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Enregistrement W3022639242 · doi:10.1049/iet-com.2019.0666

Analysis and outage performance evaluation of a fair scheduling for independent non‐identically distributed users in a cognitive radio using OSTBC with equally correlated transmit antennas

2020· article· en· W3022639242 sur OpenAlexaff
Mohammad Torabi, David Haccoun

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceIndependent and identically distributed random variablesScheduling (production processes)Outage probabilityComputer networkTelecommunicationsFadingRandom variableMathematical optimizationMathematicsWirelessDecoding methodsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a fair user‐scheduling method is considered for an underlay cognitive radio system, in which the secondary users (SUs) are sharing the licenced frequency spectrum of a single primary user (PU), where the PU and SUs utilise Alamouti orthogonal space‐time block coding (OSTBC). The impacts of some important practical issues are investigated in the system. First, it is assumed that the signal‐to‐noise‐ratios of the SUs are independent non‐identically distributed. Second, the transmit antennas for OSTBC corresponding to the SUs are assumed to be equally correlated. Third, the interference from the PU to SUs as well as the interferences from SUs to the PU are taken into consideration. To investigate the outage performance of the SUs, a closed‐form expression for the cumulative distribution function of the SUs signal‐to‐interference‐noise‐ratio is obtained and then used to derive an expression for evaluating the secondary system outage performance. The numerically evaluated results, validated by computer simulations, provide insights about system outage performance under various practical situations on the impacts of the spatial antennas correlation and the PU interference on to SUs.

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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,574

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2020
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