MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912691752 · doi:10.1002/ett.3568

A nonorthogonal cooperative scheme for multiuser CRN using probabilistic interference constraint

2019· article· en· W2912691752 sur OpenAlex
Ashfaq Ahmed, Mudassar Ali, Muhammad Naeem, Muhammad Ahmad Iqbal, Udit Pareek, Adnan Khan

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 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationCognitive radioComputer scienceRelayProbabilistic logicSpectrum managementResource allocationOptimization problemInterference (communication)Selection (genetic algorithm)Frequency allocationConstraint (computer-aided design)Integer (computer science)WirelessPower (physics)Computer networkAlgorithmMathematicsChannel (broadcasting)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The predicted exponential increase in data traffic for future 5G networks demands for increased wireless spectrum capacity. The unlicensed spectrum bands are overburdened, whereas the licensed spectrum bands are underutilized. Cognitive radio systems (CRSs) can solve the problem of spectrum scarcity by allowing the reuse of the underutilized licensed spectrum bands. However, efficient resource allocation schemes in CRS are inevitable before we can reap the benefits of CRS. In this article, we have formulated an optimization problem for multiuser cooperative CRS, which considers relay selection and power allocation to maximize the sum capacity of the system. The optimization problem is a mixed‐integer nonlinear program, and deriving its optimal solution is extremely difficult. Therefore, we propose an iterative joint multiple relay selection and power allocation (IJRSPA) algorithm for multiuser CRSs. The proposed IJRSPA has low computational complexity, and simulation results verify its effectiveness.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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