Maximizing Secondary Users’ Sum-Throughput in an In-Band Full-Duplex Cognitive Wireless Powered Backscatter Communication Network
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
This article studies the secondary users’ sum-throughput in an in-band full-duplex (I-FD) cognitive wireless powered backscatter communication network. The secondary network consists of a hybrid access point (H-AP) and a finite number of geographically distributed secondary backscatter sensors (SBSs), each capable of using either the conventional or backscatter communication. The secondary network shares the primary network’s spectrum using an underlay spectrum sharing model. In this model, the H-AP and SBSs operate in I-FD mode to achieve improved spectral and time efficiency. Moreover, when an SBS has little available energy, it switches to the low-energy consumption backscatter method instead of the conventional transmission method. The goal is to maximize the sum-throughput of the SBSs. It is shown that such a problem is a convex optimization problem. Closed-form expressions for the optimal allocated time and energy to SBSs are derived and solved via a low complexity and efficient algorithm called joint optimal time and energy allocation (JOTEA). Numerical results illustrate that the JOTEA algorithm achieves a higher sum-throughput than the benchmark equal time allocation method. Furthermore, if the self-interference cancellation circuit considerably cancels self-interference in the H-AP, the I-FD mode achieves a higher sum-throughput performance than that of the half-duplex mode. Moreover, using backscatter communication results in a further increase in the sum-throughput.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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