Outage Probability Minimization for Cognitive Relay Network Under Interference Power Constraints

2011 
一个认知继电器网络模型被建议,它被来源,一个目的地,一个认知继电器节点和一个主要用户定义。来源被被允许由在传播力量上强加严重限制与主要用户一起共存的认知继电器节点帮助以便主要用户的服务的质量没被第二等的用户引起的干扰降级。建议认知继电器网络模型上的认知继电器节点的效果被为不同褪色的环境在干扰功率限制下面评估停止概率学习。也就是, decode-and-forward 被考虑的一个继电器传播计划。为山峰和平均干扰力量限制,靠近形式的停止表情在使模型褪色的不同隧道上被导出。最后,分析停止概率表情通过模拟被验证。结果显示建议模型比直接传播有更好的停止概率。有干扰的增加的停止概率减少驱动限制,这也被发现。同时,在平均干扰力量限制下面的停止概率多不到那当平均干扰力量限制等于山峰干扰时,在山峰干扰力量限制下面驱动限制。
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