MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2411777060 · doi:10.1109/access.2016.2579598

Cooperative Wireless Energy Harvesting and Spectrum Sharing in 5G Networks

2016· article· en· W2411777060 sur OpenAlexaff
Hongyuan Gao, Waleed Ejaz, Minho Jo

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship CouncilChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceEnergy harvestingRelayWirelessEnergy (signal processing)ThroughputComputer networkWireless sensor networkData transmissionTransfer (computing)Mechanism (biology)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a novel best cooperative mechanism (BCM) for wireless energy harvesting and spectrum sharing in 5G networks. Data transfer and energy harvesting are finished in the designed timeslot mode. In the proposed BCM, secondary users (SUs) harvest energy from both ambient signals and primary user's (PU's) signals. In addition, the SU's can act as relay for PUs and harvest energy from PU signals simultaneously. The proposed mechanism allows optimal time duration for data transfer within the timeslot. We formulate an optimization problem based on the proposed BCM with an objective to maximize throughput of PUs and SUs with constraints on data rate and energy harvest save ratios. The effectiveness of the proposed cooperative mechanism is verified by simulations, and it is considered as an important stepping stone for future research in this domain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations84
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetEnergy Harvesting in Wireless NetworksTravaux en français237 207