Performance analysis of hexagonal cellular networks in fading channels
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the location-dependent performance metrics of coverage probability and spectral efficiency in hexagonal cellular networks under Rayleigh fading with a general distribution for shadowing and also including two special cases of no shadowing and lognormal shadowing. The effects of system parameters such as frequency reuse factor, transmission probability of base stations, and signal-to-interference-plus-noise ratio gap from Shannon capacity are accurately characterized. The proposed approach is applied to fractional frequency reuse FFR scheme where the impact of FFR on spectral efficiency is evaluated. Numerical results show that i in a lognormal-shadowed Rayleigh fading channel with the shadowing standard deviation of 12dB, the cell area wide spectral efficiency is degraded by approximately 40% compared with when there is Rayleigh fading without shadowing; ii the improvement in spectral efficiency achieved by FFR over the universal frequency reuse increases as the transmission probability increases and the shadowing becomes less severe; and iii in Rayleigh fading without shadowing environment where all the base stations are actively transmitting, FFR achieves approximately 20% improvement in spectral efficiency in the cell edge area. Interestingly, this improvement increases to about 30% if a 3-dB signal-to-interference-plus-noise ratio gap from Shannon capacity is further accounted. Copyright © 2015 JohnWiley & Sons
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».