Gossip-Enabled Stochastic Channel Negotiation for Cognitive Radio Ad Hoc Networks
Notice bibliographique
Résumé
The presence of a predefined control channel in ad hoc wireless networks is a common assumption widely accepted by the research community. However, it may not always be the case in some future networking scenarios with high-network dynamics and strong user diversity, such as cognitive radio (CR) ad hoc networks. This paper investigates channel negotiation in CR ad hoc networks without a predefined control channel by introducing a novel gossip-enabled stochastic channel negotiation (GES-CN) framework. The channel negotiation process is first formulated as an optimization problem, aiming to improve the probability of successful channel negotiation in the CR network while achieving sufficient suppression on the interferences to the primary networks. With the GES-CN framework, we develop an analytical model on the probability of successful channel negotiation as well as the resultant overhead in terms of the number of channel negotiation attempts made before achieving a successful channel negotiation process via an absorbing Markov chain. Numerical results demonstrate the merits of the proposed GES-CN framework and validate the developed analytical model. We conclude that the proposed GES-CN framework is an excellent candidate for the future distributed CR ad hoc networks with high dynamics and heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».