On Mutual Interference Analysis in Hybrid Interweave-Underlay Cognitive Communications
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the mutual interference in the context of a hybrid interweave-underlay cognitive communication where transmission constraints from both primary and secondary networks are considered. The transmission of a secondary user in such a network is generally constrained by the primary network so as to avoid harmful interference to the primary receiver. In addition, we consider a constraint from the secondary network to avoid harmful interference to other secondary receivers. To this end, the transmission probability of a secondary user is derived from the joint density function of the distances from secondary users to the primary receiver and that of between secondary users. Inspired by inherent benefits of an interweave-underlay hybrid approach, we further consider the impact of spectrum sensing on the transmission probability of the secondary users. The derived expression allows us to analyze the interdependency of protection margins that may be enforced by the primary and secondary networks. Relying on this analysis, we then derive closed-form expressions for expected aggregated interference to the primary and secondary receivers. Furthermore, we propose a power control approach enabled by an in-band signaling link to minimize the mutual interference to the receivers in the network. In order to show the effectiveness of the proposed interference modeling, we simulate a cognitive network with such constraints from both networks and evaluate the aggregated interference experienced by the receivers. Finally, we validate our interference model by comparing theoretical and simulated aggregated interference experienced by the receivers.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».