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Enregistrement W2116749379 · doi:10.1109/tvt.2009.2027712

Channel Sensing-Order Setting in Cognitive Radio Networks: A Two-User Case

2009· article· en· W2116749379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceComputational complexity theoryChannel (broadcasting)Modulation (music)Point (geometry)Optimal stoppingAlgorithmGreedy algorithmMathematical optimizationWirelessComputer networkMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the sensing-order problem in two-user multichannel cognitive medium access control. When adaptive modulation is not adopted, although brute-force search can be used to find the optimal sensing-order setting of the two users, it has huge computational complexity. Accordingly, we propose two suboptimal algorithms, namely, the greedy search algorithm and the incremental algorithm, which have comparable performance with that of brute-force search and have much less computational complexity. It is shown that, with a high probability, either suboptimal algorithm can reach an optimal point if a backoff mechanism is used for contention resolution. When adaptive modulation is adopted, it is observed that the traditional stopping rule does not lead to an optimal point in the two-user case. Furthermore, we demonstrate that the adoption of adaptive modulation affects the optimal sensing-order setting of the two users, compared with the case without adaptive modulation. These findings imply that the stopping rule and the sensing-order setting should be jointly designed from a systematic point of view.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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