Cooperative AF Relaying in Spectrum-Sharing Systems: Performance Analysis under Average Interference Power Constraints and Nakagami-m Fading
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Notice bibliographique
Résumé
Since the electromagnetic spectrum resource is becoming more and more scarce, improving spectral efficiency is becoming extremely important for the sustainable development of wireless communication systems and services. Integrating cooperative relaying techniques into spectrum-sharing cognitive radio systems sheds new light on higher spectral efficiency. In this paper, we analyze the end-to-end performance of cooperative amplify-and-forward (AF) relaying in spectrum-sharing systems. In order to achieve the optimal end-to-end performance, the transmit powers of the secondary source and the relays are optimized with respect to average interference power constraints at primary users and Nakagami-m fading parameters of interference channels (for mathematical tractability, the desired channels from secondary source to relay and from relay to secondary destination are assumed to be subject to Rayleigh fading). Also, both partial and opportunistic relay-selection strategies are exploited to further enhance system performance. Based on the exact distribution functions of the end-to-end signal-to-noise ratio (SNR) obtained herein, the outage probability, average symbol error probability, diversity order, and ergodic capacity of the system under study are analytically investigated. Our results show that system performance is dominated by the resource constraints and it improves slowly with increasing average SNR. Furthermore, larger Nakagami-m fading parameter on interference channels deteriorates system performance slightly. On the other hand, when interference power constraints are stringent, opportunistic relay selection can be exploited to improve system performance significantly. All analytical results are corroborated by simulation results and they are shown to be efficient tools for exact evaluation of system performance
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle