Cooperative Beamforming for Cognitive-Radio-Based Broadcasting Systems in Presence of Asynchronous Interference
Notice bibliographique
Résumé
To address the asynchronous interference issue in a generalized scenario with multiple primary and multiple secondary receivers, in this paper, we propose an innovative cooperative beamforming technique. The cooperative beamforming design is formulated as an optimization problem that maximizes the weighted sum transmission rate of secondary destinations while maintaining the asynchronous interference at the primary receivers below their target thresholds. In particular, we obtain the optimum beamforming directions and allocate power values among such beamforming directions. In light of the intractability of the power allocation problem, an approximation is used to convert the nonconvex and nonlinear optimization problem into a convex and linear one. Due to the multiple interference constraints corresponding to multiple primary receivers, the power allocation scheme is still complex. Therefore, we also propose a low-complexity power allocation algorithm. The proposed beamforming technique is extended for the case when cooperating CR nodes (CCRNs) have statistical channel knowledge of the primary receivers by developing an upper bound on the probability of introducing asynchronous interference at a given primary receiver beyond a given threshold value. We also propose two CCRN selection strategies for cooperative beamforming.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».