Optimal Design of the Spectrum Sensing Parameters in the Overlay Spectrum Sharing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel approach is proposed to obtain the optimal operating point of spectrum sensing in overlay spectrum sharing systems. The objective is to maximize the secondary service achievable capacity subject to the primary service collision probability as well as the other system and service constraints. In the related literature the miss detection probability, as the main reason of collision, is often considered to model the impact of spectrum sensing on the achievable ergodic capacity of the secondary service. In this paper, however, we directly consider the collision probability constraint in finding the optimal ergodic capacity instead of considering the miss detection probability. We then propose a framework in which other opportunities which lie in the wireless channel fluctuation and power allocation are also extracted in favor of achieved capacity. In addition to the conventional One-Shot (O-S) scheme, we also propose four novel approaches to solve the optimization problem: Modified-One-Shot (M-O-S) scheme, Multi-Shot (M-S) scheme, Conservative-Modified-One-Shot (C-O-S) scheme, and Restricted-Modified-One-Shot (R-O-S) scheme. Our studies show that the proposed formulation results in a higher secondary service capacity even when compared to the cases with very low miss detection probability. In the proposed schemes in this paper, the main decision parameter is the average (over fading) received interference at the secondary service receiver due to the primary service transmission, I, which can be simply measurable in the secondary transmitter. Extensive numerical studies are conducted to investigate various system aspects. Our studies further suggest that for very low, moderate, and very high values of \(I\) , the proper schemes are C-O-S, M-S, and M-O-S, respectively.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».