Joint user selection, mode assignment, and power allocation in cognitive radio‐assisted D2D 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
Device to device (D2D) communications are emerging as an essential part of technological solutions to boost data rates in the next generation networks. Cognitive radio (CR) opportunistically utilises spectrum to boost spectral efficiency. CR‐assisted D2D networks will bring the benefits of both D2D as well as CR together in futuristic cellular networks. This study proposes to opportunistically use TV spectrum white spaces. A joint user selection, mode assignment, and power allocation in CR‐assisted D2D networks can definitely yield higher data rates. The proposed study maximises data rate together with users' selection fulfilling various users' power, base station's transmit power, quality of service, and interference related thresholds. This problem is mixed integer non‐linear programming and considered non‐deterministic polynomial time (NP)‐complete. Due to the discrete variables in the problem, finding an optimal solution with the help of an exhaustive search algorithm (ESA) becomes very challenging. The problem gets exponentially complex with the increasing number of user pairs. Thus, the need of another method becomes imperative that yields near optimal solution. Mesh adaptive direct search (MADS) algorithm is considered for solution in the CR‐assisted D2D network resource management problem. Simulation results using MADS yield near optimal solution confirming the suitability of MADS for CR‐assisted D2D networks.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle