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Enregistrement W2075382195 · doi:10.1109/pimrc.2012.6362798

Optimal resource allocation in distributed broadband wireless communication systems

2012· preprint· en· W2075382195 sur OpenAlexaff
Yao Yao, Mustafa Mehmet-Ali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkNetwork packetQuality of serviceTelecommunications linkWirelessDistributed antenna systemBase stationTransmitter power outputCommunications systemResource allocationBroadbandWireless networkDistributed computingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with optimization of distributed broadband wireless communication (BWC) systems. BWC systems contain a distributed antenna system (DAS) connected to a base station with optical fiber. BWC systems have been proposed as a solution to the power constraint problem in traditional cellular networks. So far, the research on BWC systems have advanced on two separate tracks, design of the system to meet the quality of service requirements (QoS) and optimization of location of the DAS. In this paper, we consider a combined optimization of BWC systems. We consider uplink communications with multiple levels of priority traffic having any renewal arrival and departure processes. We develop an analysis that determines packet delay violation probability for each priority level as a function of the outage probability of the distributed antenna system through the application of results from renewal theory. Then, we determine the optimal locations of the antennas that minimize the antenna outage probability. We also study the trade off between the packet delay violation probability and packet loss probability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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