Multicast Scheduling with Cooperation and Network Coding in Cognitive Radio Networks
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Notice bibliographique
Résumé
Cognitive Radio Networks (CRNs) have recently emerged as a promising technology to improve spectrum utilization by allowing secondary users to dynamically access idle primary channels. As progress are made and computationally powerful wireless devices are proliferated, there is a compelling need of enabling multicast services for secondary users. Thus, it is crucial to design an efficient multicast scheduling protocol in CRNs. However, state-of-the-art multicast scheduling protocols are not well designed for CRNs. First, due to primary channel dynamics and user mobility, there may not exist commonly available channels for secondary users, which inevitably makes the multicast scheduling infeasible. Second, the potential benefits provided by user and channel diversities are overlooked, which leads to under-utilization of the scarce wireless bandwidth. In this paper, we present an optimization framework for multicast scheduling in CRNs, by fully embracing its characteristics. In this framework, base station multicasts data to a subset of secondary users first by carefully tuning the power. Concurrently, secondary users opportunistically perform cooperative transmissions using locally idle primary channels, in order to mitigate multicast loss and delay effects. Network coding is adopted during the transmissions to reduce overhead and perform error control and recovery. We jointly consider important design factors in our scheduling protocols, including power control, relay assignment, buffer management, dynamic spectrum access, primary user protection, and fairness. We also incorporate user, channel, and cooperative diversities. Two forms of multicast scheduling protocols in CRNs are proposed accordingly: (i) a greedy protocol based on centralized optimization; (ii) an online protocol based on stochastic optimization in both centralized and decentralized manners. With rigorous analysis based on Lyapunov optimization, we provide closed-form bounds to characterize the performance of our protocols, in terms of the interference to primary users and throughput utility of secondary users. With extensive simulations, we show that our proposed protocols can significantly improve the multicast performance in CRNs.
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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 | 0,000 |
| 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