Asymptotic Analysis of Interference in Cognitive Radio Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The aggregate interference distribution in cognitive radio networks is studied in a rigorous analytical way using the popular Poisson point process model. While a number of results are available for this model of regular (non-cognitive) networks, cognitive ones present an extra level of difficulties for the analysis, mainly due to the exclusion region around the primary receiver, which are typically addressed via various ad-hoc approximations (e.g. based on the interference cumulants) or via the large-deviation analysis. Unlike the previous studies, we do not use here ad-hoc approximations but rather obtain the asymptotic interference distribution in a systematic and rigorous way, which also has a guaranteed level of accuracy at the distribution tail. This is in contrast to the large deviation analysis, which provides only the (exponential) order of scaling but not the outage probability itself. Unlike the cumulant-based analysis, our approach provides a guaranteed level of accuracy at the distribution tail. Additionally, our analysis provides a number of novel insights. In particular, we demonstrate that there is a critical transition point below which the outage probability decays only polynomially but above which it decays super-exponentially. This provides a solid analytical foundation to the earlier empirical observations in the literature and also reveals what are the typical ways outage events occur in different regimes. The analysis is further extended to include interference cancelation and fading (from a broad class of distributions). The outage probability is shown to scale down exponentially in the number of canceled nearest interferers in the below-critical region and does not change significantly in the above-critical one. The proposed asymptotic expressions are shown to be accurate in the non-asymptotic regimes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle