HAPs-Assisted Cognitive Radio with UE Capability-Centered Cooperation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, non-terrestrial network (NTN) communication has gained a significant interest with regard to its capacity to provide coverage in remote areas where deploying a terrestrial network (TN) may not be an option. A growing ecosystem between NTN service providers and TN providers is also developing in high-density urban areas where high-altitude platform stations (HAPs) can provide additional coverage. Maximizing energy efficiency of user equipment (UE) and spectral efficiency of both TN and NTN while minimizing interference to TN’s primary users (PU) and mutual interference of user equipment (UEs), all the while respecting the quality of service (QoS) constraints of all UEs is an NP-hard non-convex mixed integer problem requiring novel, adaptive, and scalable solutions. This paper presents a cooperative algorithm focused on UEs’ capabilities that optimizes sensing and transmission based on their sensing and computing capabilities to maximize their energy efficiency while respecting QoS constraints. The proposed algorithm adapts to the existing UEs or new ones joining the network by facilitating knowledge transfer among cooperative . The proposed algorithm relies on coalition structures for resource sharing, scalability, and cooperative mitigation of sensing data falsification (SDF) attacks. We test the algorithm’s performance in dense urban environments as per 3GPP specifications for channel and interference models and demonstrate the algorithm’s adaptability to new UEs entering or leaving the network.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».