A general approach for evaluating the outage probability in microcellular mobile radio systems
Notice bibliographique
Résumé
A unified expression for computing the probability of outage in cellular mobile radio systems is derived. The method handles non-integer Nakagami fading indexes, unequal Rice factors, dissimilar shadowing spreads, unequal transmit powers as well as all the common fading distributions (Rayleigh, Rice, Nakagami-m, Nakagami-q, lognormal-Rice, Suzuki and lognormal-Nakagami-m). The exact outage probability is expressed in terms of a finite-range integral. The integral can also be approximated by a Gauss-Chebychev quadrature (GCQ) formula requiring the knowledge of the moment generating function (MGF) at only a small number of points. An estimate of the remainder term is also derived. This technique lends itself to a powerful tool for outage analysis since it does not impose any restrictions while being easy to program. Some previous studies have suggested approximating Rician desired signal statistics by a Nakagami-m model to circumvent the difficulty in evaluating the outage in Rician fading. We asses the suitability of this approximation by providing a comparison study of the outage performance in these two fading conditions. Surprisingly, some basic results for Nakagami-m channel have been overlooked, which has led to misleadingly optimistic results with the Nakagami-m approximation model.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».