Subcarriers assignment scheme for multiple secondary users in OFDMA‐based IEEE 802.22 WRAN: A game theoretic approach
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».