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Enregistrement W2157298719 · doi:10.1109/tcomm.2010.01.080157

Transmission control in cognitive radio as a Markovian dynamic game: Structural result on randomized threshold policies

2010· article· en· W2157298719 sur OpenAlexaff
Jane W. Huang, Vikram Krishnamurthy

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceFadingChannel (broadcasting)Transmission (telecommunications)Computer networkMarkov processTime division multiple accessNash equilibriumMathematical optimizationMarkov chainTelecommunicationsMathematicsWirelessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers an uplink time division multiple access (TDMA) cognitive radio network where multiple cognitive radios (secondary users) attempt to access a spectrum hole. We assume that each secondary user can access the channel according to a decentralized predefined access rule based on the channel quality and the transmission delay of each secondary user. By modeling secondary user block fading channel qualities as a finite state Markov chain, we formulate the transmission rate adaptation problem of each secondary user as a general-sum Markovian dynamic game with a delay constraint. Conditions are given so that the Nash equilibrium transmission policy of each secondary user is a randomized mixture of pure threshold policies. Such threshold policies can be easily implemented. We then present a stochastic approximation algorithm that can adaptively estimate the Nash equilibrium policies and track such policies for non-stationary problems where the statistics of the channel and user parameters evolve with time.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations50
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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