MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2111475688 · doi:10.1109/glocom.2011.6133701

Interference-Controlled Load Sharing with Femtocell Relay for Macrocells in Cellular Networks

2011· article· en· W2111475688 sur OpenAlexaff
Dizhi Zhou, Wei Song

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtocellMacrocellComputer networkComputer scienceBackhaul (telecommunications)Quality of serviceBase stationRelayWirelessCellular networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the ever-growing demands of wireless communications, traffic load sharing is essentially important to provide consistent high quality of service (QoS). It is known that the QoS of mobile users is affected by the limited bandwidth in both wireless link and wired backhaul link beyond a base station (BS). Femtocell is a promising technology to bear part of the traffic load from the BS. Nonetheless, due to the small coverage and possible closed service policy, the number of users within a femtocell is so restricted that only a small part of the traffic load can be transferred via the femtocell. Hence, it has little help to relieve the regular BS traffic load. In this paper, we propose a femtocell relay method to increase the number of users using femtocell and further reduce the traffic load in macrocell. Specifically, femtocell users provide relay service for nearby users connected to the macrocell BS and get reward bonus through balancing the traffic load. The simulation results have shown that our method can effectively reduce the traffic load in the macrocell and improve the delivery performance for regular network traffic.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207