Randomized Masking in Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
A decentralized network of one Primary User (PU) and several Secondary Users (SU) is studied. PU is licensed to exploit the resources, while the party of SUs intend to share the resources with PU. Each SU must guarantee to not disturb the performance of PU beyond a certain level, while maintaining a satisfactory quality of service for itself. It is proposed that each secondary transmitter adopts a Randomized Masking (RM) strategy with full average transmission power where it remains silent or transmits a symbol in its codeword independently from transmission slot to transmission slot. We consider a setup where the primary transmitter is unaware of channel coefficients, code-books of secondary users and the number of secondary users. SUs are anonymous to each other, i.e, they are unaware of each others' code-books, however, each SU is smart in the sense that it is aware of the code-book of PU, channel coefficients and the number of active SUs. Invoking the concept of ε-outage capacity, we define the (ε,ν)-admissible region as the set of masking probabilities for each SU such that the probability of outage for PU is maintained under a threshold \varepsilon in a case where PU sets its transmission rate at a fraction ν of its ε-outage capacity as if there were no SUs in the network. The masking probability of SUs is designed through maximizing the average (with respect to channel coefficients) achievable rate per SU over the (ε,ν)-admissible region. In our analysis, the primary receiver treats interference as noise, however, each secondary receiver has the option to decode and cancel the interference caused by PU, while treating the signals of other SUs as noise. In another approach, referred to as Continuous Transmission with Power Control (CTPC), each SU transmits continuously (no masking is applied), however, it adjusts its transmission power in order to yield the largest value for average achievable rate per SU. The schemes RM and CTPC are compared for different values of transmission power for each SU and PU and distance between different users. It is observed that neither of RM or CTPC always outperforms the other in various scenarios in terms of the underlying system parameters. A combination of RM and CTPC referred to as Randomized Masking with Power Control (RMPC) is also investigated where each SU controls both its probability of masking and average transmission power. It is demonstrated through simulations that RMPC can outperform both RM and CTPC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».