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Enregistrement W2901479137 · doi:10.3390/sym10110647

Transceiver Design and Power Allocation for SWIPT in MIMO Cognitive Radio Systems

2018· article· en· W2901479137 sur OpenAlexaff
Fahui Wu, Lin Xiao, Dingcheng Yang, Laurie Cuthbert

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceMIMOCognitive radioTransceiverMaximum power transfer theoremInterference (communication)WirelessTransmission (telecommunications)Signal-to-noise ratio (imaging)Electronic engineeringPower (physics)Computer networkBeamformingTelecommunicationsChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a symmetric wireless communication network, i.e., each user is equipped with the same number of antennas. Specifically, this paper studies simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) in a K-user multiple-input multiple-output (MIMO) cognitive radio network where the secondary users (SUs) access the same frequency band as the pre-existing primary user (PU) without generating any interference. The transceivers and power splitting ratio are designed and power allocation is considered in our system model. To guarantee the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and harvested energy requirement of the PU, its optimal transceiver and minimal transmitted power are obtained by the technique of semi-definite relaxation (SDR). We design the beamformers of the SUs using the distance between the interference subspaces at the PU and the null space of PU’s desired signal to preserve the PU from the interference caused by the SUs. We aim to maximize the sum rate of all the SUs by jointly designing power splitting ratios and allocating transmission power. Furthermore, to consider the performance fairness of SUs, we propose another approach to maximize the minimum SINR of the SUs. Finally, numerical results are given to evaluate the performance of proposed approaches.

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 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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