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Enregistrement W2130098973 · doi:10.1109/26.905889

Simple and accurate methods for outage analysis in cellular mobile radio systems-a unified approach

2001· article· en· W2130098973 sur OpenAlexaff
A. Annamalai, Chintha Tellambura, V.K. Bhargava

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRician fadingNakagami distributionFadingComputer scienceInterference (communication)AlgorithmOutage probabilityFading distributionRandom variableMathematicsElectronic engineeringStatisticsChannel (broadcasting)TelecommunicationsRayleigh fadingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two unified expressions for computing the refined outage criterion (which considers the receiver noise) in cellular mobile radio systems are derived using the Laplace and Fourier inversion formulas. Since these expressions do not impose any restrictions on the signal statistics while being easy to program, they provide a powerful tool for outage analysis over generalized fading channels. We also assess compatibility and applicability of previously published approaches that treat noise as cochannel interference (noise-limited model) or consider a minimum detectable receiver signal threshold and receiver noise. The outage probability in an interference-limited case can be evaluated directly by setting the minimum power threshold to zero. The analysis of correlated interferers is presented. Results are also developed for a random number of interferers. Several new closed-form expressions for the outage probability are also derived. Some previous studies have suggested approximating Rician desired signal statistics by a Nakagami-m (1960) model (with positive integer fading severity index) to circumvent the difficulty in evaluating the outage in Rician fading. The suitability of this approximation is examined by comparing the outage performance under these two fading conditions. Surprisingly, some basic results for Nakagami-m channel have been overlooked, which has led to misleadingly optimistic results with the Nakagami-m approximation model. However, similar approximation for the interferer signals is valid.

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)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,285 · 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
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

Citations147
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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