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Enregistrement W1641577078 · doi:10.1109/icc.2001.937095

Adaptive cell sectoring using fixed overlapping sectors in CDMA networks

2002· article· en· W1641577078 sur OpenAlexaff
Alagan Anpalagan, E.S. Sousa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode division multiple accessComputer scienceBase stationAntenna (radio)Transmitter power outputUser equipmentComputer networkCellular networkTopology (electrical circuits)Mathematical optimizationTelecommunicationsMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of base station antenna assignment (BSAA) with minimum mobile transmit power (MTP) is studied for CDMA networks that employ fixed overlapping sector antenna architecture (FOSAA). It is noted that the non-FOSAA has limitations in switching users between in-cell sectors and also out-of-cell sectors in moderately loaded networks. It is then shown that by employing overlapping sectors in FOSAA, we can exploit the flexibility of assigning a user to one of possibly many potential antenna to effectively support the non-uniform angular traffic. It is also proven that the problem of selecting a set of antenna from a pool of overlapping antenna and assigning the users to them in FOSAA with minimum MTP is a special case of a general problem that was solved by Hanly (1995) and Yates (1995). The process of dynamic cell sectoring is differentiated two-fold as cell-breathing (CB) and cell-slicing (CS) and the latter can be viewed as azimuthal counterpart of the former radial scheme. The hybrid scheme, CB+CS, is shown to yield the optimal solution in minimum total MTP in a CDMA/FOSAA system. The performance results for the total MTP and the received signal quality are reported. As the congestion level increases, the difference in SIR performance between CB and CS schemes becomes more apparent with the latter outperforming the former. The performance results also show that on average, the CB scheme requires about 30% more power than in CB+CS, when 60% of the mobiles are concentrated in a hot-spot sector in a conventional 3-sector cell.

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 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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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