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Enregistrement W2086714063 · doi:10.1109/icc.2013.6655062

Ergodic capacity analysis of downlink distributed antenna systems using stochastic geometry

2013· article· en· W2086714063 sur OpenAlexaff
Yi‐Cheng Lin, Wei Yu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic geometryAntenna (radio)Computer sciencePoisson point processTopology (electrical circuits)Telecommunications linkGeometryDistributed computingElectronic engineeringComputer networkMathematicsElectrical engineeringTelecommunicationsPoisson distributionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the ergodic capacity of a multicell distributed antenna system (DAS), where remote antenna ports are spread within each cell to cooperatively transmit to user terminals. Unlike most prior studies which assume the antenna ports to be deployed at fixed locations, this paper assumes the antenna ports to be distributed as a spatial Poisson point process (PPP) to account for the fact that in practice the antenna ports are randomly placed to cover wherever the dead spots are. We first model DAS within each cell as a downlink multiple-input single-output (MISO) channel with per-antenna power constraint while accounting for inter-cell (inter-cluster) interference. Two DAS layouts are considered: the “regular” layout where the antenna ports are randomly deployed within regular cellular boundary to serve a given user, and the “user-centric” layout where the antenna ports are distributed over a wide area and the users choose the surrounding antenna ports to form a “virtual cell” as its own serving antenna subset. Using the tool of stochastic geometry, we analytically derive efficiently computable ergodic capacity expressions for the two layouts of DAS. Using these expressions, the cell-edge capacity of DAS under the regular layout is shown to be upper-bounded by α/2, where α is the pathloss exponent. Numerical results show that the proposed analytical model can accurately model the first layout, and can well approximate the second layout when the serving radius of users is not large. Compared to the traditional cellular system where all antennas are co-located at the cell center, DAS has better cell-edge performance. Further, the user-centric DAS has higher capacity than the DAS under regular layout.

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)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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