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Enregistrement W2091738792 · doi:10.1109/glocom.2012.6503323

A quadrature signaling based cooperative scheme for Cognitive Radio Networks

2012· article· en· W2091738792 sur OpenAlexaff
Yujie Tang, J.W. Mark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceQuadrature amplitude modulationQAMQuadrature (astronomy)Transmission (telecommunications)Mathematical optimizationSelection (genetic algorithm)ExploitPower (physics)Computer networkElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringMathematicsWirelessChannel (broadcasting)Bit error rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-phase cooperative framework in Cognitive Radio Networks (CRNs), whereby the secondary users (SUs) can fully exploit the transmission opportunities through cooperation with primary users (PUs), is proposed. Specifically, the SU cooperates with the active PU to improve the PU's utility. As a reward, the period of time when the PU is inactive, is allocated to the cooperating SU for its own transmissions. During the cooperation, the PU and the cooperating SU use quadrature amplitude modulation (QAM) to attain orthogonal signaling to cooperate efficiently, while the SU selects the optimal power allocation coefficient to maximize the performance of the PU, when its own transmission requirement is satisfied. The SU selection and power allocation determination procedure is formulated as a nonlinear optimization problem. The closed-form solution is derived. Numerical results demonstrate that, with the proposed cooperative strategy, the PU can achieve optimal performance and the SU can gain transmission opportunities through cooperation.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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