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Enregistrement W1621817755 · doi:10.1109/mwc.2015.7054727

Hailing cloud empowered radio access networks

2015· article· en· W1621817755 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensMircom Technologies (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCloud computingCognitive radioComputer networkProvisioningRadio access networkFemtocellRadio resource managementWirelessMobile broadbandWireless broadbandWireless networkBase stationTelecommunicationsMobile station

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio access networks empowered by CRAN is a new design paradigm that is drawing the attention of many researchers today to tackle the growing complexity of provisioning broadband wireless services. Because of the need to provide high data rates and better coverage simultaneously, operators are maintaining heterogeneous networks with cells of various sizes, ranging from femtocells to macrocells. Moving the provisioning of wireless network services for all users in collective cells to a central cloud can reduce the otherwise embedded costs and improve processing power performance by dynamically scaling up and down . For interference mitigation, cognitive radio technology can be used to dynamically provide information on spectrum availability over time and space to central processing base station units located in the cloud. In this article, we delve into all these aspects including mobile cloud computing to leverage the concept of cloud empowered radio access networks for future wireless communication needs of 5G networks. We provide an architecture for CRAN. In particular, we discuss in detail the cognitive-radio-based interference mitigation strategy and provide a media access control protocol for the proposed framework that uses this overlay interference mitigation strategy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,246 · 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