MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1958619611 · doi:10.1002/wcm.2642

Opportunistic distributed channel access for a dense wireless small‐cell zone

2015· article· en· W1958619611 sur OpenAlexaff
Mathew Goonewardena, Animesh Yadav, Wessam Ajib, Halima Elbiaze

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNash equilibriumComputer scienceMacrocellChannel (broadcasting)Computer networkUniquenessTelecommunications linkChannel state informationWirelessTelecommunicationsMathematical optimizationMathematicsBase station

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper considers uplink channel access in a zone of closed‐access small‐cells that is deployed in a macrocell service area. All small‐cell user equipments (SUEs) have access to a common orthogonal set of channels, leading to intercell interference. In addition, each channel forms a separate collision domain in each cell, thus can be successfully used only by one SUE of that cell. This paper proposes two non‐cooperative Bayesian games, G 1 and G 2 , that are played among the SUEs. G 1 assumes the availability of channel state information at the transmitters, while G 2 assumes the availability of only the distribution of the channel state information. Each SUE can choose to transmit over one of the channels or not to transmit. The emphasis of the paper is on the set of symmetric threshold strategies where the Nash equilibrium is fully determined by a single parameter. The existence and uniqueness of pure Bayesian–Nash symmetric equilibrium of G 1 in threshold strategies and mixed Bayesian–Nash symmetric equilibrium of G 2 in uniformly distributed threshold strategies are proven. Numerical results corroborate the theoretical findings and benchmark against another decentralized scheme. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,854

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 savante0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWireless Communications and Mobile ComputingMême sujetAdvanced MIMO Systems OptimizationTravaux en français237 207