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Enregistrement W2406368031 · doi:10.1002/wcm.2673

Spectral and energy efficient cognitive radio‐aided heterogeneous cellular network with uplink power adaptation

2016· article· en· W2406368031 sur OpenAlexaff
Wuchen Tang, Muhammad Zeeshan Shakir, Muhammad Ali Imran, Rahim Tafazolli, Khalid Qaraqe, Jiasong Wang

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePower controlCognitive radioThroughputTelecommunications linkEfficient energy useSpectral efficiencyFrame (networking)Transmitter power outputInterference (communication)Energy (signal processing)Power (physics)Cellular networkComputer networkReal-time computingElectronic engineeringTelecommunicationsTransmitterWirelessElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In future heterogeneous cellular networks, cognitive radio compatible with device to device communication technique can be an aid to further enhance system spectral and energy efficiency. The unlicensed smart devices (SDs) are allowed to detect the available licensed spectrum and utilise the spectrum resource which is detected as not being used by the licensed users. In this work, we propose such a system and provide comprehensive analysis of the effect of selection of SDs' frame structure on the energy efficiency, throughput and interference. Moreover, uplink power control strategy is also considered where the licensed users and SDs adapt the transmit power based on the distance from their reference receivers. The optimal frame structure with power control is investigated under high‐signal‐to‐noise ratio (SNR) and low‐SNR network environments. The impact of power control and optimal sensing time and frame length, on the achievable energy efficiency, throughput and interference are illustrated and analysed by simulation results. It has been also shown that the optimal sensing time and frame length which maximizes the energy efficiency of SDs strictly depends on the power control factor employed in the underlying network such that the considered power control strategy may decrease the energy efficiency of SDs under very low‐SNR regime. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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