Secrecy Energy Efficiency Maximization in Cognitive Radio Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate a tradeoff between the secrecy rate (SR) and energy efficiency (EE) in an underlay cognitive radio network that consists of a cognitive base station (CBS), a cognitive user (CU), a primary user (PU), and multiple eavesdroppers (EDs). By using a so-called secrecy EE (SEE), which is defined as the ratio of SR to the total power consumption of CBS, as the design criterion, we formulate an SEE maximization (SEEM) problem for the CBS-CU transmission under the constraints of the transmit power of CBS, the SR of CU, and the quality-of-service (QoS) requirement of PU. Since the formulated optimization problem with a fractional objective function is non-convex and mathematically intractable, we first convert the original fractional objective function into an equivalent subtractive form, and then develop a method of combining the penalty function and the difference of two-convex functions (D.C.) approach to obtain an approximate convex problem. Based on this, an optimal beamforming (OBF) scheme is finally proposed to obtain the optimal solution. Furthermore, to reduce the computational complexity, we design a zero-forcing-based beamforming (ZFBF) scheme to achieve a sub-optimal solution to the SEEM problem. Simulation results are given to illustrate the effectiveness and advantage of the proposed SEE oriented OBF and ZFBF schemes over conventional SR maximization and EE maximization schemes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle