A Coalition Formation Game for Energy-Efficient Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks with Multiple Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum sensing is one of the key technologies to realize spectrum reuse and increase the spectrum efficiency in cognitive radio networks (CRNs). In this paper, we study energy-efficient cooperative multi-channel spectrum sensing in CRNs. We first propose a cooperative spectrum sensing and accessing (CSSA) scheme for all the secondary users (SUs). The SUs cooperatively sense the licensed channels of the primary users (PUs) in the sensing slot. If a channel is determined to be idle, the SUs which have sensed that channel will have a chance to transmit packets in the data transmission slot. We then formulate this multi- channel spectrum sensing problem as a coalition formation game, where a coalition corresponds to the SUs that have chosen to sense and access a particular channel. The utility function of each coalition takes into account both the sensing accuracy and energy efficiency. We propose distributed algorithms to find the optimal partition that maximizes the aggregate utility of all the coalitions in the system. We prove analytically that the proposed algorithms terminate at a stable partition that achieves the optimal aggregate utility. Simulation results show that the proposed algorithms result in the self-organization of the SUs that achieves a higher aggregate utility after each iteration. Also, the convergence and optimality of the proposed algorithms are proved by simulation results.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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