Subcarriers assignment scheme for multiple secondary users in OFDMA‐based IEEE 802.22 WRAN: A game theoretic approach
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
Abstract In this work, cognitive radio and orthogonal frequency division multiple access–based IEEE 802.22 wireless regional area networks is considered. Generally, subchannel is assigned to the user having the best channel gain to that subchannel and problem is known to be NP‐hard. This assignment sometimes results in the unfair allocation where user with best channel gain is allocated more carriers as compared with the user with worst channel condition. In this work, a suboptimal algorithm is developed in which initially optimal number of subcarriers are found considering the equal power distribution. The problem is formulated as an oligopoly market competition and a noncooperative Cournot game is used in which different unlicensed secondary users (SUs) compete for the number of subcarriers based upon the data rate they are getting from current channel condition. The fair distribution of subcarriers is ensured by finding the Nash equilibrium. After subchannels are assigned to the SUs, power allocation is performed for each user with the water‐filling algorithm. Simulation results show that the proposed approach can attain superior performance over considered benchmark scheme in the literature in terms of minimum data rate and fairness achieved by the SU. Results validating fair allocation of subcarriers is also shown.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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