Multiband Spectrum Sensing and Resource Allocation for IoT in Cognitive 5G 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
The proliferation of the Internet of Things (IoT) demands a diverse and wide range of requirements in terms of latency, reliability, energy efficiency, etc. Future IoT systems must have the ability to deal with the challenging requirements of both users and applications. Cognitive fifth generation (5G) network is envisioned to play a key role in leveraging the performance of IoT systems. IoT systems in cognitive 5G network are expected to provide flexible delivery of broad services and robust operations under highly dynamic conditions. In this paper, we present multiband cooperative spectrum sensing and resource allocation framework for IoT in cognitive 5G networks. Multiband approach can significantly reduce energy consumption for spectrum sensing compared to the traditional single-band scheme. We formulate an optimization problem to determine a minimum number of channels to be sensed by each IoT node in multiband approach to minimize the energy consumption for spectrum sensing while satisfying probabilities of detection and false alarm requirements. We then propose a cross-layer reconfiguration scheme (CLRS) for dynamic resource allocation in IoT applications with different quality-of-service (QoS) requirements including data rate, latency, reliability, economic price, and environment cost. The potential game is employed for crosslayer reconfiguration, in which IoT nodes are considered as the players. The proposed CLRS efficiently allocate resources to satisfy QoS requirements through opportunistic spectrum access. Finally, extensive simulation results are presented to demonstrate the benefits offered by the proposed framework for IoT systems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle