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Enregistrement W2808910944 · doi:10.1002/ett.3435

Analysis and rate optimization of GFDM‐based cognitive radios

2018· article· en· W2808910944 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransactions on Emerging Telecommunications Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioOrthogonal frequency-division multiplexingTransmitterInterference (communication)Computer scienceElectronic engineeringTransmission (telecommunications)Spectral efficiencyConvex optimizationFrequency-division multiplexingMultiplexingOptimization problemTransmitter power outputFrequency allocationTelecommunicationsComputer networkWirelessEngineeringMathematicsAlgorithmRegular polygonBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Generalized frequency division multiplexing (GFDM) is suitable for cognitive radio networks due to its low out‐of‐band emission and high spectral efficiency. In this paper, we thus consider the use of GFDM to allow an unlicensed secondary user (SU) to access a spectrum hole. However, in extremely congested spectrum scenarios, both active incumbent primary users on the left and right channels of the spectrum hole will experience out‐of‐band interference. While constraining this interference, we thus investigate the problem of power allocation to the SU transmitter to maximize the overall data rate where the SU receiver is employing a matched filter or zero‐forcing receiver. The power allocation problem is thus solved as a classic convex optimization problem. Finally, total transmission rate of GFDM is compared with that of orthogonal frequency division multiplexing. For instance, when right and left interference should be below 10 dBm, the capacity gain of GFDM over OFDM is 400%.

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 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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