Energy-Efficient Power Allocation Using Probabilistic Interference Model for OFDM-Based Green Cognitive Radio Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
We study the energy-efficient power allocation techniques for OFDM-based cognitive radio (CR) networks, where a CR transmitter is communicating with CR receivers on a channel borrowed from licensed primary users (PUs). Due to non-orthogonality of the transmitted signals in the adjacent bands, both the PU and the cognitive secondary user (SU) cause mutual-interference. We assume that the statistical channel state information between the cognitive transmitter and the primary receiver is known. The secondary transmitter maintains a specified statistical mutual-interference limits for all the PUs communicating in the adjacent channels. Our goal is to allocate subcarrier power for the SU so that the energy efficiency metric is optimized as well as the mutual-interference on all the active PU bands are below specified bounds. We show that the green power loading problem is a fractional programming problem. We use Charnes-Cooper transformation technique to obtain an equivalent concave optimization problem for what the solution can be readily obtained. We also propose iterative Dinkelbach method using parametric objective function for the fractional program. Numerical results are given to show the effect of different interference parameters, rate and power thresholds, and number of PUs.
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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 | 0,000 |
| 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 découle