Improving the Accuracy of SINR Threshold Lower Bound for SINR-based Call Admission Control in CDMA Networks
Notice bibliographique
Résumé
Call admission control (CAC) is used in CDMA networks to guarantee the signal quality in terms of the signal-to-interference-and-noise ratio (SINR). SINR is employed as the criterion for user admission by comparing the SINR with a threshold value (SINRth). A small threshold level is desirable to reduce the blocking rate. However, a lower bound of SINRthis essential to keep the outage probability (Pout) below a maximum value. A lower bound of SINRth(SINRth-lb) has been derived in M.H. Ahmed and H. Yanikomeroglu, (2005) by finding the relationship between Poutand SINRth. Then, SINRth-lbis determined as the lowest SINRththat keeps Poutbelow a certain Pout_max. In this paper, we improve the accuracy of SINRth-lbby modeling the admitted traffic using a Markov model (instead of the inaccurate Poisson model used in M.H. Ahmed and H. Yanikomeroglu, (2005)). In addition, we improve the accuracy by choosing the transition value of the step function that approximates the conditional outage probability distribution using the minimum mean square error criterion
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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 | 0,006 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».