Optimised COST-231 Hata Models for WiMAX Path Loss Prediction in Suburban and Open Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
In Malaysia, the incumbent WiMAX operator utilises the bands of 2360-2390MHz to provide broadband services. Like all Radio Frequency (RF), WiMAX is susceptible to path loss. In this paper, field strength data collected in Cyberjaya, Malaysia is used to calculate the path loss suffered by the WiMAX signals. The measured path loss is compared with the theoretical path loss values estimated by the COST-231 Hata model, the Stanford University Interim (SUI) model and the Egli model. The best model to estimate the path loss based on the path loss exponents was determined to be the COST-231 Hata model. From this observation, an optimised model based on COST-231 Hata parameters is developed to predict path loss for suburban and open urban environments in the 2360-2390MHz band. The optimised model is validated using standard deviation error analysis, and the results indicate that the new optimised model predicts path loss in both suburban and open urban environments with very low standard deviation errors of less than 4.3dB and 1.9dB respectively. These values show that the model optimisation was done successfully and that the new optimised models will be able to determine the path loss suffered by the WiMAX signals more accurately. The optimised model may be used by telecommunication providers to improve their service.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».