MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1607978590 · doi:10.1109/lcomm.2015.2430346

Coverage Probability Analysis of Heterogeneous Cellular Networks in Rician/Rayleigh Fading Environments

2015· article· en· W1607978590 sur OpenAlexafffund
Xiaobin Yang, Abraham O. Fapojuwo

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRician fadingRayleigh fadingFadingFading distributionRayleigh scatteringComputer scienceAlgorithmStatisticsMathematicsTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter analyzes the coverage probability performance of heterogeneous cellular network (HCN) in a Rician/Rayleigh fading environment. First, an exponential-series approximation, potentially converging to the exact value and with reduced computational complexity, is proposed for the desired signal power statistics under Rician fading. Then, an analytical approach for evaluating the coverage probability of HCNs under Rician fading for desired signal and Rayleigh fading for interfering signals is presented and verified through simulation. Numerical results demonstrate considerable improvement in coverage probability when the desired signal is Rician faded, compared to that obtained when it is Rayleigh faded.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Communications LettersMême sujetAdvanced MIMO Systems OptimizationTravaux en français237 207