Matching-Based Channel Assignment for Cooperative Sensing in Full-Duplex Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
In cognitive radio networks (CRNs), cooperative spectrum sensing (CSS) has been widely used to increase the sensing accuracy. Also, in recent years, full duplex techniques have been introduced to CRNs, which allows secondary users (SUs) to send data while sensing the spectrum. In this work, we investigate the problem of cooperative spectrum sensing in multi-channel full-duplex (FD) CRNs. Specifically, we study the problem of channel assignment for CSS in FD-CRNs, which is optimizing the assignment of SUs for cooperatively sensing different channels. And an optimization problem is formulated for maximizing the throughput of FD-CRNs. The optimization problem is an NP-hard non-linear integer programming problem. For large scale CRNs, getting an accurate solution of the original problem in a predictable time is difficult. Inspired by matching theory, we model the formulated problem as a matching game and propose an efficient algorithm for obtaining the solution. We analyze the complexity of the algorithm and prove that a stable matching can be reached. Numerical results show that the proposed matching algorithm is more efficient with the increasing number of SUs when comparing with the other three algorithms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».