Analysis of spectral efficiency for OFDM cooperative cognitive networks with non‐linear relay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyzes the downlink achievable spectral efficiency of an orthogonal frequency‐division multiplexing (OFDM) cooperative cognitive network with a non‐linear relay. The analysis is carried out subject to the power amplifier's (PA) non‐linear effect on the relay node which operates in the amplify‐and‐forward (AF) mode. Specifically, an analytical expression for the power spectral density (PSD) of relay output in terms of its source power is derived. By using the obtained PSD, the power of relay's PA output is derived for each subcarrier and the 1 dB compression point is determined. Then, the adjacent channel power (ACP) of each subcarrier is analytically derived in terms of secondary user (SU) source input power. Next, the signal to interference and noise ratio (SINR) of each subcarrier at destination (SU receiver) is calculated by considering the non‐linear effect of PA at the relay. Having the SINRs of all subcarriers, a constrained optimization problem on the source's input power is formulated in which the achievable spectral efficiency is the objective function and all ACPs being less than the interference temperature limit are its constraints. Finally, we perform some simulations and show that the numerical results are consistent with the analytical findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».