Distributed Robust Scheduling and Power Control For Cognitive Spatial-Reuse TDMA Networks
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the distributed robust transmission scheduling and power control problem in a cognitive spatial-reuse time division multiple access (STDMA) network. In particular, we address the problem of minimizing the transmission length (in terms of time-slots) of the secondary links under their minimum quality-of-service (QoS) requirements without violating the maximum tolerable interference limit for the primary receivers. Traditionally, the joint transmission scheduling and power control problem only considers the average link gains; therefore, QoS violation can occur due to improper power allocation with respect to instantaneous channel gain realization. To overcome this problem of QoS violation, our problem formulation takes the channel gain uncertainty into account. Since an optimal solution cannot be obtained due to the NP-completeness of the problem, we propose a novel distributed two-stage algorithm based on the distributed column generation method to obtain the near-optimal solution for the robust transmission schedules in an ad-hoc cognitive radio network. To demonstrate its relative efficiency, our algorithm is compared with previously proposed algorithms. For the proposed algorithm, we also derive the bounds on the probability of signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraint violation and the expected number of additional time-slots required to satisfy the traffic demand requirements of secondary links.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».