Performance Analysis of Opportunistic Scheduling in Dual-Hop Multiuser Underlay Cognitive Network in the Presence of Cochannel Interference
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the performance of a dual-hop multiuser underlay cognitive network is thoroughly investigated by using a decode-and-forward (DF) protocol at the relay node and employing opportunistic scheduling at the destination users. A practical scenario where cochannel interference signals are present in the system is considered for the investigation. Considering that transmissions are performed over nonidentical Rayleigh fading channels, first, the exact signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of the network is formulated. Then, the exact equivalent cumulative distribution function (cdf) and the outage probability of the system SINR are derived. An efficient tight approximation is proposed for the per-hop cdfs, and based on this, the closed-form expressions for the error probability and the ergodic capacity are derived. Furthermore, an asymptotic expression for the cdf of the instantaneous SINR is derived, and a simple and general asymptotic expression for the error probability is presented and discussed. Moreover, adaptive power allocation under the total-transmit-power constraint is studied to minimize the asymptotic average error probability. As expected, the results show that optimum power allocation improves the system performance compared with uniform power allocation. Finally, the theoretical analysis is validated by presenting various numerical results and Monte Carlo simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».