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Enregistrement W2082018198 · doi:10.1049/iet-com.2013.1145

Spectrum‐sharing broadcast channels using fountain codes: energy, delay and throughput

2014· article· en· W2082018198 sur OpenAlexaff
Yuli Yang, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFountain codeThroughputFountainComputer scienceComputer networkTelecommunicationsDecoding methodsWirelessLow-density parity-check codeError floor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the authors develop a transmission protocol for cognitive radio networks, whereby fountain codes are exploited in the broadcast channels and secondary users help with the broadcast from the base station (BS) to primary users (PUs). With fountain codes, the BS broadcasts to the secondary transmitter (ST) as well as PUs simultaneously, and stops broadcasting once the ST has received sufficient codeword to decode the original information reliably. Then, the ST will resume the broadcasting to PUs until all of them can decode the original information successfully. While broadcasting, the ST transmits information over its own link, that is, to the secondary receiver, based on dirty paper coding technique. As such, the energy expenditure at the BS is reduced and, moreover, secondary links have more opportunities to access the licensed spectrum band. To evaluate the performance of the developed scheme, they analyse its energy expenditure, broadcast time as well as the throughput over secondary links, and achieve the corresponding closed‐form expressions. Compared with the traditional broadcast protocol without the secondary's help, illustrative numerical results substantiate the validity of the author's derivations, which also demonstrate the efficiency of the developed scheme both on the energy savings and on the spectrum utilisation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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