Handoff Rate Analysis in Heterogeneous Wireless Networks with Poisson and Poisson Cluster Patterns
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
In multi-tier heterogeneous wireless networks (HWNs), both horizontal and vertical handoffs impact the signaling overhead and quality of service in the system. However, they are difficult to analyze due to the diverse and irregularly shaped cells in HWNs. The causes of this irregularity are three-fold: (1) small-cell base stations (BSs) tend to be deployed with a high level of spatial randomness; (2) BSs are likely to aggregate around highly populated geographical regions; (3) various transmission power levels in different tiers further create diverse cell sizes and shapes. In this work we present a new stochastic geometric analysis framework on user mobility in HWNs. Each tier of BSs is modeled as either a Poisson point process (PPP) or a Poisson cluster process (PCP), to capture their spatial randomness and their non-uniform and dependent aggregation in space. Flexible user association is also taken into consideration, such that various scales of cell sizes are accommodated. We derive analytical expressions for the rates of all handoff types experienced by an active user with arbitrary movement trajectory. We also demonstrate an example application of the proposed analysis, in optimizing the multi-tier BS selection by users, to balance the tradeoff between data rate and handoff overhead. Finally, extensive simulation is conducted to validate the correctness and usefulness of our analysis.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle