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Enregistrement W2085543526 · doi:10.1109/tvt.2013.2284337

A Generic Interference Model for Uplink OFDMA Networks With Fractional Frequency Reuse

2013· article· en· W2085543526 sur OpenAlexaff
Hina Tabassum, Zaher Dawy, Mohamed‐Slim Alouini, Ferkan Yılmaz

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkRayleigh fadingComputer scienceCellular networkOrthogonal frequency-division multiplexingOrthogonal frequency-division multiple accessFadingFrequency-division multiple accessElectronic engineeringChannel allocation schemesWireless networkComputer networkChannel (broadcasting)WirelessEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fractional frequency reuse (FFR) has emerged as a viable solution to coordinate and mitigate cochannel interference (CCI) in orthogonal frequency-division multiple-access (OFDMA)-based wireless cellular networks. The incurred CCI in cellular networks with FFR is highly uncertain and varies as a function of various design parameters that include the user scheduling schemes, the transmit power distribution among multiple allocated subcarriers, the partitioning of the cellular region into cell-edge and cell-center zones, the allocation of spectrum within each zone, and the channel reuse factors. To this end, this paper derives a generic analytical model for uplink CCI in multicarrier OFDMA networks with FFR. The derived expressions capture several network design parameters and are applicable to any composite fading-channel models. The accuracy of the derivations is verified via Monte Carlo simulations. Moreover, their usefulness is demonstrated by obtaining closed-form expressions for the Rayleigh fading-channel model and by evaluating important network performance metrics such as ergodic capacity. Numerical results provide useful system design guidelines and highlight the tradeoffs associated with the deployment of FFR schemes in OFDMA-based networks.

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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,898

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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