Analysis of <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$K$</tex-math></inline-formula>-Tier Uplink Cellular Networks With Ambient RF Energy Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
We use stochastic geometry to develop a comprehensive modeling framework for K-tier uplink cellular networks with RF energy harvesting from the concurrent cellular transmissions. In the considered system model, channel inversion power control is used and cellular users are equipped with energy storage units. We also use tools from queueing theory, namely, Markov chain analysis, to model the level of stored energy in each user's battery. A successful transmission is assumed only when the amount of energy stored in a user's battery is sufficient to perform channel inversion with a received signal-to-interference ratio (SIR) above a predefined threshold. The performance of the proposed system model is evaluated in terms of the transmission probability, the (SIR) coverage probability, and the overall success probability. Using Poisson point processes (PPPs) enables us to derive simple expressions for these performance metrics in order to obtain insights for network design and optimization. We show the effect of varying the different network parameters such as the spatial density of BSs and the receiver sensitivity. In addition, we discuss several special cases and provide guidelines on the extensions of the proposed framework. We show that the gain of using RF energy harvesting can be highly improved by a proper choice of the network design parameters.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».