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Enregistrement W2012217633 · doi:10.1109/tcomm.2015.2389255

Distance Statistics of the Communication Best Neighbor in a Poisson Field of Nodes

2015· article· en· W2012217633 sur OpenAlexaff
Aydin Behnad, Xianbin Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingPoisson distributionNode (physics)Path lossAttenuationStatisticsMathematicsk-nearest neighbors algorithmTopology (electrical circuits)Computer scienceAlgorithmWirelessTelecommunicationsPhysicsCombinatoricsArtificial intelligenceDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a wireless network, while the signal attenuation due to the distance-related path loss is minimum between a node and its nearest neighbor, this is not the case for the overall attenuation when the fading effect is also taken into account. Hence, the communication best neighbor (CBN) of a node is defined as the neighbor of that node with which it has the highest channel power gain. Recently, the statistics of the physical neighborhood index of the CBN have been derived for a general fading environment in which the nodes have two-dimensional Poisson distribution. In this paper, the statistics of the distance between a node and its CBN as well as the joint CBN distance-index statistics are obtained for the same scenario. Then, the analytical expressions are specialized for the case where the communication channels follow the generalized gamma fading model. Also, the results are verified and illustrated by computer simulations and numerical results. Further, it is shown how the obtained analytical results can be used to identify the CBN more efficiently by limiting the search region and the number of neighbors that are examined.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,349

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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