Power Control in Spectrum Sharing Systems with Almost-Zero Inter-System\n Signaling Overhead
Notice bibliographique
Résumé
Power allocation in spectrum sharing systems is challenging due to excessive\ninterference that the secondary system could impose on the primary system.\nTherefore, an interference threshold constraint is considered to regulate the\nsecondary system's activity. However, the primary receivers should measure the\ninterference and inform the secondary users accordingly. These cause design\ncomplexities, e.g., due to transceiver's hardware impairments, and impose a\nsubstantial signaling overhead. We set our main goal to mitigate these\nrequirements in order to make the spectrum sharing systems practically\nfeasible. To cope with the lack of a model we develop a coexisting deep\nreinforcement learning approach for continuous power allocation in both\nsystems. Importantly, via our solution, the two systems allocate power merely\nbased on geographical location of their users. Moreover, the inter-system\nsignaling requirement is reduced to exchanging only the number of primary users\nthat their QoS requirements are violated. We observe that compared to a\ncentralized agent that allocates power based on full (accurate) channel\ninformation, our solution is more robust and strictly guarantees QoS\nrequirements of the primary users. This implies that both systems can operate\nsimultaneously with almost-zero inter-system signaling overhead.\n
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».