Spectral and energy efficient cognitive radio‐aided heterogeneous cellular network with uplink power adaptation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».