MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156486698 · doi:10.1109/twc.2011.072011.101665

Relay and Power Allocation Schemes for OFDM-Based Cognitive Radio Systems

2011· article· en· W2156486698 sur OpenAlexafffund
Dinesh Bharadia, Gaurav Bansal, Praveen Kaligineedi, Vijay K. Bhargava

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCognitive radioRelayOrthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceInterference (communication)Mathematical optimizationTransmission (telecommunications)Power (physics)Power budgetOptimization problemInteger programmingInteger (computer science)WirelessComputer networkTelecommunicationsAlgorithmPower controlMathematicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we investigate the relay and power allocation problem for OFDM-based cognitive radio (CR) systems with single antennae. We propose a method where the capacity of CR user employing relays is maximized while total transmission power is kept within a budget and the interference introduced to the primary user (PU) band is kept within a prescribed threshold. The optimization problem is a mixed-integer problem, which is NP-hard. Hence in this letter, we have proposed three sub-optimal schemes. The presented numerical results show that the performance of proposed suboptimal schemes is close to the optimal solution.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Wireless CommunicationsMême sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207