On node density - outage probability tradeoff in wireless networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A statistical model of interference in wireless networks is considered, which is based on the traditional propagation channel model and a Poisson model of random spatial distribution of nodes in 1-D, 2-D and 3-D spaces with both uniform and non-uniform densities. The power of nearest interferer is used as a major performance indicator, instead of a traditionally-used total interference power, since at the low outage region, they have the same statistics so that the former is an accurate approximation of the latter. This simplifies the problem significantly and allows one to develop a unified framework for the outage probability analysis, including the impacts of complete/partial interference cancellation, of different types of fading and of linear filtering, either alone or in combination with each other. When a given number of nearest interferers are completely canceled, the outage probability is shown to scale down exponentially in this number. Three different models of partial cancellation are considered and compared via their outage probabilities. The partial cancellation level required to eliminate the impact of an interferer is quantified. The effect of a broad class of fading processes (including all popular fading models) is included in the analysis in a straightforward way, which can be positive or negative depending on a particular model and propagation/system parameters. The positive effect of linear filtering (e.g. by directional antennas) is quantified via a new statistical selectivity parameter. The analysis results in formulation of a tradeoff relationship between the network density and the outage probability, which is a result of the interplay between random geometry of node locations, the propagation path loss and the distortion effects at the victim receiver.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle