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Enregistrement W2765188317 · doi:10.1049/iet-com.2017.0338

Performance analysis of multi‐user scheduling in a spectrum sharing with OSTBC under correlated antennas in a cognitive radio system

2017· article· en· W2765188317 sur OpenAlexaff
Mohammad Torabi, David Haccoun

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceScheduling (production processes)Rayleigh fadingCumulative distribution functionProbability density functionFadingAlgorithmChannel (broadcasting)Electronic engineeringTelecommunicationsMathematical optimizationWirelessMathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a performance analysis for a cognitive radio network with multi‐user scheduling in which a primary user can share its licenced spectrum with several secondary users (SUs), each employing Alamouti orthogonal space‐time block coding (OSTBC) with spatially correlated antennas over Rayleigh fading channels. Closed‐form formulae are obtained for the cumulative density function of the signal‐to‐noise‐ratio of SUs with multi‐user scheduling under correlated antennas. Closed‐form mathematical expressions are then derived for three important system performance metrics: the average channel capacity, outage probability, and the average bit error rate of the system. From the numerical results obtained from the derived mathematical expressions, the system performances with different parameters are studied, evaluated and compared showing the effects of spatial correlation on the performance of the system. It is observed that spatially correlated antennas can improve the average channel capacity of the cognitive radio system with user scheduling.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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