Efficient Mutual Interference Minimization and Power Allocation for OFDM-Based Cognitive Radio
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing demand for precious radio spectrum along with the inefficient usage of licensed band has led to the advent of the cognitive radio (CR) technology, which aims to provide opportunistic spectrum usage to unlicensed users and thus lead to the co-existence and interference control problem among heterogeneous systems. In this paper, an interference minimization and subcarrier power allocation approach for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based cognitive network is proposed. A transmission power negotiation signaling between CR transmitter and receiver is established through the use of encoded cyclic prefix (CP). Therefore, mutual interference to primary and other cognitive users can be minimized with reduced unnecessary transmission power. In addition, system performance of the receiver can be guaranteed in the process of mutual interference minimization. Beside this, subcarrier power allocation profile can be chosen from a set of predefined profiles and can be sent at the same time without additional signaling link and extra delay to the network. The transceiver structure and control signal encoding and decoding algorithm are investigated. The performance of the proposed signaling links are also analyzed and evaluated through simulations in different channel scenarios. In addition, interference minimization technique is validated through the simulation of probability density function (PDF) and then in a cognitive radio network with randomly distributed nodes to assess the overall perceived interference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».