Joint Resource and Power Allocation for Clustered Cognitive M2M Communications Underlaying Cellular 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
The massive number of Machine-Type Communication Devices (MTCDs) coexisting with Cellular User Equipment (CUE), in addition to the diverse Quality-of-Service (QoS) requirements of M2M communications and cellular communications, present significant implementation challenges due to interference, congestion, and spectrum scarcity. This makes resource allocation an important but challenging problem. In this article, clustered Cognitive Machine-to-Machine (CM2M) communications underlaying cellular networks is proposed to solve this problem. In this system, MTCDs are grouped in clusters based on their spatial locations and communicate with the Base Station (BS) via a Machine-Type Communication Gateway (MTCG). Underlay Cognitive Radio (CR) is employed so that MTCDs within a cluster can share the spectrum of neighbouring CUE. A joint resource-power allocation problem is formulated and solved using a two-phase resource and power allocation scheme. The goal is to maximize the uplink sum-rate of the neighbouring CUE and clustered MTCDs while satisfying interference, power, and minimum data rate constraints. Simulation results are presented which show that the proposed scheme significantly improves the sum-rate of the network compared to other schemes while satisfying the constraints.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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