Cognitive Coded Cooperation in Underlay Spectrum-Sharing Networks Under Interference Power Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Since the radio-frequency spectrum is fast becoming scarce, increasing the spectral utilization is of utmost importance for the sustainable development of wireless communications systems. In an effort to improve the spectral efficiency, cooperative relaying techniques have recently been integrated into spectrum-sharing environments. In this paper, we examine the outage and bit error probabilities of dual-hop cognitive turbo-coded cooperative networks with outdated channel state information (CSI) subject to Rayleigh fading. We assume a spectrum-sharing environment where the transmit power conditions of the underlay network are governed by the combined power constraint of the interference in the primary network and the maximum allowable transmission power at the secondary network. In this network, cochannel interference from the primary transmitter on the secondary network is considered, and a single relay that maximizes the received signal-to-noise ratio (SNR) is selected among the secondary relays. To efficiently evaluate the key parameters on the system performance, we derive the analytical expressions of the end-to-end outage probability and bit error rate (BER) for the proposed scheme. Assuming binary phase-shift keying (BPSK), we obtain explicit upper bounds on the probability of bit error based on the pairwise error probability. Furthermore, we present simplified expressions of the outage probability in the high-SNR regime used to quantify the system performance in terms of diversity gain. Finally, simulation results are provided to verify the accuracy of our analytical framework.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».