Accurate Upper Bound of SINR-based Call Admission Threshold in CDMA Systems with Imperfect Power Control
Notice bibliographique
Résumé
Since the capacity of CDMA networks is interference-limited, it is vital to have a call admission control (CAC) mechanism to preserve the signal quality in terms of the signal-to-interference-and-noise ratio (SINR). SINR-based CAC schemes compare the SINR of the incoming call with a threshold value (SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> ). The call is accepted if the SINR is greater than SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> , otherwise it is rejected. The choice of the SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> value is restricted by two opposing factors: the signal quality and the network utilization. Setting SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> at high value is desirable to increase the signal quality. However, a high SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> value increases the blocking probability (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">b</sub> ) and reduces the network utilization. An upper bound of SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sub> (SINR <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th_ub</sub> ) in CDMA systems with imperfect power control has been determined. However, the accuracy of that upper bound is questionable since the possibility of power control (PC) infeasibility has not been taken into consideration. Also, the analysis used the normal distribution to model SINR instead of the widely-accepted lognormal distribution. Moreover, the noise and the inter-cell interference were ignored. In this letter, we derive a more accurate upper bound by taking the possibility of PC infeasibility into consideration and by using the lognormal distribution of SINR for imperfect PC. In addition, our analysis takes the noise and the inter-cell interference into account
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».