Sélection de relais robuste aux canaux imparfaits pour la radio cognitive coopérative exploitant des réseaux profonds - Université Polytechnique des Hauts-de-France
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Sélection de relais robuste aux canaux imparfaits pour la radio cognitive coopérative exploitant des réseaux profonds

Résumé

Our study aims at finding the joint optimal relay selection and power allocation policy to maximize the opportunistic achievable rate of a cognitive radio network where the secondary network is assisted by full-duplex relays performing Compress-and-Forward (CF). The considered optimization problem is not convex but can be solved by exploiting deep (convolutional or fully connected) neural networks. A second major advantage of neural networks lies in their robustness to imperfect channel state information.
Notre étude porte sur la sélection de relais conjointe avec l'allocation de puissance permettant de maximiser le débit opportuniste d'un réseau de radio cognitive où le réseau secondaire est assistée par des relais full-duplex réalisant le schéma Compresser-et-Transférer ou Compress-and-Forward (CF). Le problème d'optimisation considéré n'est pas convexe mais peut-être résolu en exploitant des réseaux de neurones profonds (convolutifs ou entièrement connectés). Un deuxième avantage majeur des réseaux de neurones est leur robustesse \`a une connaissance imparfaite des canaux de communication.
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hal-04294889 , version 1 (20-11-2023)

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  • HAL Id : hal-04294889 , version 1

Citer

Romain Negrel, Yacine Benatia, Anne Savard, Elena Veronica Belmega. Sélection de relais robuste aux canaux imparfaits pour la radio cognitive coopérative exploitant des réseaux profonds. 29ème Colloque Francophone du Traitement du Signal et des Images GRETSI 2023, Patrice Abry; Olivier Michel, Aug 2023, Grenoble, France. ⟨hal-04294889⟩
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