Propagation Models for GSM 900 and 1800 MHz for Port Harcourt and Enugu, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
For the cellular networks to effectively cover a terrain or environment, accurate prediction of the coverage of the radio frequency signal is highly needed. Wave propagation models are essential and very important tools for determining the wave propagation characteristics for a particular environment. Path loss predictions are therefore required for the coverage planning, determination of multipath effects as well as interference and cell calculations. These calculations lead to high level network planning. Drive test measurements were taken along certain routes in Port Harcourt and Enugu, cities in Nigeria. These measurements were compared with calculated values from Okumura- Hata and COST231 Hata models. The average path loss values for the routes ranged from 135.01 db to 138.48 dB at 900 MHz, 142.26 db to 147.30 db at 1800 MHz. The standard deviations varied from 2.71 db to 15.94 db for the Okumura Hata model at 900 MHz whereas for the COST231 Hata model it was from 1.91 db to 15.04 db. Similarly, the mean square errors (µe) ranged from 0.8 db to 5.04 db for Okumura Hata at 900 MHz. For COST 231 Hata at this frequency, it was from 0.6 db to 4.76 db. This agrees with the acceptable International range. The acceptable range lies between 1? µ ? 15 db (Wu & Yuan 1998). The mean square error at 1800 MHz varied from 0.11 db to 5.40 db.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».