Modified spider monkey optimization—An enhanced optimization of spectrum sharing in cognitive radio networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary At present, the demand for wireless communications is growing tremendously. Cognitive radio network plays an important role in making the spectrum to be used effectively. Uncertainty in channels and interference were generally occurs that reduced the system efficiency. To overcome the load usage problem, the proposed system of spectrum sensing and scheduling algorithms is introduced, where the available spectrums are sensed or detected and scheduled to load the free spectrum. Spectrum sensing is a cognitive radio basic function to thwart the harmful interference with licensed users and detect the available spectrum for enhancing the spectrum's utilization. In the proposed technique, initially, the spectrum sharing and sensing method is put forward to raise the throughput and quality of service necessity. At this time, spectrum sharing in common with scheduling process is presented, where the available spectrum, the load is scheduled and sensed to free the spectrum. Here, the modified spider monkey optimization (MSMO) technique is used for spectrum sensing and detecting free spectrums, thereby enhancing the energy efficiency of the available spectrum. This technique will found the optimal solution and increases the expectation of some decisions. Modified round robin algorithm is used for scheduling load. In this algorithm, every packet flow has its packet queue presented in the network interface controller. The performance analysis is finally measured using metrics such as throughput, handoff, success probability, and false alarm probability.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle