regenerative two-way relays. The secondary network shares the spectrum with a licensed primary user (PU), and operates under a constraint on the maximum interference to the PU, in addition to its own resource and quality of service (QoS) constraints. We propose beamformer designs assuming that the available channel state information (CSI) is imperfect, which reflects realistic scenarios. The performance of proposed designs is robust to the CSI errors. Such robustness is critical in CRNs given the difficulty in acquiring perfect CSI due to loose cooperation between the PUs and the secondary users (SUs), and the need for strict enforcement of PU interference limit. We consider 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. We show that the proposed designs can be reformulated as convex optimization problems that can be solved efficiently. Through numerical simulations, we illustrate the improved performance of the proposed robust designs compared to non-robust designs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».