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Enregistrement W2290975760 · doi:10.1109/glocom.2015.7417481

Spatial Modulation in MIMO Cognitive Radio Networks with Channel Estimation Errors and Primary Interference Constraint

2015· article· en· W2290975760 sur OpenAlexaff
Ali Afana, Telex M. N. Ngatched, Octavia A. Dobre, Salama Ikki

Notice bibliographique

Revue2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensLakehead UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPairwise error probabilityCognitive radioRayleigh fadingMIMOTransmitterAlgorithmInterference (communication)Constraint (computer-aided design)Upper and lower boundsComputer scienceExpression (computer science)MathematicsFadingAntenna diversityChannel (broadcasting)StatisticsControl theory (sociology)TelecommunicationsArtificial intelligenceWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the use of spatial modulation (SM) in multiple-input multiple-output (MIMO) cognitive radio networks considering the primary receiver interference constraint and the maximum transmit power of the secondary transmitter. In particular, we investigate the effect of estimation errors on the secondary system performance, where a closed-form expression is derived for the average pairwise error probability (PEP) in Rayleigh fading environments. Based on this PEP expression, a tight upper bounded average bit error probability is obtained using the union bound formula. In addition, an asymptotic analysis is conducted and simple approximate expressions are derived to get useful insights on the system diversity and estimation errors' effects. Numerical results, which are validated through simulations, show that the SM is robust against estimation errors.

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)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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